编辑点评：2022张宇考研高等数学18讲df电子版今天小编为大家带来的是张宇高等数学考研18讲df电子版。在讲解知识点的同时，指出要测试什么以及如何测试；然后附上示例问题。有兴趣的欢迎下载编辑推荐《张羽高等数学十八讲》全面覆盖考试大纲。在对基础知识点进行讲解后，给出相应的例题，对知识点进行详细说明，并提供适当的注释说明考试中的方法和易上手的试题。发生错误，*之后为考生进行练习，加强对知识点的理解，掌握做题的技巧。这样一步一步地，让考生从对数学知识的无知走向掌握。由于本书有原命题人参与，使内容更具权威性。相关内容部分预览简介2021《张宇高等数学十八讲》以教育部《高校数学课程教学基本要求》和教育部考点大纲为基础，解读高等数学（微积分）全部知识在研究生数学。全书共18讲，每节课从三个部分开始：详细的内容、详细的例子和详细的练习。在讲解知识点的同时，指出要测试什么以及如何测试；再附上例题，将抽象内容与例题相结合，有利于考生快速理解和深入掌握；最后附选习题，加强练习，巩固提高。关于作者张宇：博士，全国知名考研数学辅导专家，教育部“全国精品课程建设骨干教师”，全国畅销书《考研数学基础30讲》张宇”、“张宇高等数学18讲”、“张宇线性”代数9讲“张宇概率论与数理统计9讲”《张宇数学经典1000题探析》、《张宇数学闭关练习》、《张宇数学真题答案》、《数学命题8套终极预测》、《张宇数学》MathematicalFial4"TheSetofVolume的作者，前高等教育出版社《全国高考数学考试大纲解析》和新编辑的《全国高考经济专业联考综合能力考试大纲解析》主编之一、北京、上海、广州、西安等地全国著名研究生数学辅导班首席讲师。媒体评论喜欢张宇的书，通俗易懂，深入浅出，支持，祝自己考研顺利。2。考研党的正确选择，高分150的学长要求买这套书。3。我打算一边看老师的视频一边做。余兄讲的很好，书更厉害。我想彻底了解他。希望考研顺利！4。书的印刷很好，纸质也不错，没有漏印，赞。5。示例主题选择得非常好，阅读起来很有趣6。书很好，很正宗。对于我这种基础差的人来说很容易理解，而且功法讲解的很清楚...

2022-04-16 高等数学张宇基础精讲 高等数学张宇和汤家凤谁好

编者注：2022张宇概率论与数理统计9讲df今天小编为大家带来的是2022张宇概率论与数理统计9讲df。在讲解完基础知识点后，给出相应的例题对知识点进行详细讲解，并给出适当的注释。它解释了常见的测试方法和测试中的常见错误。内容非常详细。有兴趣的快来下载吧。2022年版前言在这个前言中，我想说三点。首先，2020年9月对《全国研究生入学考试数学考试大纲》进行了重大修改，本书全面贯彻了修改后的大纲内容。值得指出的是，在新大纲的要求下，试卷中客观题的比例有所增加，与本书配套的《张宇考研数学题源1000道经典题》增加了客观题的比重，有利于考生做好培训工作。训练形式，多在练习集中，更多体现在模拟试卷中。第二，教育部考试中心作为命题单位，对研究生数学试卷难度有最新阐述：“作为选题，选什么样的人最重要。标准定了，就应该坚持，试卷比较强调区分度，分数低不一定是坏事，要找出原因，如果是疑问句，自然要调整命题的思路；但如果考生没有达到相关课程的要求，就应该在教学、学习和复习上多下功夫。”考生必须在数学上真正的去学东西，去学真东西，只有当你有足够的时间，足够努力，对知识的深刻理解和对方法的把握，会让你在以后的考试中脱颖而出，取得好成绩。第三，考生应高度重视本书每一讲开篇的知识结构，充分掌握这个知识结构，这对于解决好数学问题非常重要。相关内容部分预览图书特色第一个特征是每节课开头列出的知识结构。这不同于一般的章节目录，而是科学、系统、全面地给出了本次讲座知识的内在逻辑体系和研究生数学试题的制定思路，是我们多年教学和命题经验的结晶。鉴于很多读者都熟悉线性代数，我不熟悉概率论和数理统计的课程。