数据科学初学者必备的7个备忘单！

作为初学者的Python数据科学家，你可能想知道如何学习和理解该语言的关键概念和库。现在你可以访问有用的备忘单，它们可以为你提供很大帮助。

什么是备忘单？

备忘单是简洁、快速的参考资料，可以快速有效地学习和复习关键概念。

对于数据科学的初学者特别有益，因为它们以易于理解的格式提供了各种主题的全面概述。

在本文中，我将向你提供7个广泛使用的、精心设计的Python数据科学备忘单，我希望在开始学习之前就知道这些备忘单。如果你想了解更多关于数据科学的相关内容，可以阅读以下这些文章：
从优秀到卓越：数据科学家的Python技能进化之路
ChatGPT的代码解释器将永远改变数据科学！
每个数据科学家都应该避免的十大统计错误
每个数据科学家都应该知道的12个Python特性！

最重要的是，这些备忘单完全免费，并且可以轻松在线访问。因此请记住，为了让你的学习过程更加顺利和快速，请利用这些备忘单。

数据科学备忘单

1.SQL备忘单：此备忘单包括不同的查询，其中包括运算符、约束和查询的不同用法，将帮助你掌握SQL的概念。

链接：https://www.sqltutorial.org/sql-cheat-sheet/

2.在Python中使用日期和时间备忘单：操作日期和时间是数据科学中的一项常见任务。本备忘单将指导你了解在Python中处理日期时间数据的基础知识。

链接：https://www.datacamp.com/cheat-sheet/working-with-dates-and-times-in-python-cheat-sheet

3.SciPy备忘单：Python中的线性代数。SciPy是一个用于Python中科学和技术计算的库。它与NumPy（另一个用于数值运算的库）很好的配合。这份备忘单是一个方便的参考，其中包含使用SciPy进行线性代数运算的代码示例。

链接：https://www.datacamp.com/cheat-sheet/scipy-cheat-sheet-linear-algebra-in-python

4.Numpy备忘单：Numpy很重要，特别是在数据探索和操作中，通过使用其统计方法也对机器学习很有用。这份备忘单将帮助你熟悉它。

链接：https://www.datacamp.com/cheat-sheet/numpy-cheat-sheet-data-analysis-in-python

5.Deep Learning备忘单：该备忘单来自斯坦福大学。它包含太多的图表和公式，供数据科学家全面理解深度学习的概念。

链接：https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/cheatsheet-deep-learning

Tensorflow，是深度学习中最流行的库，你可以在此处以文章形式查看该库的备忘单。

链接：https://pub.towardsai.net/tensorflow-cheat-sheet-say-hi-to-deep-learning-f3f52bf545c1

6.Scikit Learn备忘单：Scikit-learn是Python中最受欢迎的机器学习库之一。DataCamp上的备忘单是使用Scikit-learn的综合参考指南。

链接：https://www.datacamp.com/cheat-sheet/scikit-learn-cheat-sheet-python-machine-learning

7.ChatGPT备忘单：ChatGPT真正开始重新调整行业，其中包括数据科学。这是我的备忘单，其中包括80个关于数据科学子领域的不同提示，如网络抓取、数据可视化、数据探索和机器学习。

链接：https://gencay.ck.page/chatgpt

总结

作为基于Python的数据科学的初学者，你可能会遇到一些障碍（尤其是在学习新概念时），这篇文章提到的备忘单将有助于简化你的学习过程。

“机器学习是人类需要做出的最后一项发明。” ——Nick Bostrom

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原文作者：BY Gencay I.
翻译作者：Dou
美工编辑：过儿
校对审稿：Chuang
原文链接：https://medium.datadriveninvestor.com/7-cheat-sheets-about-data-science-i-wish-i-knew-before-as-a-beginner-3c7ad6ed1f09?gi=2764d6dbfe7a