Cuốn sách kết hợp lý thuyết kỹ thuật cơ bản với các công cụ tính toán và phân tích thiết yếu, tạo nên một cuốn sách giới thiệu toàn diện cho các kỹ sư đầy tham vọng.

Nội dung sách bao gồm các chủ đề quan trọng như thu thập và mô tả dữ liệu, xác suất và biến ngẫu nhiên, suy luận thống kê, hồi quy và tương quan, cùng với hướng dẫn sử dụng phần mềm thống kê trong phân tích dữ liệu thực tế. Cuốn sách nhấn mạnh vào việc áp dụng các phương pháp thống kê để hỗ trợ ra quyết định trong môi trường kinh doanh, giúp người học phát triển tư duy phân tích dựa trên dữ liệu.

Cuốn sách sách này trang bị nền tảng công cụ, phương pháp phân tích dữ liệu và kỹ năng trình bày kết quả cho học viên trong lĩnh vực phân tích dữ liệu ứng dụng.

Cuốn sách là một tài liệu mở về các khía cạnh của học máy không giám sát được sử dụng cho việc khám phá tri thức trong khoa học dữ liệu. Cuốn sách giới thiệu một phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu cho phân tích cụm, gọi là Databionic swarm (DBS). DBS bao gồm việc trực quan hóa và phân cụm dữ liệu trong không gian 3D.

Công nghệ nano là một ngành khoa học phát triển nhanh chóng, đã và đang tạo ra những kiến thức cơ bản xuất sắc và các ứng dụng công nghiệp vì lợi ích của xã hội. Đây là một lĩnh vực khoa học mới nổi và hấp dẫn, cho phép nghiên cứu chuyên sâu trong nhiều lĩnh vực. Những ứng dụng đầu tiên của công nghệ nano chủ yếu liên quan đến khoa học vật liệu; các ứng dụng trong lĩnh vực nông nghiệp và thực phẩm vẫn đang tiếp tục phát triển

Nếu công việc của bạn liên quan đến việc làm việc với dữ liệu theo bất kỳ cách nào, bạn không thể bỏ qua cuộc cách mạng R! Nếu lĩnh vực của bạn được gọi là phân tích dữ liệu, phân tích, tin học, khoa học dữ liệu, báo cáo, trí tuệ kinh doanh, quản lý dữ liệu, dữ liệu lớn hoặc trực quan hóa, bạn chỉ cần học R vì ngôn ngữ lập trình này là một công cụ thay đổi cuộc chơi.

Các nhà cung cấp phần mềm phải xem xét tính bảo mật, đặc biệt khi tạo kiến ​​trúc phần mềm vì các quyết định được đưa ra ở đây khó có thể thay đổi sau này. Cách tiếp cận của chúng tôi thể hiện và phân tích các luồng dữ liệu trong kiến ​​trúc phần mềm. Hệ thống xác định luồng dữ liệu và yêu cầu bảo mật xác định các giới hạn của luồng dữ liệu.

Cuốn sách này cung cấp phần giới thiệu toàn diện và dễ đọc về phân tích dữ liệu và kinh doanh hiện đại. Nó dựa trên việc sử dụng Excel, một công cụ mà hầu như tất cả sinh viên và chuyên gia đều có thể truy cập. Phần giải thích tập trung vào việc hiểu các kỹ thuật và cách áp dụng phù hợp, đồng thời được bổ sung bằng vô số bài tập trong chương và cuối chương.

Cuốn sách tập trung vào các yếu tố thiết yếu thực tế thay vì lý thuyết. Nếu bạn đã lập trình bằng một ngôn ngữ nào đó trong quá khứ (cho dù ngôn ngữ đó là SAS, SPSS, C, C++, C#, Java, Python, Perl, Visual Basic, Ruby, Scala, tập lệnh shell hay SQL cũ), ngay cả khi bạn còn kém, cuốn sách này sẽ giúp bạn bắt đầu và chạy R chỉ trong một ngày, viết chương trình để phân tích dữ liệu và trực quan hóa

Nội dung của cuốn sách bao gồm các khía cạnh của phương pháp không lưới, mô phỏng số, mô hình toán học, học sâu và phân tích dữ liệu. Các phương pháp không lưới, chẳng hạn như phương pháp Galerkin không có phần tử cải tiến, phương pháp phân tách thứ nguyên, nội suy, di chuyển, bình phương nhỏ nhất, phương pháp Galerkin phân tách thứ nguyên, tổng quát hóa, nội suy, không có phần tử và nội suy cải tiến, biến phức, phần tử - Phương pháp Galerkin miễn phí được trình bày