因此，列出的知识结构被细化为具体的概念、公式和定理等，以便对读者有更大的帮助。希望各位读者慎重思考，反复学习，熟悉于欣。第二个特点是知识结构的系统化、有针对性的呈现。这也是本书的主体——教学内容、实例和练习。如何参加考试的问题（普通课本中几乎没有），后面是“看例子**”，让读者在阅读完讲座内容后立即进行练习，以加深理解。本书对知识结构的描述将抽象内容与具体实例紧密结合，非常有助于读者快速深入地掌握所学知识。第三个特点是本书的题目价值高，制定、汇编、收录。这些题都是多年参与考研命题和教学的专家们经过精心研究、反复酝酿、精心设计的好题。精彩的问题。它们可以与研究生数学考试题无缝连接，同时准确保持读者的解题水平和应试能力。同时，本书着重解答和切实解决读者在复习过程中的疑惑和弱点。感谢各位命题专家十年来给予的支持、帮助和指导。他们中的一些人已经90多岁了。感谢各版编辑和老师十年来的辛勤付出和无私奉献。有的已经成长为可以自立的高手；得益于十年来候选人的实力和信任，他们中的一些人已经取得硕士、博士学位，成为各自专业领域的佼佼者。希望广大读者潜心学习本书，在研究生数学中取得好成绩。...

2022-04-16 概率论与数理统计2022余丙森 概率论与数理统计2022答案

编者点评：2022张羽线性代数9讲电子版今天小编为大家带来的是2022年张宇线性代数9讲的电子版。准备参加2022年考研的同学们要注意了。从现在开始，他们必须做好准备。必看，有需要欢迎下载开始学习编辑推荐《张宇线性代数九讲》全面涵盖考试大纲。基础知识点讲解完毕后，给出相应的例题，对知识点进行详细讲解，并提供适当的注释，说明考试中的方法和易上手的试题。发生错误，*之后为考生进行练习，加强对知识点的理解，掌握做题的技巧。这样一步一步地，让考生从对数学知识的无知走向掌握。由于本书有原命题人参与，使内容更具权威性。相关内容部分预览简介2021《张宇线性代数9讲》以教育部《大学数学课程教学基本要求》和教育部考试中心大纲为基础，讲解研究生数学线性代数的全部知识.全书共分9讲，每讲重点介绍内容、详细实例，以及练习的三个部分将开始解释。在讲解知识点的同时，指出要测试什么以及如何测试；再附上例题，将抽象内容与例题相结合，有利于考生快速理解和深入掌握；最后附选习题，加强练习，巩固提高。关于作者张宇：博士，全国知名考研数学辅导专家，教育部“全国精品课程建设骨干教师”，全国畅销书《考研数学基础30讲》张宇”、“张宇高等数学18讲”、“张宇线性”代数9讲“张宇概率论与数理统计9讲”《张宇数学经典1000题探析》、《张宇数学闭关练习》、《张宇数学真题答案》、《数学命题8套终极预测》、《张宇数学》MathematicalFial4"TheSetofVolume的作者，前高等教育出版社《全国高考数学考试大纲解析》和新编辑的《全国高考经济专业联考综合能力考试大纲解析》主编之一、北京、上海、广州、西安等地全国著名研究生数学辅导班首席讲师。媒体评论喜欢张宇的书，通俗易懂，深入浅出，支持，祝自己考研顺利。2。考研党的正确选择，高分150的学长要求买这套书。3。我打算一边看老师的视频一边做。余兄讲的很好，书更厉害。我想彻底了解他。希望考研顺利！4。书的印刷很好，纸质也不错，没有漏印，赞。5。示例主题选择得非常好，阅读起来很有趣6。书很好，很正宗。对于我这种基础差的人来说很容易理解，而且功法讲解的很清楚张宇代9的台词怎么样线路生成的主题，我从上课开始就喜欢它。考研时，我选择了李永乐老师作为线性代数的科目。基础是红色全书，强化是李永乐老师的线性代数教程。结合老师的基础课视频和强化课视频，经过这个过程，你基本掌握了线性代数。然后就是通过做题不断掌握相应的知识点。李永乐的线性代数教程讲义组织得很好，总结得很好。每个知识点都很清晰，尤其是与线性无关和与线性相关的部分。有时，有些概念没有很好地掌握。反复阅读可以进一步加深我们对一些薄弱环节的理解。李老师在线性代数课上还是有一定优势的，我也跟着李老师到了基础阶段+强化阶段。李老师有一本《线性代数教程》，喜欢的可以看下购买。个人建议是见李永乐先生。我只能说：李永乐，李永乐，李永乐。（永乐大帝，不接受反驳）不知道为什么，我没有看别人的视频，所以决定直接选李永乐先生。而我在看的时候，看到了李永乐老师的敬业精神，不断地反省自己，有什么理由不努力学习。祝大家战斗成功。来吧！！...

