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随着技术的迅猛发展和数据的快速增长，数据科学已经开始渗透各行各业。大数据作为一门跨学科的领域，想要入门可以说并不轻松，需要学习的内容包括了SQL、Python编程语言、网络爬虫、数据分析、机器学习、数据挖掘以及数据结构算法等等内容。下面是小编整理的入门数据科学必读书单推荐，感兴趣的朋友可以看看，相信对你的学习一定会有帮助。1、SQL书单推荐：《SQL学习指南》：SQL是学数据分析挖掘必须会的。这本书全面系统地介绍了SQL语言各方面的基础知识以及一些高级特性，包括SQL数据语言、SQL方案语言、数据

随着人工智能的技术的崛起，深度学习的概念开始流行起来，那么谈到深度学习就不得不提自动机器学习。可能还有许多人会问：什么是自动机器学习？它有哪些用处？下面就我们一起了解自动机器学习吧！一、认识自动机器学习1、自动机器学习的概念：自动机器学习（AutoML） 旨在通过让一些通用步骤 (如数据预处理、模型选择和调整超参数) 自动化，来简化机器学习中生成模型的过程。AutoML是指尽量不通过人来设定超参数，而是使用某种学习机制，来调节这些超参数。这些学习机制包括传统的贝叶斯优化，多臂老虎机（multi-ar

十几年前，纽约时报的记者Monica Redwood第一次采访时任谷歌CEO的埃里克·施密特(Eric Schmidt)时，问了一个简单的问题——谷歌的人工智能技术已经能够监视人类所有的运动、观点、关系和品味，那它是朋友还是敌人？施密特回答：“我们声称是朋友。”十几年后，这位记者问了他关于人工智能的同一个问题：“是敌是友？”人工智能是敌是友？未来人工智能将无处不在。尤其是对孩子来说，如何成为人工智能的好朋友？如果人工智能发动战争将会是什么样？人工智能可以感知到我们感知不到的现实吗？人工智

数据分析师是青春饭吗？企业需要经验丰富的数据分析师，数据分析师是不是青春饭，反而是越老越吃香，做数据分析不在于年龄，年龄相对你的经验和技能、适应性、还有学习能力并不重要，数据分析工作并不是一蹴而就的事情需要日积月累的数据处理经验。​数据分析师三方面的能力很重要：1、数据分析专业能力高级数据分析师职位通常是数据职能架构中的leader，可以负责产品或模块级别的项目，带领团队来全面解决问题，把控手下数据分析师的工作质量。技术方面，能掌控数据分析的整个过程，对数据采集、埋点、造型、进入s

为什么说Python入门容易精通难？Python应用领域广泛，没有具体的学习方向学完基础知识之后会很迷茫，应先确定好学习方向，按照这个学习方向建立学习路径规划。Python 非常适合初学者上手，相比较于其他主流编程语言其语言环境更接近自然语言，具备良好的可读性。Python拥有简单形象直观的语法，有着众多的第三方库，封装了大多数的操作入门Python非常容易，且大多数学习Python都从爬虫开始趣味性也比较丰富；Python对于初学者入门非常简单，但进阶精通Python有一定难度。学习Python分

这部分上是一个鸡和蛋的问题：我们现在使用的库，比如pandas、scikit-learn和statsmodels，那时相对来说并不成熟。2017年，数据科学、数据分析和机器学习的资源已经很多，原来通用的科学计算拓展到了计算机科学家、物理学家和其它研究领域的工作人员。学习Python和成为软件工程师的优秀书籍也有了。因为这本书是专注于Python数据处理的，对于一些Python的数据结构和库的特性难免不足。因此，本章和第3章的内容只够你能学习本书后面的内容。在我来看，没有必要为了数据分析而去精通Pyt

Python的基础语法掌握是必备的技能，认识到了Python语言的美妙，即使你之前用过其他的开发语言，也会转到Python的行列之中。掌握字符串的解析未来你会意识到各种各样的程序直接把字符串传来传去，包括日志的分析，日志即字符串，所以字符串就是未来做项目的基础。对于零基础的同学来说难学吗 对于零基础开始的朋友来说，最重要的事情不是盲目学基础跟着各种教程进行一步又一步。首先学的时候就得先找好学习方向，你为什么学，学了以后想干什么，想学到什么程度。搞清了以后再去找重点去学习。...

