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pathon 学术直播_pathon整数四则运算及格式化输出(2024年12月全新视觉)

内容来源：合毅科技所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

pathon 学术

这本书让你爱不释手！ 𐟓š《Practical Python Data Wrangling and Data Quality》这本书简直让人欲罢不能！作者是Susan E. McGregor，哥伦比亚大学新闻学院的数据新闻副教授，同时也是数据科学研究所的联合主任。她在数据分析、数据可视化和数据伦理领域有着丰富的学术和实务经验。McGregor不仅在学术界有突出贡献，还在新闻和媒体行业摸爬滚打过，帮助记者和新闻机构更有效地利用数据进行报道和分析。这本书的主要目的是帮助读者掌握数据清洗和数据质量管理的核心技术。通过Python语言，McGregor详细讲解了数据处理的各个环节，包括数据收集、清洗、转换和整理。她结合丰富的实例，展示了如何处理缺失数据、去除重复数据以及检测和纠正异常值。书中还介绍了评估和提升数据质量的方法，提供了实际工具和技术，帮助读者识别并解决常见的数据问题。这本书特别适合数据科学初学者和从业者。通过系统的讲解和实践案例，读者能够掌握高效的数据处理技巧，确保数据的准确性和一致性，为数据驱动的决策提供坚实的基础。总之，这本书不仅内容丰富，而且实践性强，绝对值得一读！

博士必备5大学术工具推荐在读博期间，掌握一些高效的学术工具可以大大提升研究和学习效率。以下是一些博士生常用的学术工具，希望能帮助到你：学术搜索引擎 𐟔 学术搜索引擎如Google 学术、Scopus和IEEE Xplore等，提供了丰富的学术文献资源。通过关键词搜索，你可以快速找到相关的研究论文、期刊文章和会议论文。这些工具还能帮助你查找引用和相关的文献。参考管理工具 𐟓š 参考管理工具如EndNote、Zotero和Mendeley等，可以帮助你组织和管理文献库。你可以使用这些工具导入、整理和注释文献，自动生成参考文献列表和引文，方便进行学术写作。数据分析工具 𐟓ˆ 数据分析工具如MATLAB、R和Python等编程语言，具有强大的数据处理和分析功能。你可以使用它们进行统计分析、数据可视化和模型建立，以支持你的研究工作。文献写作工具 ✍️ 文献写作工具如Microsoft Word和LaTeX等，用于撰写学术论文和论文稿件。这些工具提供了专业的排版和格式设置功能，使你的论文符合学术规范。学术社交平台 𐟌 学术社交平台如ResearchGate和Academia.edu等，是学术界的社交网络平台。你可以通过这些平台与其他研究人员分享你的研究成果、获取反馈和建立学术合作关系。使用这些学术工具，可以帮助你更好地组织、分析和撰写你的研究工作。记得根据自己的研究需求，选择适合自己的工具，并熟练掌握它们的使用，以提高你的研究效率和成果质量。

如何高效学习编程？这些网站你一定要知道！ 𐟓š学术研究类网站 ACM Digital Library：这里有你需要的计算机各个领域的学术论文、学术杂志和会议论文。 arXiv：涵盖数学、物理、计算机科学和统计学等领域的开放性学术论文库。 Google Scholar：免费的学术搜索引擎，方便查询学术论文、期刊和专利。 𐟌技术类门户网站 GitHub：全球最大的开源社区，程序员们在这里交流学习，贡献开源项目。 Stack Overflow：全球最大的编程技术问答社区，解决你的技术难题。 InfoQ：为IT专业人士提供最新信息的社区门户网站。 ITPUB：国内顶尖的IT社区，海量技术文章和技术分享等你来发现。 𐟓𐦖𐩗𛨵„讯类网站腾讯科技：深度科技报道、快报、评测和科技人访谈，一应俱全。 Engadget：由AOL旗下的Jupero Media Company管理，报道新兴科技。 36氪：国内领先的科技创新资讯平台，独家干货、深度视角、海外趋势及各类创业项目。 𐟎“在线学习网站 Coursera：优秀的在线商科、计算机科学等领域的学习平台。 EdX：由MIT和哈佛大学共同创办，提供高质量的在线课程。 codecademy：致力于让任何人都有机会学习计算机编程，支持Python、JavaScript、HTML/CSS等多种语言。 𐟓知名技术博客阮一峰的网络日志：阮一峰是一位著名的IT技术博主，文章涉及Javascript、CSS、HTML等技术领域。酷壳：关注互联网编程、电脑科技、网络安全、网络文化等方面的个人网站。博客园：国内最著名的技术博客平台，内容覆盖IT、互联网、营销等众多领域。

