. The need to study and understand the process of technology evolution is crucial in today's rapidly changing world. As technology continues to advance at an unprecedented pace, it is essential to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. This paradigm can serve as the basis for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state. In "Data Science: A First Introduction the authors emphasize the importance of understanding the evolution of technology and its impact on society. They argue that by studying and comprehending the process of technological change, individuals can better navigate the complex world of data science and make informed decisions about the role of technology in their lives. The book focuses on using the R programming language in Jupyter notebooks to perform data manipulation, cleaning, create effective visualizations, and extract insights from data using classification, regression, clustering, and inference. The text emphasizes workflows that are clear, reproducible, and shareable, and includes coverage of the basics of version control. The use of Jupyter notebooks for exercises immediately places the student in an environment that encourages auditability and reproducibility of analyses, which is critical in data science. Additionally, the integration of Git and GitHub into the course is a key tool for teaching about collaboration and community, two essential concepts in data science. The book is designed for learners from all disciplines with minimal prior knowledge of mathematics and programming, making it accessible to a wide range of readers. The authors have honed the material through years of experience teaching thousands of undergraduates in the University of British Columbia's DSCI100 Introduction to Data Science course, ensuring that the content is both comprehensive and engaging. By using real-world examples and interactive self-directed learning, the text provides a modern approach to R and data science, allowing readers to develop a deep understanding of the subject matter. One of the unique aspects of this book is its focus on adaptation of the text for human perception, analysis, and change of approaches to the study of new technologies. The authors recognize that people have different learning styles and abilities, and they strive to make the material accessible to everyone. They use clear language and simple explanations to help readers grasp complex concepts, and provide numerous examples and exercises to reinforce their understanding. Furthermore, the book encourages readers to actively engage with the material by providing autograded Jupyter worksheets, which allow them to practice and apply what they have learned.

. Необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий имеет решающее значение в современном быстро меняющемся мире. Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, важно разработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний. Эта парадигма может служить основой для выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве. В «Data Science: A First Introduction» авторы подчеркивают важность понимания эволюции технологии и её влияния на общество. Они утверждают, что, изучая и постигая процесс технологических изменений, люди могут лучше ориентироваться в сложном мире науки о данных и принимать обоснованные решения о роли технологий в их жизни. Книга посвящена использованию языка программирования R в ноутбуках Jupyter для выполнения манипуляций с данными, очистки, создания эффективных визуализаций и извлечения информации из данных с использованием классификации, регрессии, кластеризации и вывода. Текст подчеркивает рабочие процессы, которые ясны, воспроизводимы и доступны для совместного использования, и включает в себя охват основ управления версиями. Использование записных книжек Jupyter для упражнений немедленно помещает ученика в среду, которая способствует слышимости и воспроизводимости анализов, что имеет решающее значение в науке о данных. Кроме того, интеграция Git и GitHub в курс является ключевым инструментом для обучения сотрудничеству и сообществу, двум важным концепциям в науке о данных. Книга предназначена для учащихся всех дисциплин с минимальными знаниями математики и программирования, что делает её доступной для широкого круга читателей. Авторы отточили материал благодаря многолетнему опыту обучения тысяч студентов на DSCI100 курсе Университета Британской Колумбии «Введение в науку о данных», гарантируя, что содержание будет как всеобъемлющим, так и интересным. Используя реальные примеры и интерактивное самостоятельное обучение, текст обеспечивает современный подход к R и науке о данных, позволяя читателям развить глубокое понимание предмета. Одним из уникальных аспектов этой книги является её направленность на адаптацию текста для восприятия человеком, анализ, изменение подходов к изучению новых технологий. Авторы признают, что у людей разные стили обучения и способности, и стремятся сделать материал доступным для всех. Они используют ясный язык и простые объяснения, чтобы помочь читателям понять сложные понятия, и приводят многочисленные примеры и упражнения для укрепления их понимания. Кроме того, книга призывает читателей активно взаимодействовать с материалом, предоставляя автоградации рабочих листов Jupyter, которые позволяют им практиковать и применять то, что они узнали.

