数据分析 kaggle

3.KaggleKaggle是世界上最大的数据科学家和机器学习者社区。DataCastle和国外kaggle有什么区别？4.OracleDataMining是Oracle高级分析数据库的代表，直观来看，kaggle是一个成熟的数据竞赛，而DC在中国才刚刚兴起。

推荐几个，不是国产的，但是表现力不错。RapidMinerrapidminer是一个数据科学软件平台，它为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供了一个集成的环境。程序完全是用Java编程语言编写的。2.PythonPython是一种免费的开源语言，通常易于学习和使用。许多用户发现他们可以在几分钟内开始构建数据，并执行极其复杂的相似性分析。

3.KaggleKaggle是世界上最大的数据科学家和机器学习者社区。Kaggle最开始是机器学习竞赛，现在已经逐渐成为基于公有云的数据科学平台。Kaggle是一个帮助解决困难问题、招募强大团队和促进数据科学力量的平台。4.OracleDataMining是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司使用它来最大限度地发挥数据的潜力，并做出准确的预测。

系统学习Python的数据分析库(Numpy，Scipy，Pandas等。)是个伪命题，真正有效的学习应该基于数据分析实战。学无实战，犹如纸上谈兵。只有经历过实战的考验，才能真正掌握所学。之前，受访者在学习这些库的时候，花了大量的时间学习和练习各种教程，但是在实际的项目过程中，还是捉襟见肘，需要花大量的时间在Google中查找文档和搜索答案。

对于初学者来说，第一步是根据教程建立对这些库的基本了解。可以参考以下资料:推荐资料:PythonforDataAnalysis推荐理由:本书全面详细，涵盖了Numpy和Scipy的几大数据分析 libraries。但这本书的缺点和优点同样明显，主要是写得太早(2012年最后一次修订)，部分内容有些过时。同时，因为它非常详细，所以它的很多内容并不适合初学者。