原创猿哥程序员书库2019-09-09程序员书库（ID：CodingBook）猿妹编译链接：https://cmdlinetips.com/2019/01/free-python-books-for-data-science/Python如今正被广泛应用于数据科学领域，如果你对学习Python感兴趣，并且想把它应用于数据科学，这里有很多书籍和资源可供你选择，并且都是免费的。下面是学习Python用
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2020-12-23 12:04:15
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来源：tuxi我喜欢篮球。我喜欢打篮球、看篮球、谈篮球。有时候我会和朋友们谈论诸如“如果科比和勒布朗单挑谁会赢”之类的话题。我需要用这次机器学习项目，将我的两个爱好，篮球和数据科学有机地结合起来。去年夏天，金州勇士队转出连续斩获两届NBA决赛MVP（最有价值球员奖）的凯文·杜兰特，引入德安格洛·拉塞尔。于是体育分析员纷纷开始猜测拉塞尔在勇士队的适配程度，如下：来源：clutchpoints这也让我
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2020-12-23 11:56:11
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图源：Unsplash不管你是拥有上万经验条的“老手”，亦或是初出茅庐却天资过人的“新手”，面试官总能“难倒你”。在面试的时候，面试官所出题目涉及的范围可能会非常广，这既考验了面试者的技能知识，又很能体现面试者的沟通技巧。面试官会通过一系列的问题来衡量你的数据统计、编程，和数据建模能力，而且这些问题是经过专门设计的，需要你精神高度集中，并迫使你展示在压力下的工作状态。好的准备工作是数据科学职业生涯
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2020-12-23 11:49:59
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程序员书库（ID：CodingBook）猿妹编译链接：https://towardsdatascience.com/5-free-books-for-learning-python-for-data-science-87be443c084Python仍然是数据科学家最流行的编程语言，因为Python的语法相对简单，容易上手，而且还有一个非常活跃的开发者社区，除了那些用于机器学习的库之外，还维护着大
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2020-12-22 13:08:08
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图源：unsplash我常在C/C++语言中看到很多分号。在代码中，分号表示语句终止。Python并未强制使用分号来分隔语句，但因为分号导致Python乱码的情况可不少。最近，笔者正在学习Python的数据科学课程。讲师讲解了条件语句并编写了以下代码：temp=10;iftemp<12:print(Itiscold);cold=True;笔者当时的反应是：这太可怕了！分号仅在Python中的
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2020-12-22 11:55:33
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图源：unsplash学习是最好的投资，在B站最大的作用都变成学习之后，人们在互联网上学习什么都不稀奇了。没错，数据科学、人工智能和机器学习也是可以自学的。时间和金钱常常是人们打算学习一门新技能时面临的两大障碍，而自学是一门需要自律和投入才能掌握的艺术。掌握得当，能将学习很好地融入工作生活中。然而，学习数据科学、人工智能或机器学习的起步阶段是非常艰难的，自学取得良好进步的关键是按照自己的节奏学习。
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2020-12-22 11:47:50
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图源：unsplash准备好面对惨淡的现实了吗？我即将投放一颗关于统计学和数据科学的真相炸弹。推断=数据+假设。换句话说，统计学并不能为你提供真实的信息。来看看这些常见的误解：·“统计学可以将数据变成真理！”·“如果找到正确的方程式，我就能知道未知数。”·“如果我对数据进行足够的数学运算，就可以减少不确定性。”这些听起来像童话对吗？因为它们本来就是童话！痛苦的真理从统计学家的角度来看，世界上没有什
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2020-12-22 11:46:28
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图源：pixabay数据科学领域在过去20年经历了巨大的变革。其发展是惊人的，每个人都深受影响。前几年，每个计算机科学专业的学生都渴望得到数据科学领域的职位，甚至许多其他教育背景的人也被数据科学所深深吸引着。数据科学的应用程序覆盖了所有行业，与此同时也无疑增加了对数据科学家的需求。但是如今趋势正在变化。对数据科学家的需求大不如前。即使有此需求，那些人要么缺乏技能，要么缺乏经验。为何数据科学失去了自
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2020-12-22 11:42:56
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图源：unsplash过去的5年里，机器学习变得愈加容易，机器学习工具也正在变得愈加“平民化”。而与此同时，软件工程却比以往更复杂了。然而，这对于软件工程师来说是件好事，但对于机器学习（ML）专家来说则不然。原因何在？事实上，这是机器学习到软件工程，数据科学到数据分析发展的进程。机器学习工具正愈加“平民化”谷歌希望每个人都能接触到机器学习模型的训练，不论他们的技术知识如何。随着机器学习大众化，云服
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2020-12-22 11:42:06
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图源：pixabay作为一切科学的基础，数学在数据科学领域也占据着重要地位。如果你是一名数据科学爱好者，一定想过这些问题：·我可以在几乎没有数学背景的情况下，成为一名数据科学家吗？·在数据科学中，哪些基本的数学技能是重要的？有很多好用的包可以用来构建预测模型，或生成数据可视化。一些最常用的描述性分析和预测性分析包包括：Ggplot2、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、
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2020-12-22 11:40:33
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