数据科学实战速查表（第1辑）

图书标准信息

• 作者 欧高炎、晏晓东、高扬 著
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2019-01
• 版次 1
• ISBN 9787030586896
• 定价 48.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 184页
• 字数 183千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

数据科学是一门新兴的交叉学科.数据科学人才需要同时具备理论性、实践性和应用性等多方面的素质.数据科学的知识点涵盖了编程语言、数学基础、数据清洗、数据可视化、数据分析和分布式计算等.为了帮助数据科学从业人员快速地查阅这些知识和工具的使用，提高实践效率，本书对数据科学的相关知识进行了归纳整理，形成数十份速查表.

【作者简介】

欧高炎 北京大学北京靠前数学研究中心博士后，博雅大数据学院院长，大数据教育联盟秘书长。中国计算机学会数据库专委会委员。大数据教育云台“数据酷窖”创始人。

精彩内容：

靠前章编程语言python是一种面向对象、动态数据类型的解释型语言，是数据分析师/数据科学家优选编程语言之一.r 属于gnu 系统，是一个自由、费、源代码开放的软件，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘，另外r 在可视化方面也十分出q 是tructured query angu唔e(结构化查询语言)的缩写.q 是专为数据库而建立的作命令集， 是一种功能齐全的数据库语言. 在使用它时，只需要发出‘做什么‘的命令， ‘ 怎么做‘是不用使用者虑的q 功能强大、简单易学、使用方便，巴经成为数据库作的基础，并且现在几乎所有的数据库均支持q.gt 是一款费、开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目.在unix/linux 下. he 扮演了一个双重角.虽然它表面上和wndow 的命令提示符相似，但是它具备执行复杂程序的强大功能用户不仅可以通过它执行命令、调用linux 工具， 还可以把he 作为一种编程语言， 编写自己的程序.靠前节python 语言python 语言是一种面向对象、动态数据类型的解释型语言，是数据分析师优选编程语言之一.符号标记x 一个变量.1， l列表(t) 对象.e， e ;集合(et) 对象. 字符串(trng)对象.t 元组(tupe) 对象.d 字典(dct) 对象.1.1.1基本作x=2 1 定义一个新的变量x， 其值为2.print 打印输出. 行内注释.1 内省，显示对象的通用信息.?? 内省，显示出大部分函数的源代码help() 显示一个对象的帮助文档.%timeit 魔术命令，计算语句的均执行时间.1.1.2数据类型及相互转换type(x) 查看变量x 的数据类型.nt(x) 将变量x 的数据类型转换为整型.toa叹x) 将变量x 的数据类型转换为浮点型tr(x) 将变量x 的数据类型转换为字符串.boo(x) 将变量z 的数据类型转换为布尔型.iintance(x，float) 检测变量x 是否为浮点型，返回一个布尔型数值.1.1.3算术运算符x5 加，计算结果为7.x5 减，计算结果为3.x.5 乘，计算结果为10.x/5 除，时也python2.x 版本的计算结果为0，python3.x 版本的计算结果为0.4.x 2 幂运算，即:x2， 计算结果为4.1.1.4布尔型fale none 0 ‘‘0 [] {} fae 值and 等价于‘amp;‘.，表示‘且‘or 等价于‘ ‘表示‘或‘nc此|表示‘非‘1.1.5字符串=u‘‘ 定义un∞de 字符串.= r”” 定义原始字符串，避字符串中的字符转义，在正则表达式中经常使用到= ‘cookdata，‘ 定义值为‘∞o~由缸‘的变量len() 返回 中的字符个数..1ow() 将字符串 中的字母转换为小写，.upper() 将字符串 中的字母转换为大写..captaze() 将字符串 中的少有字符转换为大写，其余部分转换为小写..rece(k，’l) 1 使用字符111 11替换掉 中所有的字符k‘ ，返回结果为coodata..trp() 去除掉 很前面和很后面的空格..plit(“t ) 使用制表符飞‘分割字符串.% i no.%d %(， 1) 取出 的值和数值1 依次放入字符串%no.%d 的相应位置，返回结果为cookdata i .‘{}  no. {} ， .forma (，1) 取出 的值和数值1 依次放入{}相应位置，返回结果为cookdata i 1.1.6列表l=[‘c， 0，’0，’k， 1] 创建一个包含字符元素c、o、o、k 和整数1 的列表lit() 创建空列表，或将其他数据结构转换为列表.l [0] 返回列表的靠前个元素，即字符c.l[1] 返回列表的很后一个元素，即1.l[1:3] 列表切片，返回包含原列表的第二个元素和第三个元素的列表[‘0， 0].len() 返回到表的元素个数.l[::1] 将列表进行逆序排列.l.revere() 将列表进行逆序排列.l.nert(l ，’b) 在指定的索引位置插入b.l.append() 在列表末尾添加元素.l.extend() 等价于‘1 ‘ ， 将列表 中的元素依次添加到1 的末尾.l.remove() 删除列表中的某个元素.l.pop() 1 等价于‘也[]‘ ，删除列表中对应索引位置的元素.“”.jon([‘c， 0， 0 ‘，k]) 将列表中的各个字符串元素用空格连接起来并转换为字符串，返回结果为cook.1.1.7元组和集合t=(‘c’，’o’，’o’，’k’) 创建一个元组t， 包含字符元素c、o、o、k.e= {‘c， ‘0， ‘k} 创建一个集合e， 包含元素c、o 和k.len(t) 元组t 中元素的个数.tuple() 创建一个空的元组，或将其他的数据结构转换为元组.et() 创建一个空的集舍，或将其他的数据结构转换为集合t.index() 返回元素的索引号.t.count() 咱|返回元素在元组中出现的次数e.e.add 添加元素.e.dicard 删除元素，如果元素不在集合中，则不作任何作.e.union(e) 等价于”e|e”，求并集.e.interection(e) 等价于‘eamp;e‘ ， 求交集e.ube() 判断e 是杏为e 的子集，若是则返回true.1.1.8字典d={‘id:122，name:li}

【目录】

contents
章编程语言 001
节python 语言 002
第二节r 013
第三节sql 023
第四节git 027
第王节shel1 031
第二章数据分析 041
第节numpy 042
第二节scipy basics 045
第三节pandas 050
第四节数据清洗 059
第五节statsmodels 063
第三章数学统计理论 068
第节概率 069
第二节统计 074
第三节矩阵微分 079
第四节线代数 084
第五节图模型 091
第六节凸优化 095
第四章撤据可视化 106
节matplotlib 107
第二节seabom 111
第三节basemap 115
第五章机器学 119
节特征工程 120
第二节机器学建模 125
第三节scikit-learn 135
第四节pytorch 141
第六章圄像处理 149
节基本概念 150
第二节像素的空间关系 151
第三节图像增强 152
第四节图像变换 156
第五节图像恢复 157
第六节图像分割 157
第七节图像编码 158
第七章分布式计算 159
节haoop 160
第二节spark 166