2022-04-16 线性代数张宇和李永乐哪个讲的好 线性代数张宇

课程来自三节课由张宇辉老师主讲的数据分析初阶课官网售价599元。课程一共7周从数据分析师的世界开始讲起，EXCEL与可视化初步、MySOL安装、统计基础、R语言、几期学习初步、数据分享综合实践等。学完这么课您将收获：认识数据分析师能力模型、围绕核心算法模型体系化学习、熟练掌握Excel、SQL、R语言三大数据分析工具的核心技能。适合人群：0-2年数据分析从业者：基本功不扎实，对业务不熟悉希望通过学习获得系统的知识体系，提升业务分析能力。产品/运营/会计等：想通过学习数据分析完成能力提升获取高薪。0-5年运营、营销、产品人：不了解如何利用数据工具，高效获取、呈现数据的学员.三节课张宇晖:数据分析初阶课视频截图三节课张宇晖:数据分析初阶课目录截图课程目录：数据分析初阶课（完结）【13.3G】├01.导论课程导论01.讲师介绍.doc02.课程介绍【视频】.doc02.课程介绍.m4├02.第一章带你走进数据分析师的世界01.「本周导读」.doc02.1.1数据分析的定义【视频】.doc03.1.2数据分析的价值【视频】.doc04.2.1数据团队与数据分析师【视频】.doc02.1.1数据分析的定义.m403.1.2数据分析的价值.m405.2.2「案例」数据分析驱动的业务全流程【视频】.doc06.3.1数据分析师必备硬技能【视频】.doc05.2.2「案例」数据分析驱动的业务全流程.m407.3.2数据分析师必备软技能【视频】.doc04.2.1数据团队与数据分析师.m408.「作业」量化描述问题【视频】.doc09.4.1数据分析师的能力模型【视频】.doc07.3.2数据分析师必备软技能.m408.「作业」量化描述问题.m410.4.2数据分析师的职位晋升【视频】.doc11.5.1数据的类型【视频】.doc06.3.1数据分析师必备硬技能.m409.4.1数据分析师的能力模型.m412.5.2变量的类型【视频】.doc10.4.2数据分析师的职位晋升.m413.6.1「案例」数据分析工作流程【视频】.doc11.5.1数据的类型.m414.「作业」数据清理和数据转换【视频】.doc12.5.2变量的类型.m415.「本周总结」【视频】.doc16.「本门课程的学习姿势」【视频】.doc14.「作业」数据清理和数据转换.m417.「作业一」描述性统计分析【视频】.doc13.6.1「案例」数据分析工作流程.m415.「本周总结」.m416.「本门课程的学习姿势」.m417.「作业一」描述性统计分析.m4├03.第二章Excel与可视化初步01.Excel_示例数据最新.zi01.「本周导读」.doc02.1.1强大的数据分析工具【视频】.doc03.「案例介绍」【视频】.doc04.「学前自测」.doc05.2.1Excel函数的基本知识【视频】.doc06.2.2数据处理类Excel函数【视频】.doc02.1.1强大的数据分析工具.m407.2.3数据分析类Excel函数【视频】.doc03.「案例介绍」.m408.3.1数据透视表【视频】.doc05.2.1Excel函数的基本知识.m409.「作业」数据透视表.doc06.2.2数据处理类Excel函数.m410.4.1数据可视化【视频】.doc11.4.2Excel作图【视频】.doc11.