自從 Git 從 2005 年出現後，到現在幾乎所有軟體開發者都離不開他，加上 GitHub 等服務讓 Git 甚至能當成網頁空間或線上文件共筆平台等。但 Git 初學時可能有許多人不知道如何入門，本篇將簡單整理個人的 Git 學習方式，使用建議與需要注意的概念等，並不會詳細說明 Git 指令等內容。
當我們有一個新的機器學習演算法時，為展現其效果以及與其他演算法的差異，我們可以使用共通的資料集(Dataset)來進行測試與比較，才有一個共同的標準。本篇將簡單介紹 Iris dataset 內容與結構，之後也會持續介紹許多常用的 Dataset 相關內容。
過去在做地理資訊是視覺化的時候，通常需要專業的軟體與操作技能，增加了一般使用者的進入障礙。Uber 在今年五月時開放了內部使用的地理資料視覺化軟體 Kepler.gl，提供一般使用者能在瀏覽器上輕易地匯入與操作資料進行地理資訊視覺化操作與檢視。本文章將簡單介紹 Kepler.gl 的用法，讓剛使用者能了解其基礎用法。
Chapter 8 作者介紹了自己實際通勤的案例，並從地鐵班表建立一個數據模型，由月台上的等車人數推測是否應該繼續等待下去，或是轉搭計程車前往目的地。
Chapter 7 介紹了如何使用 Bayes 預測比賽結果。作者以 2010-2011 NHL 的冠軍賽為範例，以 Poisson 分佈來計算 Boston Bruins 的比賽勝率，並進一步預測系列賽結果。
