credit

docs/1.1_sound.md

+# 1.1 一些动机（音频处理）
+
+> 原文：[A bit of motivation (Audio processing)](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/sound.ipynb)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
 
-# 一些动机（音频处理）
 
 学习编程涉及学习很多细节。 为了简单起见，教师倾向于从简单的代码示例开始，但这些最终变得非常无趣。 我想用一个有趣的计算应用开始本课程，来激励你学习如何编写代码。 我想表明，即使是一点点代码，回报也可能是巨大的。 我不希望你最初了解所有的细节，只是广泛的笔画。 在第一个讲义/实验中，我们将利用现有的代码库，来了解计算机如何表示音乐和其他音频文件。
 

docs/1.2_hello.md

-# Python 工具的初次尝试
+# 1.2 Python 工具的初次尝试
+
+> 原文：[A first taste of Python tools](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/labs/hello.md)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+
 
 ## 加载命令行应用
 

docs/1.3_sound.md

-# 播放声音
+# 1.3 播放声音
+
+> 原文：[Playing sounds](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/labs/sound.md)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+
 
 本实验的目标是让您感到惊讶，您可以使用 Python 处理一些音频文件。您将无法获得所有详细信息，但您可以剪切并粘贴此实验来启动 Python 会话。作为次要目标，您将习惯于安装 Python 包和命令行工具。
 

docs/2.1_programming.md

-# 编程导论
+# 2.1 编程导论
+
+> 原文：[Introduction to programming](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/programming.md)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+
+<!--break-->
 
 > 计算机科学不仅关于计算机，就跟天文学不仅关于望远镜一样。
 > 

docs/2.2_data-in-memory.md

-# 在内存中表示数据
+# 2.2 在内存中表示数据
+
+> 原文：[Representing data in memory](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/data-in-memory.ipynb)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+
 
 典型的程序要求我们从磁盘加载数据并放入组织成数据结构的内存中。我们在内存中表示数据的方式对于构建程序至关重要。数据科学大纲尤其如此，因为处理数据是我们的焦点。
 

docs/2.3_computation.md

+# 2.3 计算模型
+
+> 原文：[Model of Computation](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/computation.ipynb)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
 
-# 计算模型
 
 现在我们知道计算机如何在内存中存储数据，我们需要对计算机如何处理数据有基本的了解。 让我们探索一下计算机可以执行的最简单，细粒度的操作。 最终，我们将从这些操作中抽取设计模式。程序员考虑高级操作，例如*映射*，*搜索*或*过滤*，但是我们的手指键入与这些高级操作相关联的细粒度代码模式。
 

docs/2.4_python-patterns.md

-# Python 中的编程模式
+# 2.4 Python 中的编程模式
+
+> 原文：[Programming Patterns in Python](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/python-patterns.ipynb)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+
 
 现在我们已经了解了计算机如何组织数据，并进行一些低级编程操作，现在让我们看一些常见的高级编程模式。 每一个这些操作都有一个使用条件和循环模式的实现，我们可以使用 python 语法很容易地表达。我们也可以使用现有的库函数来实现相同的功能，我们也将探索它们。
 

docs/2.5_aliasing.md

+# 2.5 数据别名
+
+> 原文：[Data Aliasing](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/aliasing.ipynb)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
 
-# 数据别名
 
 编程最棘手的事情之一是确切地确定变量所指的数据。 请记住，我们使用`data`和`salary`这样的名称来表示保存数据值的内存单元。 名称比物理内存地址更容易记住，但我们可能被愚弄。 例如，显然两个变量`x`和`y`都可以具有相同的整数值 7：
 

docs/2.6_functions.md

+# 2.6 使用函数组织你的代码
+
+> 原文：[Organizing your code with functions](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/functions.ipynb)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
 
-# 使用函数组织你的代码
 
 <img src="img/pestle.png" width="75" align="right">
 

docs/2.7_reading-code.md

-# 如何阅读代码
+# 2.7 如何阅读代码
+
+> 原文：[How to read code](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/reading-code.md)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
 
 从根本上说，程序员与代码交流。我们不仅向计算机，也向其他开发人员表达了我们的想法。到目前为止，我们专注于设计程序和编写 Python 代码。这是关键的创作过程，但是，为了编写代码，程序员必须能够阅读其他人编写的代码。
 

docs/2.8_OO.md

+# 2.8 面向对象编程
 
-# 面向对象编程
+> 原文：[Object-oriented programming](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/OO.ipynb)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
 
 ## 大揭秘
 

docs/3.1_files.md

+# 3.1 加载文件
+
+> 原文：[Loading files](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/files.ipynb)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
 