. La nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution des technologies est essentielle dans le monde en mutation rapide d'aujourd'hui. Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il est important d'élaborer un paradigme personnel pour la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Ce paradigme peut servir de base à la survie de l'humanité et à la survie de l'unification des hommes dans un État en guerre. Dans Data Science : A First Introduction, les auteurs soulignent l'importance de comprendre l'évolution de la technologie et son impact sur la société. Ils affirment qu'en étudiant et en appréhendant le processus de changement technologique, les gens peuvent mieux s'orienter dans le monde complexe de la science des données et prendre des décisions éclairées sur le rôle de la technologie dans leur vie. livre se concentre sur l'utilisation du langage de programmation R dans les ordinateurs portables Jupyter pour effectuer des manipulations de données, nettoyer, créer des visualisations efficaces et extraire des informations des données en utilisant la classification, la régression, le clustering et la sortie. texte met l'accent sur des flux de travail clairs, reproductibles et partageables et couvre les bases de la gestion des versions. L'utilisation des cahiers Jupyter pour les exercices place immédiatement l'élève dans un environnement qui favorise l'audibilité et la reproductibilité des analyses, ce qui est crucial dans la science des données. En outre, l'intégration de Git et GitHub dans le cours est un outil clé pour apprendre à collaborer et à la communauté, deux concepts importants en science des données. livre est conçu pour les apprenants de toutes les disciplines avec un minimum de connaissances en mathématiques et en programmation, ce qui le rend accessible à un large éventail de lecteurs. s auteurs ont affilé le document grâce à l'expérience de plusieurs années de l'enseignement de mille étudiants sur DSCI100 le cours de l'Université de la Colombie Britannique "l'Introduction à la science sur les données", en garantissant que le contenu sera universel, ainsi qu'intéressant. À l'aide d'exemples réels et d'un autoapprentissage interactif, le texte offre une approche moderne de la R et de la science des données, permettant aux lecteurs de développer une compréhension approfondie du sujet. L'un des aspects uniques de ce livre est son accent sur l'adaptation du texte à la perception humaine, l'analyse, le changement des approches de l'étude des nouvelles technologies. s auteurs reconnaissent que les gens ont des styles et des capacités d'apprentissage différents et s'efforcent de rendre le matériel accessible à tous. Ils utilisent un langage clair et des explications simples pour aider les lecteurs à comprendre les concepts complexes et donnent de nombreux exemples et exercices pour renforcer leur compréhension. En outre, le livre encourage les lecteurs à interagir activement avec le matériel en fournissant des feuilles de travail Jupyter auto-graduées qui leur permettent de pratiquer et d'appliquer ce qu'ils ont appris.

. La necesidad de estudiar y comprender el proceso de evolución de la tecnología es crucial en un mundo que cambia rápidamente. A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, es importante desarrollar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Este paradigma puede servir de base para la supervivencia de la humanidad y la supervivencia de la unificación humana en un Estado en guerra. En «Data Science: A First Introduction», los autores subrayan la importancia de comprender la evolución de la tecnología y su impacto en la sociedad. Argumentan que al estudiar y comprender el proceso de cambio tecnológico, las personas pueden navegar mejor en el complejo mundo de la ciencia de datos y tomar decisiones informadas sobre el papel de la tecnología en sus vidas. libro se centra en el uso del lenguaje de programación R en los portátiles Jupyter para realizar manipulaciones de datos, limpieza, creación de visualizaciones efectivas y extracción de información de los datos mediante clasificación, regresión, clustering y salida. texto destaca los flujos de trabajo que son claros, reproducibles y accesibles para compartir, e incluye el alcance de los fundamentos de control de versiones. uso de los cuadernos de ejercicios de Jupyter coloca inmediatamente al estudiante en un entorno que promueve la audibilidad y la reproducibilidad de los análisis, algo crucial en la ciencia de los datos. Además, la integración de Git y GitHub en el curso es una herramienta clave para el aprendizaje de la cooperación y la comunidad, dos conceptos importantes en la ciencia de datos. libro está dirigido a estudiantes de todas las disciplinas con conocimientos mínimos de matemáticas y programación, lo que lo hace accesible a una amplia gama de lectores. autores afilaron el material gracias a los de experiencia de miles de estudiantes en el curso DSCI100 de la Universidad de Columbia Británica «Introducción a la Ciencia de los Datos», asegurando que los contenidos sean a la vez completos e interesantes. Utilizando ejemplos reales y autoaprendizaje interactivo, el texto proporciona un enfoque moderno de R y la ciencia de datos, lo que permite a los lectores desarrollar una comprensión profunda del tema. Uno de los aspectos únicos de este libro es su enfoque en la adaptación del texto para la percepción humana, el análisis, el cambio de enfoques en el estudio de las nuevas tecnologías. autores reconocen que las personas tienen diferentes estilos de aprendizaje y habilidades, y buscan poner el material a disposición de todos. Utilizan un lenguaje claro y explicaciones sencillas para ayudar a los lectores a entender conceptos complejos, y dan numerosos ejemplos y ejercicios para fortalecer su comprensión. Además, el libro anima a los lectores a interactuar activamente con el material, proporcionando hojas de trabajo Jupyter autograduaciones que les permitan practicar y aplicar lo aprendido.

