这18张 Python 数据科学速查表真棒啊
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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:
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1、以sas、spss等为代表的商业软件生态
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2、R 语言开源生态
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3、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、分享。文末提供获取方式,喜欢的小伙伴速取。
Python基础
Pandas基础
Pandas进阶
Numpy基础
Matplotlib基础
Seaborn基础
Bokeh基础
Scipy基础
scikit-learn基础
keras基础
Jupyter基础
数据IO
SQL基础
Dask基础
Dask进阶
PySpark基础
PySpark进阶
可视化基础
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