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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
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Pandas基础
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2.Pandas基础.png
Pandas进阶
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Numpy基础
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Matplotlib基础
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Seaborn基础
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Bokeh基础
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Scipy基础
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scikit-learn基础
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keras基础
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Jupyter基础
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数据IO
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SQL基础
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Dask基础
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Dask进阶
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PySpark基础
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PySpark进阶
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可视化基础
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