Как новичок в науке о данных на основе Python, вам может быть интересно, как изучить и понять ключевые концепции и библиотеки языка.
Теперь пришло время получить доступ к полезным шпаргалкам, которые могут вам очень помочь.
Что такое шпаргалки?
Шпаргалки — это краткие краткие справочники, которые обеспечивают быстрый и эффективный способ изучения и повторения ключевых понятий.
Они особенно полезны для новичков в науке о данных, поскольку предоставляют подробный обзор различных тем в удобном для восприятия формате.
В этой статье я дам вам 7 широко используемых хорошо разработанных шпаргалок по Python для науки о данных, о которых я хотел бы знать, когда начинал свое путешествие.
Лучше всего то, что эти шпаргалки совершенно бесплатны и легко доступны в Интернете. Поэтому помните, чтобы сделать процесс обучения более плавным и быстрым, используйте эти шпаргалки.
Шпаргалки по науке о данных
Вот 25 шпаргалок, которые охватывают ряд тем в науке о данных. Эти шпаргалки призваны помочь вам лучше понять и ориентироваться в мире науки о данных.
Памятка по SQL: Эта памятка включает в себя различные запросы, в том числе с операторами, ограничениями и различным использованием запросов, которые помогут вам понять концепцию SQL.
Работа с датами и временем в памятке по Python. Манипуляции с датами и временем — распространенная задача в науке о данных. Эта шпаргалка проведет вас по основам работы с данными даты и времени в Python.
Шпаргалка по SciPy: линейная алгебра в Python: SciPy — это библиотека, используемая для научных и технических вычислений в Python. Он хорошо взаимодействует с NumPy, другой библиотекой, используемой для числовых операций. Эта шпаргалка — удобный справочник с примерами кода для выполнения линейной алгебры с помощью SciPy и взаимодействия с NumPy.
Шпаргалка Numpy: Numpy важен, особенно при исследовании и обработке данных, поскольку использует свои статистические методы, а также полезен для машинного обучения. Эта шпаргалка поможет вам с ней ознакомиться.
Кроме того, вот моя шпаргалка NumPy, которая также поможет вам.
Шпаргалка по глубокому обучению: Эта шпаргалка из Стэнфорда. Он включает в себя слишком много графиков и формул, чтобы специалист по данным мог полностью понять концепцию глубокого обучения.
Tensorflow, самая популярная библиотека в Deep Learning, вы можете проверить ее шпаргалку в виде статьи здесь.
Шпаргалка по Scikit Learn: Scikit-learn — одна из самых популярных библиотек в Python, когда речь идет о применении машинного обучения. Эта шпаргалка по DataCamp, которая представляет собой исчерпывающее справочное руководство по использованию Scikit-learn, популярной библиотеки машинного обучения на Python.
Если вы хотите больше, вот моя статья, в которой рассматриваются функции обучения scikit.
Шпаргалка по ChatGPT: ChatGPT действительно начинает революционизировать отрасли, в том числе науку о данных.
Вот — моя шпаргалка, которая включает в себя 80 различных подсказок о подполях наук о данных, таких как просмотр веб-страниц, визуализация данных, исследование данных и машинное обучение.
Еда на вынос
Как новичок в науке о данных на основе Python, вы можете столкнуться с несколькими препятствиями, особенно при изучении новых для вас концепций. Вам будет полезно иметь такие документы, которые облегчат процесс обучения.
Мои шпаргалки и исходные коды.
Не стесняйтесь выбрать один из шпаргалок или проектов, которые я отправлю вам, заполнив формы ниже:
Вот исходный код проекта данных Как стать миллиардером.
Вот исходный код проекта данных Задача классификации с 6 различными алгоритмами с использованием Python.
Вот исходный код проекта данных Дерево решений в анализе энергоэффективности.
Вот исходный код проекта данных Анализ статей DataDrivenInvestor 2022.
Если вы еще не являетесь участником Medium и хотите расширить свои знания с помощью чтения, вот моя реферальная ссылка.
«Машинное обучение — это последнее изобретение, которое когда-либо понадобится человечеству». Ник Бостром
Подпишитесь на DDIntel Здесь.
Посетите наш сайт здесь: https://www.datadriveninvestor.com
Присоединяйтесь к нашей сети здесь: https://datadriveninvestor.com/collaborate
