标签：code jupyter 能力 数据模型 工程 系统 梳理 个数 机器学习
数据科学家是目前热门的职业之一。一个数据科学家所需的技能是商业洞见、数据模型思维和工程能力三位一体的结合。
《深入浅出数据科学》全面介绍了成为合格数据科学家所需的知识、技能和工作流程，内容全面、技术实用。集数据思维、基础数学理论、数据科学方法论、主流机器学习技术、数据交流与可视化、应用案例和实操代码于一体的数据科学百宝书，既适合初学者由浅入深地从初学到登堂入室，也适合老鸟系统化地梳理知识结构、查缺 补漏。
参考：
《深入浅出数据科学》高清中文PDF，336页，带书签目录，文字可以复制。
《深入浅出数据科学》高清中文PDF，389页，带书签目录，文字可以复制。
配套源代码。
下载: https://pan.baidu.com/s/1OFjbshaQ8n5QFE3xwvrEUg
提取码: m5n3
《深入浅出数据科学》分为13章，其中第1～3章介绍数据科学；
第4～8章介绍数学知识，包括统计学和概率论；
第9章介绍数据可视化；第10～12章介绍机器学习；
第13章介绍案例。
各个章节内容均由浅入深，同时通过案例和Python代码，使读者掌握实战技能。
《深入浅出数据科学》适合有志于成为数据科学家的师生或业界新手，同时也适合经验丰富的职场老手参考。
在数据科学方面，《Python数据科学手册》也值得推荐，它是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。
《Python数据科学手册》高清中文PDF，474页，带书签目录，文字可以复制。
《Python数据科学手册》高清英文PDF，548页，带书签目录，文字可以复制。
配套源代码。
下载: https://pan.baidu.com/s/1cE7VsR115Bgg7Yb-axrdfw
提取码: 9n94
《Python数据科学手册》共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。
《Python数据科学手册》适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/guojiahao2/p/10786481.html
