统计思维：程序员数学之概率统计 (图灵程序设计丛书)
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代码跑出来的概率统计问题；
程序员的概率统计开心辞典；
开放数据集，全代码攻略。
现实工作中，人们常被要求用数据说话。可是，数据自己是不能说话的，只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。
站在时代浪尖上的程序员只有具备统计思维才能掌握数据分析的必杀技。本书正是一本概率统计方面的入门图书，但视角极为独特，折射出大数据浪潮的别样风景。作者将基本的概率统计知识融入Python编程，告诉你如何借助编写程序，用计算而非数学的方式实现统计分析。一个趣味实例贯穿全书，生动地讲解了数据分析的全过程：从采集数据和生成统计量，到识别模式和检验假设。一册在手，让你轻松掌握分布、概率论、可视化以及其他工具和概念。
编写测试代码深入理解概率论和统计学
运行实验检验统计行为特征，如生成服从各种分布的样本
通过模拟理解数学上艰涩的概念
学习贝叶斯估计等实用内容
用Python导入各种来源的数据
运用统计推断解决真实数据问题
《统计思维：程序员数学之概率统计》是一本以全新视角讲解概率统计的入门图书。抛开经典的数学分析，Downey 手把手教你用编程理解统计学。概率、分布、假设检验、贝叶斯估计、相关性等，每个主题都充满趣味性，经编程解释后变得更为清晰易懂。
本书研究数据主要来源于美国全国家庭成长调查（NSFG）与行为风险因素监测系统（BRFSS），数据源及解决方案的相关代码全部开放，具体章节列出了大量学习和进阶资料，方便读者参考。
Allen B. Downey是富兰克林欧林工程学院的计算机科学副教授，曾执教于韦尔斯利学院、科尔比学院和加州大学伯克利分校。他先后获麻省理工学院计算机科学硕士学位和加州大学伯克利分校计算机科学博士学位。Downey已出版十余本技术书，内容涉及Java、Python、C++、概率统计等，深受专业读者喜爱。他的最新Think系列书还有Think Complexity: Complexity Science and Computational Modeling、Think Python
编程之法：面试和算法心得
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本书涉及面试、算法、机器学习三个主题。书中的每道编程题目都给出了多种思路、多种解法，不断优化、逐层递进。本书第1章至第6章分别阐述字符串、数组、树、查找、动态规划、海量数据处理等相关的编程面试题和算法，第7章介绍机器学习的两个算法—K近邻和SVM。此外，每一章都有“举一反三”和“习题”，以便读者及时运用所学的方法解决相似的问题，且在附录中收录了语言、链表、概率等其他题型。书中的每一道题都是面试的高频题目，反复出现在最近5年各大公司的笔试和面试中，对面试备考有着极强的参考价值。
全书逻辑清晰、通俗易懂，适合热爱编程、算法、机器学习，以及准备IT笔试和面试，即将求职、找工作的读者阅读。
IT项目量化管理——细化、量化与图形化最佳实践
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本书结合 IT项目的特点，通过细化、量化、图形化的方法全面解读 IT项目管理领域的量化管理实践方法。
本书上篇为量化管理的方法篇，下篇为量化管理的应用篇。方法篇包含第 1～11章的内容，系统地介绍了“细化、量化、图形化”的量化管理体系，对每类细化方法、量化方法和图形化方法均辅以相应的 IT项目管理领域实例进行说明。
应用篇由第 12～18章的内容组成，描述了量化管理方法在 IT项目管理主要领域的典型应用，这些领域包括 IT项目管理可行性分析、需求管理、进度管理、成本管理、质量管理、人员管理和风险管理 7个领域。读者对这些典型方法稍加修改、甚至不加修改就可以应用到 IT项目的管理实践中。为方便读者使用，读者可以访问网站 www.tup.tsinghua.edu.cn 下载这些示例方法的模板、表格等。
本书的读者对象主要为 IT行业的项目经理和管理人员，亦可供高等学校项目管理专业、计算机专业、软件工程专业等相关学科的本科生、研究生作为学习 IT项目管理的教材和教辅之用。
