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資料科學是利用科學方法、流程、演算法和系統從資料中提取價值的跨學科領域，資料科學家綜合利用一系列技能（包括統計學、計算機科學和業務知識）來分析從網路、智能手機、客戶、傳感器和其他來源收集的資料，
目前在主流的資料科學領域一般有三大生態：
- 1、以sas、matlab、spss等為代表的商業軟體生態
- 2、圍繞R語言建立起來的開源生態
- 3、目前較為火熱的Python資料科學生態
為什么 Python 會脫穎而出，成為資料科學的第三極，而且越來越受歡迎呢？這是因為資料科學編程需要非常靈活的語言，撰寫代碼很簡單，但可以處理高度復雜的數學處理，
為更好的學習 Python 資料科學，本文匯總了Python 資料科學速查表，包括：Python語法基礎、Pandas入門及進階、可視化、機器學習、Jupyter、SQL、Spark等模塊，歡迎收藏學習，梳理不易，喜歡點贊支持，
Python 資料科學高清速查表，獲取方式如下，喜歡的小伙伴速取，
領取方式：
資料已打包，獲取方法有兩種：
- 方式一、發送如下圖片至微信，長按識別，回復：18；
- 方式二、微信搜索公眾號：Python學習與資料挖掘，后臺回復：18
Python基礎
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Pandas基礎
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Pandas進階
3.Pandas進階.png
Numpy基礎
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Matplotlib基礎
5.Matplotlib基礎.png
Seaborn基礎
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Bokeh基礎
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Scipy基礎
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scikit-learn基礎
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keras基礎
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Jupyter基礎
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資料IO
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SQL基礎
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Dask基礎
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Dask進階
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PySpark基礎
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PySpark進階
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可視化基礎
18.可視化基礎.jpg
技術交流
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- 方式①、發送如下圖片至微信，長按識別，后臺回復：加群；
- 方式②、添加微信號：dkl88191，備注：來自CSDN
- 方式③、微信搜索公眾號：Python學習與資料挖掘，后臺回復：加群
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標籤：python