Python学习与数据挖掘
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、spss等为代表的商业软件生态
2、R 语言开源生态
3、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、分享。文末提供获取方式，喜欢的小伙伴速取。
Python基础
Pandas基础
Pandas进阶
Numpy基础
Matplotlib基础
Seaborn基础
Bokeh基础
Scipy基础
scikit-learn基础
keras基础
Jupyter基础
数据IO
SQL基础
Dask基础
Dask进阶
PySpark基础
PySpark进阶
可视化基础
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