【数据科学】顶级数据科学备忘单(ML、DL、Python、R、SQL、数学和统计)
Chinese, Simplified
“也许对一个人的智力最好的测试是他总结的能力”——Lytton Strachey
数据科学是一个不断发展的领域,有许多工具和技术需要记住。 任何人都不可能记住每个概念的所有功能、操作和公式。 这就是为什么我们有备忘单。 它们帮助我们访问最常用的提醒,使我们的数据科学之旅变得快速而轻松。
但是有大量的备忘单可供使用。 另一方面,质量、简洁和技术备忘单……不是那么多。 一套涵盖理论机器学习概念的良好资源将是无价的。 所以,我决定写这篇文章。
为了读者的方便,我为以下每个主题分别分离了最好的备忘单(全面而简洁)。 . .
- Python (Basic python as well as ML libraries : Numpy /Pandas/Matplotlib/Seaborn)
- R
- SQL
- Data Visualization Tools ( Tableau, Power BI)
- Maths and Statistics
- Machine Learning Algorithms
- Deep Learning
- IDE/OS etc
PYTHON
Basic Python
- gto76 — extensive Python cheat sheet offered by GitHub
- memento
- Pythoncheatsheet.org
- Cheatography
- Python crash course
- DataQuest ( basic and intermediate )
- MementoPython3
Numpy
- DataCamp
- Intellipat
- A Little Bit of Everything
- Data Quest
- NumPy for R (and S-plus) Users
- Ipgp_github
Pandas
- The Most Comprehensive Cheat Sheet
- The Beginner’s Cheat Sheet
- DATACAMP
- Data Science Central (compact)
- INTELLIPAT
Matplotlib
Seaborn
R
SQL
Data Visualization Tools
Tableau
Maths and Statistics
Machine Learning Algorithms
Deep Learning
- AndrewNG_DeepLearning
- Stanford(deep learning)
- Stanford(neural_nets)
- Datacamp (Keras)
- Aimov_institute
Tensorflow
IDE and OS
Linux
Jupyter Notebook
ScikitLearn
Pytorch
- Pytorch.org
- Pytorch.org (for beginners)
- KDNuggets
- Cheatography
- Github
- ProgrammerSought
- TechRepublic
最后的想法
这就是我在分离和收集有关数据科学各个方面的最佳备忘单方面所做的努力。 我希望它有帮助。 如果我错过了任何或你们有任何建议或疑问,请在下面添加您的评论。
我很乐意将它们添加到上面的列表中!
原文:https://medium.com/@anushkhabajpai/top-data-science-cheat-sheets-ml-dl-…
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