. A necessidade de explorar e compreender a evolução da tecnologia é crucial em um mundo em rápida mudança. Como a tecnologia continua a evoluir a um ritmo sem precedentes, é importante desenvolver um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. Este paradigma pode servir de base para a sobrevivência da humanidade e para a sobrevivência da união das pessoas num estado em guerra. Em «Data Science: A First Intrusion», os autores ressaltam a importância de compreender a evolução da tecnologia e seus efeitos na sociedade. Eles afirmam que, quando estudam e lidam com o processo de mudança tecnológica, as pessoas podem se orientar melhor no complexo mundo da ciência dos dados e tomar decisões razoáveis sobre o papel da tecnologia em suas vidas. O livro trata da linguagem de programação R em laptops Jupyter para manipulação de dados, limpeza, visualização eficiente e extração de informações com classificação, regressão, clusterização e saída. O texto enfatiza os fluxos de trabalho que são claros, reproduzidos e compartilháveis, e inclui a abrangência do gerenciamento de versões. O uso de cadernos Jupyter para exercícios coloca imediatamente o aluno em um ambiente que promove a audibilidade e reprodução das análises, o que é crucial na ciência dos dados. Além disso, a integração entre Git e GitHub no curso é uma ferramenta essencial para a cooperação e a comunidade, dois conceitos importantes na ciência dos dados. O livro é destinado a alunos de todas as disciplinas com conhecimento mínimo de matemática e programação, tornando-o acessível a uma ampla gama de leitores. Os autores refinaram o material através da experiência de milhares de estudantes no curso DSCI100 da Universidade de British Columbia, «Introdução à Ciência de Dados», garantindo que o conteúdo seja abrangente e interessante. Usando exemplos reais e aprendizagem interativa, o texto oferece uma abordagem moderna de R e ciências de dados, permitindo que os leitores desenvolvam uma compreensão profunda da matéria. Um dos aspectos únicos deste livro é a sua orientação para adaptar o texto para a percepção humana, analisar e mudar as abordagens para o estudo de novas tecnologias. Os autores reconhecem que as pessoas têm diferentes estilos de aprendizagem e capacidade, e procuram tornar o material acessível a todos. Eles usam uma linguagem clara e explicações simples para ajudar os leitores a compreender conceitos complexos, e citam inúmeros exemplos e exercícios para fortalecer sua compreensão. Além disso, o livro encoraja os leitores a interagir ativamente com o material, fornecendo as folhas de trabalho automáticas de Jupyter que lhes permitem praticar e aplicar o que aprenderam.