-# 加载文件
 
 本课程的目的是学习如何从笔记本电脑磁盘上的文件中提取数据。 我们将加载文本文件中的单词和数据文件中的数字。 在此过程中，我们将了解文件名和文件路径的更多信息。 我们的通用分析程序模板的前两个元素，表示获取数据然后将其加载到数据结构中：
 

docs/3.2_dataframes.md

+# 3.2 数据帧
+
+> 原文：[Pandas dataframes](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/dataframes.ipynb)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
 
-# 数据帧
 
 我们将使用真实的[ kaggle 比赛](https://www.kaggle.com/c/two-sigma-connect-rental-listing-inquiries)数据集来探索 Pandas 数据帧。获取[`rent.csv.zip`](https://mlbook.explained.ai/data/rent.csv.zip)文件并解压缩。
 

docs/3.3_data.md

-# 操纵和可视化数据
+# 3.3 操纵和可视化数据
+
+> 原文：[Manipulating and Visualizing Data](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/data.ipynb)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+
 
 我们已经学习了[加载文件](files.ipynb)的基础知识，现在是时候将加载的数据，从 [NumPy](http://www.numpy.org/) 和 [Pandas](http://pandas.pydata.org/) 重新组织为常用的数据结构了。 为了产生各种数据结构，我们将把它们提供给 [matplotlib](https://matplotlib.org/) 进行可视化。 然后，本实验将全面介绍我们的通用数据科学规划模板中的第 2,3 和 5 步：
 

docs/4.1_random-uniform.md

+# 4.1 生成均匀的随机数
 
-# 生成均匀的随机数
+> 原文：[Generating Uniform Random Numbers](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/random-uniform.ipynb)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+
+<!--break-->
 
 > **Q**：如何生成随机字符串？
 > 

docs/4.2_sqrt.md

+# 4.2 近似平方根
+
+> 原文：[Approximating square root](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/sqrt.ipynb)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
 
-# 近似平方根
 
 有许多有用的函数没有闭式解，这意味着我们不能只进行计算并返回值。 相反，我们需要使用迭代方法来近似函数值。 我们可以用它来近似正弦（用泰勒级数展开），近似平方根（我们将在本课程中做），或优化成本或误差函数（下一讲的梯度下降）。
 

docs/4.3_gradient-descent.md

+# 4.3 单变量梯度下降
+
+> 原文：[Iterative Optimization Via Gradient Descent](https://nbviewer.jupyter.org/github/parrt/msan501/blob/master/notes/gradient-descent.ipynb)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
 
-# 单变量梯度下降
 
 本讲座/实验的目标是解决一个重要的迭代计算问题：*梯度下降函数最小化*。 我希望你会看到梯度下降与平方根近似相同，只是具有不同的递归关系。 本课程的完整[源代码在这里](https://github.com/parrt/msan501/blob/master/notes/code/descent.py)。
 

docs/5.1_bash-intro.md

-# 使用 bash 走向胜利
+# 5.1 使用 bash 走向胜利
+
+> 原文：[Bash your way to victory](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/bash-intro.md)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+
 
 ## 目标
 

docs/5.2_git.md

-# 使用 git 版本控制工具
+# 5.2 使用 git 版本控制工具
+
+> 原文：[Introduction to git and revision control](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/git.md)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+
 
 **动机**。 每个商业开发人员都在工作时使用版本控制。 您将遇到的每家公司都使用它。 仅仅因为这个原因，您需要学习版本控制来在商业环境中发挥作用。 在本课程中，您还将使用版本控制（一种名为`git`的系统）来提交您的作品。
 

docs/5.3_aws.md

-# 在 Amazon Web Services 上启动虚拟机
+# 5.3 在 Amazon Web Services 上启动虚拟机
+
+> 原文：[Launching a Virtual Machine at Amazon Web Services](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/aws.md)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+
 
 本实验的目的是教您在 *Amazon Web Services* 上创建 Linux 机器，登录并将一些数据复制到该机器。
 

docs/6.1_linked-list.md

-# 链表
+# 6.1 链表
+
+> 原文：[Linked lists](https://github.com/parrt/msds501/blob/master/notes/linked-list.ipynb)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+
 
 我们已经研究了 Python 内置的数组/列表，但它们并不总是最好的列表。 有时，我们会在列表的头部或中间插入和删除内容。 如果我们使用实现为连续数组（由内存中的连续单元组成）的列表来执行此操作，我们必须移动大量单元以为新元素腾出空间或填充删除所产生的空隙。