福利 | 400页技术入门指南、技术进阶干货大合集
数据派一直致力于打造数据科学人才聚集地，传播数据科学知识，分享前沿科技动态，分析应用案例，组织线下活动。
近期，数据派开设“福利”专栏，将在每周一推送往期文章干货大合集，欢迎关注。本文通过梳理往期内容，挑选出数据派研究部出品的“一文读懂”、“手把手教”、“实践经验”系列独家原创文章，做成了合集。
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研究部出品
手把手教系列：通过实操详解，带你轻松掌握技术方法。
本文教你如何利用随机森林进行集体决策，来改善单一决策产生的随机结果。
本文教你用线性回归方法来拟合数据方程的基本统计原则和它们如何描述数据元素之间的关系；教你使用R准备数据进行回归分析，定义一个线性方程并估计回归模型。
一文读懂系列：通过概述、算法模型、代码示例、学习资源分享等方面为你全方位解析各类算法、概念或学习领域。
经验分享系列：从第一视角为你分享顶级赛事的精彩参赛方案。
独家 | 面部识别技术能用来识别鲸鱼？ Kaggle露脊鲸识别大赛NO.1教你实现！
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都是干货，欢迎转发。
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数据派研究部介绍
数据派研究部成立于2017年初，志于打造一流的结构化知识分享平台、活跃的数据科学爱好者社群，深入浅出解析各算法的原理和优缺点；通过小型数据集演练各算法的应用；参与kaggle等重量级比赛实战PK；更会推出开源项目引领分析热潮。
研究部的逻辑在于知识结构化、实践出真知：梳理打造结构化基础知识网络；原创手把手教、一文读懂以及实践经验等系列文章；形成专业兴趣社群，交流学习、组队实践、追踪前沿。
研究部以兴趣为核心划分多个组别，各组既遵循研究部整体的知识分享和实践项目规划，又各具特色：
算法模型组：积极组队参加kaggle等比赛，原创手把手教系列文章；
调研分析组：通过专访等方式调研大数据的应用，探索数据产品之美；
系统平台组：追踪大数据&人工智能系统平台技术前沿，对话专家；
自然语言处理组：重于实践，积极参加比赛及策划各类文本分析项目；
制造业大数据组：秉工业强国之梦，产学研政结合，挖掘数据价值；
数据可视化组：将信息与艺术融合，探索数据之美，学用可视化讲故事；
网络爬虫组：爬取网络信息，配合其他各组开发创意项目。
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