在介绍Python各个阶段的学习路线之前，先简单说一下，Python开发的主要领域以及就业方向。Python一度被称之为“宇宙最好的编程语言”，可见开发者们对其的评价是多么的高，当然也有不少人对其质疑，认为Python是不是被过度高估了呢？

作为996社畜，应该如何自学Python？今天小编就给大家分享一下，工作之余，应该如何学习Python？

不管是即将迈入职场的学生，还是已经步入职场的“打工人”，都应该明白一个道理 ：“时代迭代人才，持续颠覆自己" 跟紧趋势， 因需学习、 学有所用，学以致用 努力不一定会有回报，但努力的过程一定会让你成为更好的自己， 人生路上每一步都算数，你付出的每一点都有意义 。

俗话说的好：“技多不压身”，多学一点东西说不定未来就能因此多一些选择。大学生想不想解放生活费自由，看你怎么选择

6月新鲜出炉的全国程序员薪资~爬了排名26名的薪资，可以看看这是你的薪资吗？

目录数据分析师的就业趋势及发展前景怎么样？一、数据分析师职业发展就业前景如何？二、数据分析师做什么?三、数据分析师就业前景怎么样？四、大数据分析师薪资待遇好不好？数据分析师的就业趋势及发展前景怎么样？根据第三方数据显示，数据分析师的需求量将增长幅度大。即使你不是数据分析师，掌握数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。国内某大型招聘平台调研数据分析师平均薪酬为9724K左右。数据分析师要掌握数据分析工具，如Excel技能、数据库操作（MySQL/SQL Server/Oracal/Hive等）、T

目录库的安装Jupyter notebook使用一、介绍二、为什么使用Jupyter?三、Jupyter使用库的安装整个数据挖掘基础阶段会用到Matplotlib、Numpy、Pandas、Ta-Lib等库，为了统一版本号在环境中使用，将所有的库及其版本放到了文件requirements.txt当中，然后统一安装新建一个用于人工智能环境的虚拟环境mkvirtualenv -p /user/local/bin/python3 aimatplotlib==2.0.2numpy==1.14.2pa

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。http://matplotlib.org 用于创建出版质量图表的绘图工具库 目的是为Python构建一个Matlab式的绘图接口 import matplotlib.pyplot as plt pyploy模块包含了常用的matplotlib API函数 ...

目录什么是Pandas?1.1 Pandas的数据结构SeriesDataFrame什么是Pandas?Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集 基础是NumPy，...

这部分上是一个鸡和蛋的问题：我们现在使用的库，比如pandas、scikit-learn和statsmodels，那时相对来说并不成熟。2017年，数据科学、数据分析和机器学习的资源已经很多，原来通用的科学计算拓展到了计算机科学家、物理学家和其它研究领域的工作人员。学习Python和成为软件工程师的优秀书籍也有了。因为这本书是专注于Python数据处理的，对于一些Python的数据结构和库的特性难免不足。因此，本章和第3章的内容只够你能学习本书后面的内容。在我来看，没有必要为了数据分析而去精通Py.

概率统计中常见概念总结 总体均值、总体方差 样本均值、样本方差 无偏估计、有偏估计 样本标准差 样本协方差、协方差矩阵 2. 一些常用的机器学习算法理论及实现算法理论包括：《统计学习方法》学习总结算法实现包括： Apriori 算法 DesicionTree 算法 HMM模型 Viterbi 算法 针对文本分类的 NaiveBayes 算法 针对文本分类的 LogisticRegression 算法.

库名称简介Chardet 字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。colorama 主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。difflib，[Python]标准库，计算文本差异Levenshtein，快速计算字符串相似度。fuzzywuzzy 字符串模糊匹配。esmre 正则表达式的加速器。shortuuid 一组简洁URL/UUID函数库。ftfy，Unicode文本工具7。unide

一、Python基础阶段掌握python脚本、python界面编程能力、数据库、基本爬虫、多线程多进程开发能力，可以胜任基本的python开发工作。知识点：1.数据的存储：Python概述、进制以及进制转换、原码、反码、补码、第一个Python程序、终端读取与打印等。2.运算符与表达式：关键字和标识符、算术运算符、python数据类型、赋值运算符、运算符、复合运算符、条件控制语句(if..else...)、逻辑运算符等。3.循环：循环语句之while、循环语句之for、break与conti

零基础如何系统地自学Python编程？绝大多数零基础转行者学习编程的目的就是想找一份高薪有发展前景的工作，哪个编程语言就业前景好越值得学习。零基础的同学学Python是一个不错的选择。对于零基础的初学者最迷茫的是不知道怎样开始学习，建议采用视频+书籍的方式进行学习。看视频学习可以迅速掌握编程的基础语法，边看视频边敲代码可以快速入门熟练语法。看书学习并不是要整本书都看，可以把书放到手边当遇到不懂的地方可以当作工具书来用。小编今天分享下Python学习路线：...

