数据科学家是目前热门的职业之一。一个数据科学家所需的技能是商业洞见、数据模型思维和工程能力三位一体的结合。

《深入浅出数据科学》全面介绍了成为合格数据科学家所需的知识、技能和工作流程,内容全面、技术实用。 

学习参考:

《深入浅出数据科学》高清中文PDF,336页,带书签目录,文字可以复制。

《深入浅出数据科学》高清中文PDF,389页,带书签目录,文字可以复制。

配套源代码。

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《深入浅出数据科学》分为13章,其中第1~3章介绍数据科学;

第4~8章介绍数学知识,包括统计学和概率论;

第9章介绍数据可视化;第10~12章介绍机器学习;

第13章介绍案例。

各个章节内容均由浅入深,同时通过案例和Python代码,使读者掌握实战技能。

《深入浅出数据科学》适合有志于成为数据科学家的师生或业界新手,同时也适合经验丰富的职场老手参考。

另推荐《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。

《Python数据科学手册》中文PDF,474页,带目录,文字可复制。英文PDF,548页,带目录,文字可复制。配套源代码。

下载: https://pan.baidu.com/s/1i7NnkQAj7yGISyF8_L0tcw

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共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境;第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和操作大型数组;第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas,它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据;第4章的主角是Matplotlib,它为Python提供了许多数据可视化功能;第5章以Scikit-Learn为主,这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。

适合有编程背景,并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。

文章来源于互联网:学习《深入浅出数据科学》中英文PDF+代码+《Python数据科学手册》PDF代码+对比学习

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