. La necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia è fondamentale in un mondo in continua evoluzione. Poiché la tecnologia continua a crescere a un ritmo senza precedenti, è importante sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Questo paradigma può essere la base per la sopravvivenza dell'umanità e per la sopravvivenza dell'unione delle persone in uno stato in guerra. In Data Science: A First Introduction, gli autori sottolineano l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sulla società. Sostengono che, studiando e affrontando il processo di cambiamento tecnologico, le persone possono orientarsi meglio nel complesso mondo della scienza dei dati e prendere decisioni ragionevoli sul ruolo della tecnologia nella loro vita. Il libro è dedicato all'utilizzo del linguaggio di programmazione R nei notebook Jupyter per manipolare i dati, pulire, creare visualizzazioni efficaci e estrarre informazioni dai dati utilizzando classificazione, regressione, clustering e output. Il testo mette in evidenza i flussi di lavoro che sono chiari, riproduttivi e condivisibili e include la copertura delle basi di gestione delle versioni. L'uso dei taccuini di Jupyter per l'esercizio mette immediatamente lo studente in un ambiente che favorisce l'udibilità e la riproduzione delle analisi, che è fondamentale per la scienza dei dati. Inoltre, l'integrazione tra Git e GitHub è uno strumento fondamentale per insegnare alla cooperazione e alla comunità, due concetti importanti nella scienza dei dati. Il libro è destinato agli studenti di tutte le discipline con un minimo di conoscenze di matematica e programmazione, rendendolo accessibile a una vasta gamma di lettori. Gli autori hanno perfezionato il materiale con l'esperienza pluriennale di migliaia di studenti al corso DSCI100 della British Columbia University «Introduzione alla scienza dei dati», garantendo che il contenuto sia completo e interessante. Utilizzando esempi reali e l'apprendimento autonomo interattivo, il testo fornisce un approccio moderno alla R e alla scienza dei dati, permettendo ai lettori di sviluppare una profonda comprensione dell'oggetto. Uno degli aspetti unici di questo libro è il suo orientamento verso l'adattamento del testo per la percezione umana, l'analisi, il cambiamento dell'approccio allo studio delle nuove tecnologie. Gli autori riconoscono che le persone hanno stili di apprendimento e capacità differenti e cercano di rendere il materiale accessibile a tutti. Usano un linguaggio chiaro e spiegazioni semplici per aiutare i lettori a comprendere i concetti complessi, e citano numerosi esempi e esercizi per rafforzare la loro comprensione. Inoltre, il libro invita i lettori a interagire attivamente con il materiale, fornendo la gradazione automatica dei fogli di lavoro Jupyter che permettono loro di praticare e applicare ciò che hanno imparato.

. Die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung zu untersuchen und zu verstehen, ist in der heutigen schnelllebigen Welt von entscheidender Bedeutung. Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiterentwickelt, ist es wichtig, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Dieses Paradigma kann als Grundlage für das Überleben der Menschheit und das Überleben der Vereinigung von Menschen in einem kriegführenden Staat dienen. In „Data Science: A First Introduction“ betonen die Autoren, wie wichtig es ist, die Entwicklung der Technologie und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft zu verstehen. e argumentieren, dass Menschen durch das Studium und das Verständnis des technologischen Wandels in der komplexen Welt der Datenwissenschaft besser navigieren und fundierte Entscheidungen über die Rolle der Technologie in ihrem ben treffen können. Das Buch konzentriert sich auf die Verwendung der Programmiersprache R in Jupyter-Laptops, um Datenmanipulationen durchzuführen, aufzuräumen, effektive Visualisierungen zu erstellen und Informationen aus Daten mithilfe von Klassifizierung, Regression, Clustering und Ausgabe zu extrahieren. Der Text hebt Workflows hervor, die klar, reproduzierbar und zum Teilen verfügbar sind, und deckt die Grundlagen der Versionskontrolle ab. Die Verwendung von Jupyter-Notizbüchern für Übungen versetzt den Schüler sofort in eine Umgebung, die die Hörbarkeit und Reproduzierbarkeit von Analysen fördert, was in der Datenwissenschaft von entscheidender Bedeutung ist. Darüber hinaus ist die Integration von Git und GitHub in den Kurs ein Schlüsselinstrument für das rnen von Zusammenarbeit und Gemeinschaft, zwei wichtige Konzepte in der Datenwissenschaft. Das Buch richtet sich an Schüler aller Fachrichtungen mit minimalen Kenntnissen in Mathematik und Programmierung, die es einem breiten serkreis zugänglich machen. Die Autoren haben das Material durch die jahrelange Erfahrung von Tausenden von Studenten im DSCI100 „Introduction to Data Science“ der University of British Columbia verfeinert, um sicherzustellen, dass die Inhalte sowohl umfassend als auch interessant sind. Anhand von realen Beispielen und interaktivem selbstgesteuerten rnen bietet der Text einen modernen Ansatz für R und Data Science und ermöglicht es den sern, ein tiefes Verständnis für das Thema zu entwickeln. Einer der einzigartigen Aspekte dieses Buches ist sein Fokus auf die Anpassung des Textes für die menschliche Wahrnehmung, Analyse, Änderung der Ansätze zum Studium neuer Technologien. Die Autoren erkennen an, dass Menschen unterschiedliche rnstile und Fähigkeiten haben und versuchen, das Material für alle zugänglich zu machen. e verwenden eine klare Sprache und einfache Erklärungen, um den sern zu helfen, komplexe Konzepte zu verstehen, und geben zahlreiche Beispiele und Übungen, um ihr Verständnis zu stärken. Darüber hinaus ermutigt das Buch die ser, sich aktiv mit dem Material auseinanderzusetzen, indem sie Jupyter-Arbeitsblätter mit Auto-Abstufungen versehen, die es ihnen ermöglichen, das Gelernte zu üben und anzuwenden.

