随着大数据的全面发展,数据驱动被更多人谈起,据科紧收数据分析和挖掘越来越受企业界的抄赶藏重视。 python作为数据分析领域发展最快的全面编程语言,是据科紧收入门数据科学的不二之选。 可以说,抄赶藏在21世纪每个人都应该掌握编程和数据分析能力,全面才能更好地在大数据时代生存。据科紧收 Python做数据分析有着得天独厚的抄赶藏优势。 首先Python是云服务器提供商全面一门高级编程语言,语法简单,据科紧收可以编写复杂的抄赶藏分析代码;其次Python开发社区非常强大,开源了很多优秀的全面数据科学第三方库,比如:pandas、据科紧收numpy、抄赶藏matplotlib、sklearn、keras等等。有了这些库,python才在数据科学领域独领风骚。 这几天意外地在Github上发现一份非常棒的数据科学备忘小抄,香港云服务器作者将python、pandas、matplotlib、sklearn、keras等工具的使用方法、函数都汇总在一张表上,简洁易懂。 下图是对python数据科学过程的一个概览: 以下图片均来自GitHub项目: Python基础 Pandas基础 Pandas高级 数据导入 Numpy基础 Jupyter Notebook Matplotlib可视化 Scipy-线性代数 Seaborn可视化 Bokeh可视化 Keras深度学习 Scikit-Learn机器学习 Python数据可视化案例 Pyspark-SQL基础 Pyspark-RDD基础 以上仅展示部分备忘小抄,更多还有R数据科学、Python机器学习、Python深度学习等。服务器租用python数据科学流程,图片来源github