坐标轴转换.df07.2.3数据分析类Excel函数.m410.4.1数据可视化.m412.5.1PowerBI作图基础【视频】.doc13.「本周总结」.m412.Mac虚拟机安装教程.df13.「本周总结」【视频】.doc14.Power_BI_data.zi11.4.2Excel作图.m414.「作业二」PowerBI仪表盘【视频】.doc12.5.1PowerBI作图基础.m414.「作业二」PowerBI仪表盘.m408.3.1数据透视表.m412.安装虚拟机│widow10数字授权.zi│widow虚拟安装器.dmg│正版widow10…64位操作系统.io├04.第三章SQL在数据分析中的应用01.「本周导读」【视频】.doc02.1.SQL基础知识【视频】.doc02.三节课电商数据库.zi01.「本周导读」.m403.2.「案例」工作概述【视频】.doc04.3.SQL核心语句.doc05.3.1数据查询与过滤【视频】.doc02.1.SQL基础知识.m406.「练习」数据查询与过滤.doc03.2.「案例」工作概述.m407.3.2数据聚合【视频】.doc08.「练习」数据聚合.doc09.3.3数据表间连接【视频】.doc10.「练习」数据表间连接.doc11.3.4数据的增、改、删【视频】.doc12.「练习」数据的增、改、删.doc05.3.1数据查询与过滤.m407.3.2数据聚合.m413.4.SQL进阶用法【视频】.doc14.「练习」SQL进阶用法.doc15.5.1「案例」供应商营业额分析【视频】.doc11.3.4数据的增、改、删.m409.3.3数据表间连接.m416.5.2「案例」网店销售趋势分析【视频】.doc17.「本周总结」【视频】.doc15.5.1「案例」供应商营业额分析.m413.4.SQL进阶用法.m418.「强化练习」.doc16.5.2「案例」网店销售趋势分析.m418.SQL必知必会（第4版）.zi19.「作业三」区域销售分析.doc17.「本周总结」.m4├05.第四章统计基础01.「本周导读」.doc02.1.1统计知识的力量【视频】.doc03.1.2课程内容总览【视频】.doc04.2.1案例介绍【视频】.doc05.3.1什么是概率【视频】.doc04.2.1案例介绍.m403.1.2课程内容总览.m406.3.2概率分布【视频】.doc07.3.3概率分布举例【视频】.doc02.1.1统计知识的力量.m408.4.1方差与标准方差【视频】.doc05.3.1什么是概率.m406.3.2概率分布.m409.4.2四分位数与百分位数【视频】.doc10.4.3提升度和杠杆量【视频】_20190719_201104.doc07.3.3概率分布举例.m408.4.1方差与标准方差.m411.5.1中心极限定理和正态分布【视频】.doc12.6.1假设检验的思路【视频】.doc09.4.2四分位数与百分位数.m410.4.3提升度和杠杆量.m413.6.2假设检验的步骤【视频】.doc14.7.1AB测试的思路【视频】.doc15.7.2AB测试的步骤【视频】.doc11.5.1中心极限定理和正态分布.m412.6.1假设检验的思路.m416.7.3AB测试的工作流程【视频】.doc13.6.2假设检验的步骤.m415.7.2A_B测试的步骤.m417.「本周总结」.m417.「本周总结」【视频】.doc18.「作业四」假设检验.doc18.假设检验_T检验.zi16.7.3A_B测试的工作流程.m418.假设检验_Z检验.zi18.统计基础_T检验.df14.7.1A_B测试的思路.m4├06.第五章R语言01.「本周导读」.doc02.1.R语言的简介【视频】.doc03.「R的安装」【视频】.doc04.2.基本数据类型【视频】.doc04.【基本数据类型】示例代码.zi05.「R的运算符」.doc03.