. Potrzeba badania i zrozumienia ewolucji technologii jest kluczowa w dzisiejszym szybko zmieniającym się świecie. Ponieważ technologia nadal rozwija się w bezprecedensowym tempie, ważne jest opracowanie osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Paradygmat ten może służyć jako podstawa do przetrwania ludzkości i przetrwania zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. W „Data Science: A First Introduction” autorzy podkreślają znaczenie zrozumienia ewolucji technologii i jej wpływu na społeczeństwo. Twierdzą, że badając i rozumiąc proces zmian technologicznych, ludzie mogą lepiej nawigować po skomplikowanym świecie nauki o danych i podejmować świadome decyzje dotyczące roli technologii w ich życiu. Książka poświęcona jest wykorzystaniu języka programowania R w laptopach Jowisza do manipulacji danymi, czyszczenia, tworzenia efektywnych wizualizacji i pobierania informacji z danych przy użyciu klasyfikacji, regresji, klastrowania i wnioskowania. W tekście podkreślono przepływy pracy, które są jasne, odtwarzalne i możliwe do podzielenia i obejmują zakres fundamentów wersioning. Korzystanie z notebooków Jupytera do ćwiczeń natychmiast stawia ucznia w środowisku, które promuje słyszalność i odtwarzalność testów, co jest krytyczne w nauce o danych. Ponadto integracja Git i GitHub z kursem jest kluczowym narzędziem uczenia się współpracy i społeczności, dwie ważne koncepcje w nauce o danych. Książka przeznaczona jest dla studentów wszystkich dyscyplin z minimalną znajomością matematyki i programowania, dzięki czemu jest dostępna dla szerokiej gamy czytelników. Autorzy uhonorowali materiał poprzez wieloletnie doświadczenie w nauczaniu tysięcy studentów na kursie DSCI100 Uniwersytetu Kolumbii Brytyjskiej, Wprowadzenie do Data Science, zapewniając, że treść będzie zarówno kompleksowa, jak i interesująca. Wykorzystując przykłady świata rzeczywistego i interaktywne samokontrolowanie, tekst zapewnia nowoczesne podejście do R i danych naukowych, umożliwiając czytelnikom pogłębienie zrozumienia tematu. Jednym z unikalnych aspektów tej książki jest skupienie się na dostosowaniu tekstu do ludzkiej percepcji, analizy i zmieniających się podejść do badań nad nowymi technologiami. Autorzy przyznają, że ludzie mają różne style i zdolności uczenia się i mają na celu udostępnienie materiału wszystkim. Używają jasnego języka i prostych wyjaśnień, aby pomóc czytelnikom zrozumieć złożone pojęcia i dostarczyć liczne przykłady i ćwiczenia, aby wzmocnić ich zrozumienie. Ponadto książka zachęca czytelników do aktywnego angażowania się w materiał poprzez dostarczanie automatycznych gradacji arkuszy roboczych Jowisza, które pozwalają im ćwiczyć i stosować to, czego się nauczyli.