学术不端：数据造假的真相与风险在学术研究的领域，数据的真实性是至关重要的。问卷调查作为数据收集的重要方式，其准确性直接影响到研究结果的可靠性。然而，一些大学生在进行学术研究时，却选择了篡改数据，这无疑给学术研究带来了极大的风险。 𐟓Š 篡改数据的低劣方式首先，直接在Word图表中修改数据是最简单粗暴的方式，但这种做法不仅容易被发现，而且自己也会感到不安。最近，有人拿着自编的问卷来询问是否能通过信效度检验，答案显然是否定的。如果自编的问卷能通过信效度检验，那才是对老师们的智商的极大挑战。 𐟔 寻求定制数据的风险其次，有些人选择在网络上寻求定制数据或者篡改数据。这种做法在某多某宝上已经形成了一条产业链，通过Python软件生成随机数来保证数据的“真实性”。虽然这种方式能保证数据的信效度，但却无法保证变量之间的相关性。在学术研究中，数据的真实性和可靠性是研究的基石。任何篡改数据的行为都会严重影响到研究的结果和可信度。因此，大学生们在进行学术研究时，一定要保持数据的真实性，不要轻易篡改数据，以免给自己的学术生涯带来不必要的麻烦。

研究生三年，如何充实度过？想要在研究生期间不虚度光阴？𐟤” 𐟑袀𐟏렩€‰择导师要慎重：如果你的目标是实习，建议选择学术造诣高的导师，做好可能被放养的准备；若你想专注于学术研究，选导师时要三思而后行。 𐟓š 掌握文献获取与阅读技巧：利用权威学术网站如Web of Science、Pubmed等，获取并记录关键文献。同时，准备两个文件夹：精读和泛读，以Word文档记录阅读笔记。 𐟓ˆ 提升数据处理能力：掌握Stata、SPSS、Python等统计分析软件，通过在线课程学习提升技能。 𐟎蠧瑧 ”绘图技能：使用GraphPad和AI，分别制作统计图和模式图，为科研论文提供高质量的插图。 𐟒𛠧𜖧苦Š€能：编程是获取和处理数据的关键工具，掌握编程技能能让你更高效地处理数据和信息。 𐟎‡视毕业论文：与导师保持密切沟通，尽早确定论文选题，合理安排时间完成论文。研究生三年转瞬即逝，选择努力还是水过三年，全在于你的选择和努力。𐟌Ÿ 希望每位研究生都能在这三年里充实自我，实现学术目标！

编程学习别踩坑！这些内幕你一定要知道作为一个有两个孩子的母亲，我在培养孩子编程技能的过程中积累了不少经验。今天，我想分享一些心得，希望能帮到大家，避免一些常见的陷阱，节省时间和金钱。 𐟚œ 乐高 ≠ 编程乐高是一种非常棒的玩具，能够培养孩子的动手能力和创造力。然而，它们并不教授编程技能。低龄孩子可以通过乐高发展这些能力，但不要期望它们能学习编程。如果你想让孩子真正学习编程，乐高可以作为一种很好的铺垫。 𐟤– 机器人编程 ≠ 真正的编程机器人编程虽然有趣，但与数学的联系并不紧密。它更多是一个昂贵的爱好，如果希望通过它获得学术优势，机会相对较少，且成本高昂。 𐟎蠓cratch Scratch是一种图形化编程工具，非常适合幼儿园到二年级的孩子进行编程入门。学习9到12个月就足够打下基础，但随着孩子年级的提高，应该转向更高级的编程语言。 𐟐 Python Python是一种代码编程语言，适合三四年级的孩子。它有助于孩子参与各种编程竞赛和考级，对于那些觉得C++较难的孩子，Python是一个很好的过渡选择。 𐟏† C++ C++是信息学奥赛的官方语言，也是帮助孩子获得学术优势的关键。尽管学习起来有一定难度，但只要掌握基本的知识点，孩子就可以尝试参加各种竞赛。 𐟔— 编程语言之间的关系 Scratch、Python和C++之间没有必然的联系。即使没有学习过Scratch或Python，孩子也能学好C++。如果目标是通过竞赛获得学术优势，C++是必学的。希望这些建议能让你们的孩子在编程学习的道路上更加顺畅。

计量经济学必学R语言，功能强大且易学 𐟓š 在计量经济学的学习中，R语言已经成为许多课程的首选。无论是ECMT6006还是ECMT2130，都推荐学生使用R进行数据分析。对于初学者来说，R语言是一个不错的选择，因为它不仅功能强大，而且方便与Python进行连接。 𐟓ˆ 在R中，你可以进行各种复杂的统计分析，如回归分析、时间序列分析等。相比之下，Stata虽然也是一个常用的统计软件，但R在功能上更为全面，特别是在数据处理和可视化方面。 𐟓– 为了确保学术诚信，所有学生都必须遵守学术诚信政策。在提交作业时，请确保你的工作是原创的，并且已经适当引用了所有来源。任何形式的抄袭或学术不端行为都将受到严肃处理。 𐟓† 以下是两个课程的相关作业截止日期： ECMT6006：2023年11月5日，星期日，晚上11:59 ECMT2130：2023年11月3日，星期五，晚上11:59 请记住，学术诚信是大学的核心价值观，任何违反这一原则的行为都可能影响你的学术记录和未来。

