Python für Daten Science Spickzettel | NumPy Pandas Sklearn | Kurzanleitung

Hör auf immer die gleiche Python-Syntax zu googeln. Bewahren Sie diese stattdessen auf Ihrem Schreibtisch auf.

Dieses einseitige Python für Daten Science Spickzettel behandelt alles, von der Python-Kernsyntax bis hin zu den Schlüsselfunktionen in NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn und Scikit-learn - alles auf einem einzigen, übersichtlichen, druckbaren Referenzblatt, das für Datenwissenschaftler, ANAlytiker, und ML-Ingenieure.

Du erhältst:
Kern Python-Syntax:
Aufgabenstellung, Entpacken, F-Saiten, Liste und Diktat Verstehen
Lambda- Funktionen, *Args/**Kwargs, Bedingungen, for-Schleifen
Fehlerbehandlung (try/außer) und Kontext-Manager (with/open)

Eingebaute Datenstrukturen:
Listen, Tuplen, Sets und Diktate mit gemeinsamen Funktionen
Indizierung, Slicing, Sorted () -, zip () -, enumerate () und Schlüssel eingebaut

NumPy Essentials:
Reihenbildung, Nullstellen, arange, form, dtype
Indizierung, Element-weise Mathematik, Mittelwert / Standard, Umformung

Pandas — Datenrahmen (15 Arbeitsschritte):
Lesen Sie CSV und Excel, Kopf / Info / Beschreibung
Spalten auswählen, Zeilen filtern, sortieren, gruppieren, zusammenführen
Behandeln Sie NULLen, zählen Sie einzigartige Werte, benennen Sie Spalten um, exportieren Sie nach CSV

Matplotlib & Seaborn:

Linien-, Scatter-, Histogramm-, Balkendiagramme
Labels, Titel, plt.show (), Heat Maps, Box Plots

Scikit-learn — ML Arbeitsablauf:
Train_test_split, StandardScaler, fit_transform
Modell-Init, Fit, Predict, Genauigkeit_Score, Cross_val_score

Bonus: Standard Imports Tip Box — die fünf Importzeilen, mit denen jedes Daten-Wissenschafts-Notebook beginnt

Format: 8,5 x 11 inch (US Letter) — druckt auch sauber auf A4
Dateityp: PDF - sofortiger digitaler Download, keine Wartezeit

Perfekt für:
Daten-Wissenschaftler und Datenanalytiker, die zwischen Projekten und Kontexten wechseln
Bootcamp Schüler und Studenten, die Python für die Datenverarbeitung lernen
Alle, die für ein datenwissenschaftliches Vorstellungsgespräch oder einen technischen Bildschirm lernen
ML-Ingenieure, die hauptsächlich in Spark oder Microsoft arbeiten und eine Python-Auffrischung benötigen
Jeder, der sein erstes Scikit-Learn-Modell baut und immer den Arbeitsablauf vergisst

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