. הצורך ללמוד ולהבין את התפתחות הטכנולוגיה הוא קריטי בעולם המשתנה במהירות. כאשר הטכנולוגיה ממשיכה להתפתח בקצב חסר תקדים, חשוב לפתח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני. פרדיגמה זו יכולה לשמש בסיס להישרדות האנושות ולהישרדות של איחוד אנשים במדינה לוחמת. ב-Data Science: A First Introduction, המחברים מדגישים את החשיבות של הבנת התפתחות הטכנולוגיה והשפעתה על החברה. הם טוענים שאם הם לומדים ומבינים את תהליך השינוי הטכנולוגי, אנשים יכולים לנווט טוב יותר בעולם המורכב של מדעי המידע ולקבל החלטות מושכלות לגבי תפקידה של הטכנולוגיה בחייהם. הספר מוקדש לשימוש בשפת התכנות R במחשבים ניידים Jupyter כדי לבצע מניפולציה של נתונים, ניקוי, יצירת ויזואליזציות יעילות ושליפת מידע מנתונים באמצעות סיווג, רגרסיה, קיבוצים והסקת מסקנות. הטקסט מדגיש זרימות עבודה ברורות, ניתנות לשחזור וניתנות לרישום וכולל סיקור של יסודות ממשיים. שימוש במחברות Jupyter לצורך פעילות גופנית מציב את התלמיד באופן מיידי בסביבה המקדמת שמיעה ושחזור של מבחנים, דבר קריטי במדעי הנתונים. בנוסף, שילוב Git ו-GitHub בקורס הוא כלי מרכזי ללמידה של שיתוף פעולה וקהילה, שני מושגים חשובים במדעי המידע. הספר מיועד לסטודנטים מכל התחומים בעלי ידע מינימלי במתמטיקה ובתכנות, מה שהופך אותו נגיש למגוון רחב של קוראים. המחברים חידדו את החומר לאורך שנים של ניסיון בהוראת אלפי סטודנטים בקורס DSCI100 של אוניברסיטת קולומביה הבריטית, מבוא למדעי הנתונים, והבטיחו שהתוכן יהיה מקיף ומעניין. בעזרת דוגמאות מהעולם האמיתי ומחקר עצמי אינטראקטיבי, הטקסט מספק גישה מודרנית ל-R ולמדע הנתונים, ומאפשר לקוראים לפתח הבנה עמוקה של הנושא. אחד ההיבטים הייחודיים של ספר זה הוא התמקדותו בהתאמת הטקסט לתפיסה, ניתוח ושינוי גישות לחקר טכנולוגיות חדשות. המחברים מכירים בכך שלאנשים יש סגנונות למידה ויכולות שונים, ושואפים להפוך את החומר לנגיש לכל. הם משתמשים בשפה ברורה ובהסברים פשוטים כדי לעזור לקוראים להבין מושגים מורכבים, ומספקים דוגמאות ופעילויות רבות לחיזוק הבנתם. בנוסף, הספר מעודד את הקוראים לעסוק באופן פעיל בחומר על ידי מתן ציונים אוטומטיים של גיליונות עבודה של ג 'ופייטר המאפשרים להם לתרגל וליישם את מה שהם למדו.''

. Teknolojinin evrimini inceleme ve anlama ihtiyacı, günümüzün hızla değişen dünyasında kritik öneme sahiptir. Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızda gelişmeye devam ettikçe, modern bilginin geliştirilmesinin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmek önemlidir. Bu paradigma, insanlığın hayatta kalması ve savaşan bir durumda insanların birleşmesinin hayatta kalması için temel oluşturabilir. Veri Bilimi: İlk Giriş'te yazarlar, teknolojinin evrimini ve toplum üzerindeki etkisini anlamanın önemini vurgulamaktadır. Teknolojik değişim sürecini inceleyerek ve kavrayarak, insanların veri biliminin karmaşık dünyasında daha iyi gezinebileceğini ve teknolojinin yaşamlarındaki rolü hakkında bilinçli kararlar verebileceğini savunuyorlar. Kitap, Jupyter dizüstü bilgisayarlarında veri işleme, temizleme, verimli görselleştirmeler oluşturma ve sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve çıkarım kullanarak verilerden bilgi çıkarma için R programlama dilinin kullanımına ayrılmıştır. Metin, açık, tekrarlanabilir ve paylaşılabilir iş akışlarını vurgular ve sürüm oluşturma temellerinin kapsamını içerir. Jupyter defterlerini egzersiz için kullanmak, öğrenciyi hemen veri biliminde kritik olan testlerin işitilebilirliğini ve tekrarlanabilirliğini destekleyen bir ortama yerleştirir. Ayrıca, Git ve GitHub'ı kursa entegre etmek, veri bilimindeki iki önemli kavram olan işbirliğini ve topluluğu öğrenmek için önemli bir araçtır. Kitap, asgari matematik ve programlama bilgisine sahip tüm disiplinlerin öğrencileri için tasarlanmıştır ve bu da onu çok çeşitli okuyuculara erişilebilir kılar. Yazarlar, British Columbia Üniversitesi'nin DSCI100 dersi olan Veri Bilimine Giriş dersinde binlerce öğrenciye yıllarca eğitim vererek, içeriğin hem kapsamlı hem de ilginç olmasını sağlayarak materyali bilediler. Gerçek dünyadaki örnekleri ve etkileşimli kendi kendine çalışmayı kullanarak, metin, okuyucuların konuyla ilgili derin bir anlayış geliştirmelerine olanak tanıyan R ve veri bilimine modern bir yaklaşım sunar. Bu kitabın benzersiz yönlerinden biri, metni insan algısı, analizi ve yeni teknolojilerin araştırılmasına yönelik değişen yaklaşımlar için uyarlamaya odaklanmasıdır. Yazarlar, insanların farklı öğrenme stilleri ve yetenekleri olduğunu kabul eder ve materyali herkes için erişilebilir kılmayı amaçlar. Okuyucuların karmaşık kavramları anlamalarına yardımcı olmak için açık bir dil ve basit açıklamalar kullanırlar ve anlayışlarını güçlendirmek için çok sayıda örnek ve alıştırma sağlarlar. Buna ek olarak, kitap okuyucuları, öğrendiklerini uygulamalarına ve uygulamalarına izin veren Jupyter çalışma sayfalarının otomatik derecelendirmelerini sağlayarak materyale aktif olarak katılmaya teşvik eder.

