内容摘要：随着大数据的发展，数据驱动被更多人谈起，数据分析和挖掘越来越受企业界的重视。python作为数据分析领域发展最快的编程语言，是入门数据科学的不二之选。可以说，在21世纪每个人都应该掌握编程和数据分析能

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是源码下载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，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： 

python数据科学流程，图片来源github

以下图片均来自GitHub项目：

https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets

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。亿华云