13份Python資料科學必備備忘錄，高清原版放送
這套Python資料科學備忘錄來源於國外的DataCamp.com網站，DataCamp是一個專業的資料科學課程培訓網站，提供各種資料科學課程的學習，同時也開放了很多實用有料的資料。
在資料科學的學習和工作中，我們會使用到很多的工具、模組和庫，當工具越來越多，我們需要理解和掌握的概念也就越來越多，這無論是對於初學者還是資料科學大牛來說，都是一個挑戰。
在這種情況下，一個完整全面的備忘錄就很有必要了，在一些概念模糊不清，模組的使用方法不確定的時候，快速地檢視備忘錄，可以極大地提高效率。
下面，我們就來了解一下這一套來自於DataCamp的Python資料科學備忘錄（原版高清PDF下載地址見文末）
文章目錄
- 初學者的Python資料科學備忘錄
- Pandas模組基本操作示例備忘錄
- Scikit-Learn機器學習備忘錄
- Jupyter notebook備忘錄
初學者的Python資料科學備忘錄
這份備忘錄，適用於Python資料科學的初學者，裡面涵蓋了Python中資料型別的基本操作方法、NumPy陣列的操作方法。
Pandas模組基本操作示例備忘錄
Pandas是Python資料科學的一大利器，廣泛地用於基礎資料的處理和清洗，這份備忘錄涵蓋了Pandas模組的資料結構、資料輸入輸出、資料選擇、資料排序、資料檢視等等諸多基礎操作。
Scikit-Learn機器學習備忘錄
Scikit-Learn是Python中非常著名的機器學習庫，它使用簡單、API呼叫方便，這個庫提供了機器學習從資料處理，到模型建立，到模型訓練，到模型評估一整個流程的支援，同時支援貝葉斯、隨機森林、決策樹、SVM等諸多傳統機器學習演算法和簡單的神經網路演算法。
NumPy基礎備忘錄
NumPy是Python中用於科學計算的一個強大第三方庫，這個NumPy備忘錄可以幫助你解決使用NumPy進行Python科學計算時所必需的基礎知識。
Scipy備忘錄
Scipy是Python中用於進行線性代數計算的一個庫，和NumPy庫類似。
Matplotlib基礎備忘錄
matplotlib是Python中經久不衰的資料視覺化庫，雖然現在各種基於JS的動態資料視覺化框架層出不窮，但是高質量的圖表生成還是得看matplotlib。
Pandas高階操作備忘錄
Pandas中有很多高階的資料處理和分析操作，但是可能平時用得少就忘了，這份備忘錄正好適合需要的適合翻一翻。
PySpark備忘錄
PySpark是在Python中操作Spark這個大資料分析平臺的第三方庫，這份備忘錄中涵蓋了PySpark的基礎操作和使用示例。
Keras備忘錄
Keras是一個功能強大且易於使用的Python深度學習庫，提供了高階的神經網路API讓我們可以快速地建立一個高效的深度學習模型。
PySQL/">Spark SQL備忘錄
SeaBorn備忘錄
seaborn是基於matplotlib的一個易於使用的資料視覺化庫，因為matplotlib的api過於複雜，所以它就誕生了。
Bokeh備忘錄
bokeh是另一個數據視覺化庫，與前面介紹的資料視覺化庫各有特點。
Jupyter notebook備忘錄
Jupyter可以說是做資料科學的小夥伴非常喜歡的一個工具了。
以上就是州的先生整理的來自於DataCamp的Python資料科學備忘錄，有需要的小夥伴可以在州的先生微信公眾號（ID：zmister2016）後臺回覆關鍵詞： 0014 ，獲取上述13份高清PDF版本的備忘錄