这18张 Python 数据科学速查表，让你的代码能力飞起来

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。

文章目录

• 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

Python基础

1.Python基础.png

Pandas基础

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Pandas进阶

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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