学习编程能让我们得到什么？这是个没意义的问题，为什么呢？众所周知学习编程可以给我们带来一份高薪的工作，另外假如我们并不打算转行或者还是在小大学生的话，我们可以考虑在网上接一些Python相关的小单子，这样不仅可以给自己练手，还能赚钱。...

入门Python学习难吗？怎样规划学习路线？Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。Python现在在各个邻域都有十分广泛的应用，在近几年的上升趋势十分明显，未来的发展前景也十分广阔。现在就有许多小伙伴想要去学习Python编程语言，那么Python学习起来难吗，应该怎样去规划关于它的学习路线呢，下面我们就一起了解了解吧。　　其实Python语言上手还比较容易、它功能强大、语法简单，相对于其他来说学习起来更加容易，也是比较简单的编程语言，被称为胶水语言，适合零基础以及初学者学习，Pytho.

在这个数据驱动的时代，数据分析与数据挖掘行业越来越火爆，人才日益稀缺。要学习理论与案例相结合的形式，以Anaconda为主要开发工具，学习Python数据分析的相关知识。具体内容包括：数据分析的基本概念以及开发工具的安装和使用；Python数据分析的常用库及其应用，常用的数据分析库包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn与Bokeh；另外，对时间序列、文本序列类型的数据进行分析讲解等等。人类社会正在从IT时代步入大数据时代，走在时代前沿，做大数据时代的弄潮儿Python覆盖

Python应该如何学习入门？零基础学编程或提高办公效率，转行学习Python的伙伴越来越多，对于小白来说如何入门学Python规划自己的学习路线尤为重要，网上有大量的学习资源、书籍、视频教程和博客讲解基础知识，但是比较零散学习起来不成系统。　　Python全能语言，社区庞大有太多的库和框架。Python应该如何学习入门小编建议选择好Python学习方向、清楚的知道就业方向、规划适合自己的Python学习路径接下来我们具体来看看。　　1、选择好Python学习方向　　学习Python的

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Python基础学完了再学什么？ 基础阶段学完Python 基础语法、python 容器、函数和文件操作、面向对象、 python编程和web基础、Linux 操作系统多任务编程、Python 网络编程、静态 web 服务器、HTML、CSS、JavaScript、数据库MYSQL、正则表达式、Python 进阶、mini-web 框架后，需要在进行实操积累项目实战经验。python学万基础阶段接下来就是项目学习了，具体的内容如下：一、web-Django框架与项目1、Django框架.

工具:Python+pycharm处理zaip压缩包import zipfile不需要安装，直接导入进入正文，详细的戳源码源码：# -*- coding : utf-8 -*-# 处理zip压缩文件import zipfileimport osimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdef unzip(zip_filepath, dest_path): """ ..

什么是Pandas?Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集 基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算 提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法 应用于数据挖掘，数据...

目录1. 数据挖掘基础Day01Day02Day03Day04Day05Day062. 机器学习Day07Day08Day093. 量化交易Day10Day11Day12Day134. 深度学习Day14Day15Day161. 数据挖掘基础Day01 代码题绘制北京、上海两地11点到12点每分钟的温度变化状况。答：# 画出温度变化图import random# 准备x, y坐标的数据x =...

上次也做了一期有关于人脸识别库的分享,有同学说 那个有点难是吧 - -那么今天在给大家分享一个关于人脸识别的项目faceai 它是一个入门级的 人脸 视频 文字检测以及识别的项目它的功能有很多 如下:1, 人脸检测 识别图像 视频2, 轮廓标注3, 头像合成4, 数字化妆 (画口红, 眉毛,眼睛等)5, 表情识别(生气,厌恶,恐惧,开心,难过,惊喜,平静等情绪)\6, 视频对象提取7, 图片修复(可去除水印)8, 图片自动上色9, 性别识别10, 眼睛动态