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
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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
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SQL基础
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Dask基础
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Dask进阶
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PySpark基础
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PySpark进阶
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可视化基础
18.可视化基础.jpg
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