高清版!这18张 Python 数据科学速查表,让你的代码变得更强大!

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数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能(包括统计学、计算机科学和业务知识)来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。

目前在主流的数据科学领域一般有三大生态:

  • 1、以sas、matlab、spss等为代表的商业软件生态
  • 2、围绕R语言建立起来的开源生态
  • 3、目前较为火热的Python数据科学生态

为什么 Python 会脱颖而出,成为数据科学的第三极,而且越来越受欢迎呢?这是因为数据科学编程需要非常灵活的语言,编写代码很简单,但可以处理高度复杂的数学处理。

为更好的学习 Python 数据科学,本文汇总了Python 数据科学速查表,包括:Python语法基础、Pandas入门及进阶、可视化、机器学习、Jupyter、SQL、Spark等模块,欢迎收藏学习,梳理不易,喜欢点赞支持。

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Python基础

1.Python基础.png

Pandas基础

2.Pandas基础.png

Pandas进阶

3.Pandas进阶.png

Numpy基础

4.Numpy基础.png

Matplotlib基础

5.Matplotlib基础.png

Seaborn基础

6.Seaborn基础.png

Bokeh基础

7.Bokeh基础.png

Scipy基础

8.Scipy基础.png

scikit-learn基础

9.scikit-learn基础.png

keras基础

10.keras基础.png

Jupyter基础

11.Jupyter基础.png

数据IO

12.数据IO.png

SQL基础

13.SQL基础.png

Dask基础

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Dask进阶

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PySpark基础

16.PySpark基础.png

PySpark进阶

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可视化基础

18.可视化基础.jpg

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