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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：

• 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。

Python 数据科学高清速查表，获取方式如下，喜欢的小伙伴速取。

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Python基础

1.Python基础.png

Pandas基础

2.Pandas基础.png

Pandas进阶

3.Pandas进阶.png

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

12.数据IO.png

SQL基础

13.SQL基础.png

Dask基础

14.Dask基础.png

Dask进阶

15.Dask进阶.png

PySpark基础

16.PySpark基础.png

PySpark进阶

17.PySpark进阶.png

可视化基础

18.可视化基础.jpg

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技术交流

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