. إن الحاجة إلى دراسة وفهم تطور التكنولوجيا أمر بالغ الأهمية في عالم اليوم سريع التغير. مع استمرار تطور التكنولوجيا بوتيرة غير مسبوقة، من المهم تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. يمكن أن يكون هذا النموذج بمثابة أساس لبقاء البشرية وبقاء توحيد الناس في دولة متحاربة. في علم البيانات: مقدمة أولى، يؤكد المؤلفون على أهمية فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على المجتمع. يجادلون بأنه من خلال دراسة وفهم عملية التغيير التكنولوجي، يمكن للناس التنقل بشكل أفضل في عالم علوم البيانات المعقد واتخاذ قرارات مستنيرة حول دور التكنولوجيا في حياتهم. يخصص الكتاب لاستخدام لغة البرمجة R في أجهزة الكمبيوتر المحمولة Jupyter لإجراء معالجة البيانات والتنظيف وإنشاء تصورات فعالة واستخراج المعلومات من البيانات باستخدام التصنيف والانحدار والتجميع والاستدلال. يؤكد النص على سير العمل الواضح والقابل للتكرار والقابل للمشاركة، ويتضمن تغطية أساسيات الإصدار. يضع استخدام دفاتر ملاحظات كوكب المشتري للتمرين الطالب على الفور في بيئة تعزز سماع المقايسات وقابليتها للتكرار، وهو أمر بالغ الأهمية في علم البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يعد دمج Git و GitHub في الدورة أداة رئيسية لتعلم التعاون والمجتمع، وهما مفهومان مهمان في علم البيانات. الكتاب مخصص للطلاب من جميع التخصصات مع الحد الأدنى من المعرفة بالرياضيات والبرمجة، مما يجعله في متناول مجموعة واسعة من القراء. صقل المؤلفون المواد من خلال سنوات من الخبرة في تدريس آلاف الطلاب في الدورة DSCI100 لجامعة كولومبيا البريطانية، مقدمة لعلوم البيانات، مما يضمن أن المحتوى سيكون شاملاً ومثيرًا للاهتمام. باستخدام أمثلة من العالم الحقيقي والدراسة الذاتية التفاعلية، يوفر النص نهجًا حديثًا لعلوم البحث والبيانات، مما يسمح للقراء بتطوير فهم عميق للموضوع. أحد الجوانب الفريدة لهذا الكتاب هو تركيزه على تكييف النص للإدراك البشري والتحليل وتغيير مناهج دراسة التقنيات الجديدة. يقر المؤلفون بأن الناس لديهم أساليب وقدرات تعليمية مختلفة، ويهدفون إلى جعل المواد في متناول الجميع. يستخدمون لغة واضحة وتفسيرات بسيطة لمساعدة القراء على فهم المفاهيم المعقدة، وتقديم العديد من الأمثلة والتمارين لتعزيز فهمهم. بالإضافة إلى ذلك، يشجع الكتاب القراء على التعامل بنشاط مع المواد من خلال تقديم تدرجات تلقائية لأوراق عمل المشتري التي تسمح لهم بممارسة وتطبيق ما تعلموه.

