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如果你想成为一名数据科学家，那你要做的第一步就是培养你的数据处理技能，因为几乎每个数据科学项目都需要这个技能。你需要首先读取数据，并将其转换为表单，然后你就可以通过数据回答问题了。而Python编程语言就有针对数据操作和数据分析工作的 Pandas 库。在这篇文章中，我将概述每一个数据科学家都应该知道的10个python(pandas)操作。

会写SQL很重要，能高效地查询数据库被认为是数据分析师/科学家最基本的技能之一。但如何在没有数据库的情况下练习数据库查询呢？在今天的文章中，让我们一起来解决这个基本问题，学习如何从零开始创建自己的MySQL数据库。在Python和一些外部库的帮助下，我们创建一个脚本来自动创建并使用随机生成的数据，填充我们的表格。

现在，大多数数据科学职位都要求候选人掌握一到两种编程语言，而现场编程是面试过程的一个重要组成部分。DS 面试的编程问题一般包括了 SQL、Python 或 R 的应用；随着数据科学的发展，也逐渐扩展了关于AI、机器学习等问题。本文将分享一系列技巧，帮助你为下一次面试做准备。

数据科学是一个跨学科领域，需要计算机科学、数学、统计学和机器学习等多个领域的技能。作为学习数据科学的初学者，你可能不太了解怎么开始学习。如果你没有时间和金钱成本选择训练营或者课程，那你也可以从免费或低成本的资源学习开始。 本文将为初学者介绍六本免费书籍，每本书都涵盖了数据科学中最重要的基本概念之一。

随着时间的推移，数据变得愈发重要，有些人甚至把它称为“新型汽油”。数据工程师的工作是让原始数据剥离源头，变成干净的数据，妥善保存、并进行分析。更准确地说，数据工程师构建的系统（有时称为管道）可以移动、转换、清理并聚合数据，帮助企业更快获取信息。本文将带你了解数据工程师的一天。

数据分析对各行各业的影响正在逐渐深入，新的技术可能会对体育行业产生帮助。比如在一个球队中，教练要怎样找到最有潜力的运动员，需要怎样补充人员来维持球队实力的平衡？通过分析球队最近的表现和趋势，来做出更好的决策，这些都可以根据数据来做一个评判。本文中，我们一起来讨论一下数据分析在体育界的应用。

数据科学库(Data Science Library)无处不在。从数据清理到可视化、机器学习模型的创建到超参数的调优，数据科学库都在发挥着重要作用。每个库的目标都是简化并加快任务，它们涵盖大量常见和基本任务，提供易于使用且直观的语法。本文将带你了解最值得学习的三个数据科学库，满足你在数据操作和分析、数据可视化和机器学习方面的大部分需求。

如果你刚刚接触学习机器学习领域，你可能会感到非常困惑，尤其是袋装法（Bagging）、提升法(Boosting)、集成方法（ensemble methods）和随机森林（Random forest）这些决策树相关的术语和概念，也难免会抗拒学习这些深奥的知识。 本文创建了一个备忘单（Cheat-Sheet），可以作为快速参考，围绕了决策树学习方法主题做了总体概述。