「R的安装」.m406.【基本数据结构】示例代码.zi06.3.基本数据结构【视频】.doc07.4.读写数据【视频】.doc02.1.R语言的简介.m407.Shared_Bike_Samle_Data.zi07.【读写数据】示例代码.zi04.2.基本数据类型.m406.3.基本数据结构.m408.5.R的数据处理【视频】.doc08.【数据处理】示例代码.zi09.「查看数据」【视频】.doc09.【查看数据】示例代码.zi10.ae_r_cheetheat.df10.「函数的搜索和使用查询」【视频】.doc07.4.读写数据.m409.「查看数据」.m411.【数据分析函数】示例代码.zi11.6.R的数据分析【视频】.doc08.5.R的数据处理.m412.「练习」A_B测试.doc13.7.控制流【视频】.doc13.【控制流】示例代码.zi10.「函数的搜索和使用查询」.m414.「自定义函数与R软件包」【视频】.doc11.6.R的数据分析.m414.【自定义函数】示例代码.zi15.8.1R的可视化（gglot2）【视频】.doc15.【数据可视化】示例代码.zi16.8.2「案例」R的数据可视化【视频】.doc16.data-viualizatio-2.1.df13.7.控制流.m417.R语言与统计分析汤银才.df17.「本周总结」【视频】.doc14.「自定义函数与R软件包」.m418.R项目数据.zi18.「作业五」R语言.doc15.8.1R的可视化（gglot2）.m416.8.2「案例」R的数据可视化.m417.「本周总结」.m4├07.第六章机器学习初步01.「本周导读」.doc01Shared_Bike_Samle_Data_ML.zi02.1.机器学习简介【视频】.doc03.2机器学习在数据分析中应用【视频】.doc04.3.1决策树的理论基础【视频】.doc04【决策树】示例代码.zi05.3.2决策树的算法实现.doc02.1.机器学习简介.m403.2机器学习在数据分析中应用.m406.4.1线性回归的基本概念【视频】.doc6【线性回归】示例代码.zi04.3.1决策树的理论基础.m407.4.2实操步骤及重要概念R^2【视频】.doc06.4.1线性回归的基本概念.m408.4.3线性回归在数据分析中的实操【视频】.doc05.3.2决策树的算法实现.m409.5.K-mea聚类.doc09【k_mea聚类】示例代码.zi10.6.机器学习的挑战【视频】.doc10.6.机器学习的挑战.m411.「本周总结」【视频】.doc08.4.3线性回归在数据分析中的实操.m412.「作业六」机器学习.doc07.4.2实操步骤及重要概念R^2.m412ML作业题目.zi13.「作业六」机器学习.doc14.「作业六」机器学习（选做）.doc11.「本周总结」.m409.5.K-mea聚类.m4├08.第七章数据分析综合实践03.【dlyr】示例代码.zi03.dlyr示例数据.zi04.cutomer_urvey_data.zi04.Project_week7.zi04.urvey_core_data.zi07.数据探索项目.zi07.「作业六」数据探索作业.doc06.5.项目分析报告PPT呈现示例【视频】.doc05.4.综合项目【视频】.doc04.3.数据探索工作指导【视频】.doc03.2.dlyr【视频】.doc02.1.R-markdow【视频】.doc01.「本周导读」.doc02.1.R-markdow1.m403.2.dlyr1.m404.3.数据探索工作指导1.m405.4.综合项目1.m406.5.项目分析报告PPT呈现示例1.m4相关下载点击下载...

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