영화 이야기 소개 및 독자: 영화 기술의 진화를 이해하기위한 포괄적 인 가이드 영화 역사의 매혹적인 세계를 탐구함에 따라 기술의 진화가 오늘날 우리가 알고있는 환경을 형성하는 데 중요한 역할을했다는 것이 점점 더 분명해지고 있습니다. 영화의 초기부터 컴퓨터 그래픽 및 3D 기술의 현대적인 경이로움에 이르기까지 영화의 개발은 혁신, 실험 및 적응의 여정이었습니다. "영화 역사 소개 및 독자" 에서 편집자 o Enticknap과 John M. Garrison은 영화의 역사를 통해 독자들을 훌륭하게 안내하여 기술 발전 과정과 사회에 미치는 영향에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 이 선집은 1895 년부터 현재까지 영화의 역사를 다루며, 학생들이 영화 기술의 발전에 대해 깊이 이해할 수있는 연대순 배열을 제공합니다. 이 책은 텍스트의 구조와 구성을 설명하는 서사적 역사적 척추의 무대를 설정하는 통찰력있는 서문으로 시작합니다. 각 장은 편집위원회에 의해 소개되어 국제 행사에 대한 통찰력을 제공하고 방법 론적 접근의 차이점을 설명하는 주요 기사를 강조합니다. 기사 선택은 다양합니다. 미국에서 광범위한 비 미국 상황에 이르기까지 독자가 다양한 관점에 노출되도록합니다.

.テクノロジーの進化を研究し理解する必要性は、今日の急速に変化する世界において極めて重要です。テクノロジーが前例のないペースで発展し続ける中で、現代の知識を開発する技術プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発することが重要です。このパラダイムは、人類の生存と戦争状態における人々の統一の生存の基礎となる可能性があります。Data Science： A First Introductionでは、テクノロジーの進化と社会への影響を理解することの重要性を強調している。彼らは、技術変化のプロセスを研究し理解することで、人々は複雑なデータサイエンスの世界をよりよくナビゲートし、自分たちの生活における技術の役割について情報に基づいた決定を下すことができると主張しています。この本は、データ操作、クリーニング、効率的な視覚化の作成、分類、回帰、クラスタリングおよび推論を使用してデータから情報を抽出するために、JupyterノートパソコンのRプログラミング言語を使用することに専念しています。テキストは、明確で再現性があり共有可能なワークフローを強調し、バージョニングの基礎をカバーしています。Jupyterノートブックを使用して運動すると、学生はすぐにアッセイの可聴性と再現性を促進する環境に置きます。これはデータサイエンスにおいて重要です。さらに、GitとGitHubをコースに統合することは、データサイエンスにおける2つの重要な概念であるコラボレーションとコミュニティを学ぶための重要なツールです。この本は、数学とプログラミングの知識を最小限に抑えたあらゆる分野の学生を対象としています。著者たちは、ブリティッシュコロンビア大学のDSCI100コースであるデータサイエンス入門で何千人もの学生に教える長の経験を通してこの教材を磨き、コンテンツが包括的で興味深いものになるようにしました。実世界の例とインタラクティブな自己研究を用いて、本文はRとデータサイエンスへの現代的なアプローチを提供し、読者が主題についての深い理解を深めることを可能にします。この本のユニークな側面の1つは、人間の知覚、分析、新しい技術の研究へのアプローチの変化にテキストを適応させることに焦点を当てることです。著者たちは、人々が異なる学習スタイルと能力を持っていることを認め、その教材をすべての人が利用できるようにすることを目指しています。彼らは明確な言語と簡単な説明を使用して、読者が複雑な概念を理解するのを助け、理解を強化するための多数の例と演習を提供します。また、Jupyterワークシートの自動グラデーションを提供することで、学習したことを練習して適用することができます。

電影史簡介和讀者：了解電影技術演變的全面指南隨著我們深入到電影史的迷人世界，越來越明顯的是，技術演變在塑造我們今天所知道的環境中發揮了關鍵作用。從電影的早期到計算機圖形學和3D技術的現代奇觀，電影的發展一直是創新，實驗和改編的旅程。在《電影史簡介與讀者》中，編輯o Enticnap和John M. Garrison熟練地指導讀者了解電影史，從而全面概述了技術進步的過程及其對社會的影響。這本選集涵蓋了1895至今的電影歷史，提供了按時間順序排列的位置，使學生可以深入了解電影技術的進步。這本書以精明的序言開頭，為敘事歷史故事奠定了基礎，解釋了文本的結構和組織。每章均由編輯引入，以了解國際事態發展，並突出說明方法學方法差異的關鍵文章。文章的選擇是多種多樣的：從美國到廣泛的非美國語境，確保讀者接觸到多種觀點。