西浦金融数学硕士：7大理由让你心动 𐟌Ÿ 为什么选择西浦金融数学硕士？对于那些寻求学术与实践结合机会的学生来说，西浦金融数学硕士课程是一个高性价比的选择。以下是一些关键事实： 1️⃣ 金融数学：作为一门交叉学科，金融数学将数学理论与金融实践完美结合。 2️⃣ 实际应用：金融计量学和定价与对冲专注于理论的实际应用。通过学习，学生能够理解并运用这些理论来解决真实的金融问题。使用Python进行时间序列预测，使用MATLAB进行数值分析，这些技能在金融行业中非常受欢迎。 3️⃣ 案例教学：研究和实际操作相结合，帮助学生将理论知识转化为实践经验。 4️⃣ 学术讲座与行业交流：定期的学术讲座和与行业大拿交流的机会，使学生能够直接与行业专家面对面交流，了解最新的行业动态和趋势。 5️⃣ 多元文化环境：国际化的学习环境有助于学生建立全球化的思维方式，这在全球化金融市场中至关重要。 6️⃣ 广阔的职业领域：金融数学专业的学生毕业后可以进入投资银行、风险管理、资产管理和金融咨询等多个领域。课程设置偏向实践，为学生做好充分的准备。 7️⃣ 丰富的实习就业机会：通过邮件推送丰富的实习就业机会，帮助学生减少信息差，这在有效市场假设和套利定价理论中至关重要。选择西浦金融数学硕士，你将获得学术与职业的双重提升！

研究生如何规划申博？一张图搞定！ 𐟓š研一：夯实基础了解申博的基本流程、专业考情和课题组申博去向。认真学习研究生课程，保持高GPA。掌握科研工具，如SPSS、R、Python等，培养数据处理和分析技能。寻找感兴趣的研究领域，深入文献阅读，开展研究并撰写论文，逐步积累成果。 𐟔짠”二：提升阶段初步选定拟报考的院校和专业，了解申博基本要求，针对性准备。发表学术论文，请老师指导论文写作及发表。必要时可以选择论文辅导项目，确保申博前手握至少1-2篇学术成果。理工类：SCI、EI、CSSCI、北核等经管类：CSSCI、SSCI、SCI、北核人文社科类：CSSCI、北核、学报艺术类：CSSCI、AHCI、北核、学报准备六级、雅思、托福考试，六级450+，雅思6，托福90比较稳妥。积极参与研究领域的学术会议，拓宽学术视野，结识同行专家和学者。向导师表达读博意向，沟通硕转博或者博导推荐。提前准备毕业开题，全力以赴准备申博。 𐟏研三：冲刺阶段收集报考信息，择校择师，保底目标冲刺全覆盖。准备个人文书（个人简历、个人陈述），认真打磨研究计划书。联系老师，持续保持沟通。招生简章发布，提交资料。等待初审结果，备考笔试和复试。

深度学习入门指南：从零开始到前沿研究 𐟚€ 想要从零开始学习深度学习并进行科研探索？这里有一份详尽的指南，帮助你逐步掌握深度学习的核心知识和技能。 𐟔 初级阶段：从基础开始学习Python编程语言，掌握科学计算库。推荐阅读《Python编程快速上手：让繁琐工作自动化》这本书，快速提升编程技巧。同时，可以通过Coursera上的机器学习课程，了解机器学习的基础概念和算法。 𐟔 中级阶段：深入学习掌握TensorFlow和PyTorch等深度学习框架。通过《深度学习入门：基于Python的理论与实现》一书，快速上手这些框架。此外，观看CS231n的教学视频，学习卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型。 𐟔 高级阶段：追求卓越深入研究深度学习模型的优化和调参技巧，如正则化和学习率调度。了解最新的前沿技术，如迁移学习和生成对抗网络。通过参与Kaggle竞赛，将理论应用于实践，提升实战能力。 𐟔 进阶阶段：学术探索阅读顶会和期刊上的最新深度学习研究论文，积极参与学术交流和合作。NeurIPS、ICML、CVPR等学术会议将成为你探索前沿技术的舞台。 𐟓š 如果你对深度学习有更深入的兴趣，这里有一些课程和机构推荐，适合零基础且希望学习深度学习的朋友。 𐟌Ÿ 希望这些建议能帮助你，让你在深度学习的道路上少走弯路，顺利开展科研探索。

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