这套Python数据科学备忘录来源于国外的DataCamp.com网站，DataCamp是一个专业的数据科学课程培训网站，提供各种数据科学课程的学习，同时也开放了很多实用有料的资料。
在数据科学的学习和工作中，我们会使用到很多的工具、模块和库，当工具越来越多，我们需要理解和掌握的概念也就越来越多，这无论是对于初学者还是数据科学大牛来说，都是一个挑战。
在这种情况下，一个完整全面的备忘录就很有必要了，在一些概念模糊不清，模块的使用方法不确定的时候，快速地查看备忘录，可以极大地提高效率。
下面，我们就来了解一下这一套来自于DataCamp的Python数据科学备忘录（原版高清PDF下载地址见文末）
文章目录
- 初学者的Python数据科学备忘录
- Pandas模块基本操作示例备忘录
- Scikit-Learn机器学习备忘录
- Jupyter notebook备忘录
初学者的Python数据科学备忘录
这份备忘录，适用于Python数据科学的初学者，里面涵盖了Python中数据类型的基本操作方法、NumPy数组的操作方法。
Pandas模块基本操作示例备忘录
Pandas是Python数据科学的一大利器，广泛地用于基础数据的处理和清洗，这份备忘录涵盖了Pandas模块的数据结构、数据输入输出、数据选择、数据排序、数据查看等等诸多基础操作。
Scikit-Learn机器学习备忘录
Scikit-Learn是Python中非常著名的机器学习库，它使用简单、API调用方便，这个库提供了机器学习从数据处理，到模型创建，到模型训练，到模型评估一整个流程的支持，同时支持贝叶斯、随机森林、决策树、SVM等诸多传统机器学习算法和简单的神经网络算法。
NumPy基础备忘录
NumPy是Python中用于科学计算的一个强大第三方库，这个NumPy备忘录可以帮助你解决使用NumPy进行Python科学计算时所必需的基础知识。
Scipy备忘录
Scipy是Python中用于进行线性代数计算的一个库，和numpy库类似。
Matplotlib基础备忘录
matplotlib是Python中经久不衰的数据可视化库，虽然现在各种基于JS的动态数据可视化框架层出不穷，但是高质量的图表生成还是得看matplotlib。
Pandas高级操作备忘录
Pandas中有很多高级的数据处理和分析操作，但是可能平时用得少就忘了，这份备忘录正好适合需要的适合翻一翻。
PySpark备忘录
PySpark是在Python中操作Spark这个大数据分析平台的第三方库，这份备忘录中涵盖了PySpark的基础操作和使用示例。
Keras备忘录
Keras是一个功能强大且易于使用的Python深度学习库，提供了高级的神经网络API让我们可以快速地创建一个高效的深度学习模型。
PySpark sql备忘录
SeaBorn备忘录
seaborn是基于matplotlib的一个易于使用的数据可视化库，因为matplotlib的api过于复杂，所以它就诞生了。
bokeh备忘录
bokeh是另一个数据可视化库，与前面介绍的数据可视化库各有特点。
Jupyter notebook备忘录
Jupyter可以说是做数据科学的小伙伴非常喜欢的一个工具了。
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