這18張 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)速查表真棒!

數(shù)據(jù)科學(xué)是利用科學(xué)方法、流程、算法和系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值的跨學(xué)科領(lǐng)域。數(shù)據(jù)科學(xué)家綜合利用一系列技能(包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和業(yè)務(wù)知識(shí))來(lái)分析從網(wǎng)絡(luò)、智能手機(jī)、客戶、傳感器和其他來(lái)源收集的數(shù)據(jù)。
目前在主流的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域一般有三大生態(tài):
1、以sas、spss等為代表的商業(yè)軟件生態(tài)
2、R 語(yǔ)言開源生態(tài)
3、Python數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)
為什么 Python 會(huì)脫穎而出,成為數(shù)據(jù)科學(xué)的第三極,而且越來(lái)越受歡迎呢?這是因?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)編程需要非常靈活的語(yǔ)言,編寫代碼很簡(jiǎn)單,但可以處理高度復(fù)雜的數(shù)學(xué)處理。
為更好的學(xué)習(xí) Python 數(shù)據(jù)科學(xué),本文匯總了Python 數(shù)據(jù)科學(xué)速查表,包括:Python語(yǔ)法基礎(chǔ)、Pandas入門及進(jìn)階、可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、Jupyter、SQL、Spark等模塊,歡迎收藏學(xué)習(xí),梳理不易,喜歡點(diǎn)贊、分享。文末提供獲取方式,喜歡的小伙伴速取。
Python基礎(chǔ)

Pandas基礎(chǔ)

Pandas進(jìn)階

Numpy基礎(chǔ)

Matplotlib基礎(chǔ)

Seaborn基礎(chǔ)

Bokeh基礎(chǔ)

Scipy基礎(chǔ)

scikit-learn基礎(chǔ)

keras基礎(chǔ)

Jupyter基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)IO

SQL基礎(chǔ)

Dask基礎(chǔ)

Dask進(jìn)階

PySpark基礎(chǔ)

PySpark進(jìn)階

可視化基礎(chǔ)

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