北美+德国18所名校数据科学课程汇总

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【编者注】北美18名校的数据挖掘，数据分析，人工智能及机器学习课程汇总，主要包括问答、相关课程、相关的研讨会、书籍和视频五个部分的内容，链接点击进去全都是E文的，感谢@cnsns在后面备注了中文，有兴趣和功底的同学可以慢慢研究。

第1部分：问答

http://www.quora.com/What-is-data-science 数据科学是什么？

http://www.quora.com/How-do-I-become-a-data-scientist 我怎样才能成为一个数据科学家？

http://www.quora.com/Data-Science/How-does-data-science-differ-from-traditional-statistical-analysis 科学数据是如何从传统的统计分析不同吗？

第2部分：相关课程

http://statistics.berkeley.edu/classes/s133/ 计算数据概念，伯克利分校

http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/courses/294-fall09/ 实用机器学习，伯克利分校

http://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188 人工智能伯克利分校

http://vis.berkeley.edu/courses/cs294-10-sp11/wiki/index.php/CS294-10_Visualization 可视化，伯克利

http://courses.ischool.berkeley.edu/i290-dma/s12/doku.php 数据挖掘和分析的智能商务服务，伯克利

http://courses.ischool.berkeley.edu/i296a-dsa/s12 数据科学及分析：思想领袖，伯克利

http://ml-class.org/ 机器学习，斯坦福大学

http://www-stat.stanford.edu/~naras/stat290 范式的计算数据，斯坦福大学

http://www.stanford.edu/class/cs246/cs246-11-mmds 挖掘大型数据集，斯坦福大学

https://graphics.stanford.edu/wikis/cs448b-10-fall 数据可视化，斯坦福大学

http://www.stanford.edu/class/cs369m/ 海量数据集分析，斯坦福大学的算法

http://hci.stanford.edu/courses/cs448g/ 交互式数据分析，斯坦福大学的研究主题

http://www.stanford.edu/class/stats202/ 数据挖掘，斯坦福大学

http://www.cs.cmu.edu/~epxing/Class/10701/lecture.html 机器学习，债务工具中央结算系统

http://www.stat.cmu.edu/~cshalizi/statcomp/ 统计计算，债务工具中央结算系统

http://malt.ml.cmu.edu/mw/index.php/Syllabus_for_Machine_Learning_with_Large_Datasets_10-605_in_Spring_2012 对于大型数据集的机器学习，债务工具中央结算系统

http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-867-machine-learning-fall-2006/index.htm 机器学习，麻省理工学院

http://ocw.mit.edu/courses/sloan-school-of-management/15-062-data-mining-spring-2003/ 数据挖掘，麻省理工学院

http://www.mit.edu/~9.520/ 统计学习理论及应用，MIT

http://dataiap.github.com/dataiap/ 数据素养，麻省理工学院

https://wiki.engr.illinois.edu/display/cs412 数据挖掘，UIUC

http://work.caltech.edu/telecourse.html 数据，加州理工学院学习

http://itunes.apple.com/us/itunes-u/statistics-110-introduction/id495213607 统计简介，美国哈佛大学

http://www.umiacs.umd.edu/~jimmylin/cloud-2010-Spring 数据密集的信息处理应用，马里兰大学

http://www.cs.columbia.edu/~coms699812/ 处理海量数据，哥伦比亚

http://jakehofman.com/ddm/ 数据驱动的建模，哥伦比亚

http://www.cc.gatech.edu/~agray/4245fall10/ 数据挖掘和分析，佐治亚理工学院

http://www.cc.gatech.edu/~agray/6740fall09 计算数据分析：机器学习和大的基础，佐治亚理工学院

http://had.co.nz/stat480/ 爱荷华州立大学应用统计计算，

http://had.co.nz/stat645/ 数据可视化

http://www.cs.nyu.edu/courses/spring08/G22.3033-003/index.html 数据仓库与数据挖掘，NYU

http://chem-eng.utoronto.ca/~datamining/DataMiningCourse.htm 数据挖掘技术在工程，多伦多

http://sli.ics.uci.edu/Classes/2011W-178 机器学习与数据挖掘，加州大学欧文分校

http://users.csc.calpoly.edu/~dekhtyar/466-Fall2010/ 数据的知识发现，卡尔波利

http://ttic.uchicago.edu/~gregory/courses/LargeScaleLearning/ 大型芝加哥大学学习，

http://www.cise.ufl.edu/class/cis6930fa11lad/ 数据科学：大型高级数据分析，美国佛罗里达大学

http://uni-leipzig.de/~strimmer/lab/courses/ss09/current-topics/ 统计数据分析的Universitat莱比锡的策略

