这18张 Python 数据科学速查表真棒！

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、spss等为代表的商业软件生态

• 2、R 语言开源生态

• 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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