第3部分：相关的研讨会

http://strataconf.com/strata2011/public/schedule/detail/17164 数据训练营，地层2011

http://learning.stat.purdue.edu/mlss/mlss/start 2011年，普渡大学的机器学习暑期学校

http://lookingatdata.com/ 了解数据

第4部分：书籍

http://www.amazon.com/Competing-Analytics-New-Science-Winning/dp/1422103323/ 竞争分析

http://www.amazon.com/Analytics-Work-Smarter-Decisions-Results/dp/1422177696 Google Analytics（分析）工作

http://www.amazon.com/Super-Crunchers-Thinking-Numbers-Smart/dp/0553805401 超级统计员

http://www.amazon.com/Numerati-Stephen-Baker/dp/0547247931/ The Numerati

http://www.amazon.com/Data-Driven-Profiting-Important-Business/dp/1422119122/ 数据驱动

http://oreilly.com/catalog/0636920018254/ 数据源手册

http://oreilly.com/catalog/9780596529321/ 集体智慧编程

http://oreilly.com/catalog/0636920010203 挖掘社会网络

http://oreilly.com/catalog/9780596802363/ 数据分析与开放源码工具

http://oreilly.com/catalog/9780596514556/ 可视化数据

http://www.edwardtufte.com/tufte/books_vdqi 定量信息的可视化显示

http://www.edwardtufte.com/tufte/books_ei 展望信息

http://www.edwardtufte.com/tufte/books_visex 视觉说明：图片和数量，证据和叙事

http://www.edwardtufte.com/tufte/books_be 美丽的证据

http://www.greenteapress.com/thinkstats/ 思考统计

http://www.amazon.com/Analysis-Regression-Multilevel-Hierarchical-Models/dp/052168689X 数据回归分析和多级/分层模型

http://www.amazon.com/gp/product/0195152964/ 应用纵向数据分析

http://www.amazon.com/Design-Observational-Studies-Springer-Statistics/dp/1441912126/ 观察性研究设计

http://www.amazon.com/Statistical-Rules-Thumb-Probability-Statistics/dp/0470144483/统计拇指规则

http://www.amazon.com/All-Statistics-Statistical-Inference-Springer/dp/1441923225/统计

http://www.amazon.com/Handbook-Statistical-Analyses-Using-Second/dp/1420079336/ 统计分析使用R手册

http://www.amazon.com/Mathematical-Statistics-Analysis-Duxbury-Advanced/dp/0534399428/ 数理统计与数据分析

http://www.amazon.com/Elements-Statistical-Learning-Prediction-Statistics/dp/0387848576/ 统计学习的元素

http://www.amazon.com/Counterfactuals-Causal-Inference-Principles-Analytical/dp/0521671930/ 与事实相反的因果推理

http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf 挖掘海量数据集

http://www.amazon.com/Data-Analysis-Learned-Probability-Statistics/dp/1118010647 数据分析：从近50年来可以学到什么

http://www.amazon.com/Bias-Causation-Comparisons-Probability-Statistics/dp/0470286393 偏见和因果关系

http://www.amazon.com/Regression-Modeling-Strategies-Frank-Harrell/dp/0387952322 回归建模策略

http://www.amazon.com/Probably-Not-Prediction-Probability-Statistical/dp/0470184019 可能不会

http://www.amazon.com/Statistics-Principled-Argument-Robert-Abelson/dp/0805805281/ 统计原则上的争论

http://www.amazon.com/gp/product/0691057826/ 数据分析的实践

第5部分：视频

http://www.ted.com/talks/lies_damned_lies_and_statistics_about_tedtalks.html 谎言，该死的谎言和统计数据

http://www.gapminder.org/videos/the-joy-of-stats/ 喜的统计资料

http://datajournalism.stanford.edu/ 新闻中的年龄数据

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