先说一段题外话。我是一名数据科学家，在用SAS做分析超过5年后，我决定走出舒适区，寻找其它有效的数据分析工具，很快我发现了Python！
数据科学是一门研究数据并从中挖掘信息的学科。它不要求自创或学习新的算法，只需要知道怎么样研究数据并解决问题。这一过程的关键点之一就在于使用合适的库。本文概述了数据科学中常用的、并且有一定重要性的库。在进入正题之前，本文先介绍了解决数据科学问题的5个基本步骤。这些步骤是笔者自己总结撰写的，并无对错之分。步骤的正确与否取决于数据的研究方法。
作者 | 王清 TensorFlow基础使用 环境准备 TensorFlow安装 常用Python库介绍 实例解析 Kaggle平台及Titanic题目介绍 代码解析 TensorBoard 可视化 传统机器学习的优化技巧 数据可视化 特征工程 经典机器学习算法模型 TFLearnKeras介绍及示例程序解析 环境准备 TensorFlow安装 官方文档：https://www.tensorflow.org/install/ 常用Python库介绍 NumPy (http://www.numpy.org
NeuralProphet是一个python库，用于基于神经网络对时间序列数据进行建模。它建立在PyTorch之上，并受到Facebook Prophet和AR-Net库的极大启发。
做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生，除了举办算法挑战赛以外，它还提供了一个学习、练习数据分析和算法开发的平台。Kaggle提供了Kaggle Kernels，方便用户进行数据分析以及经验分享。在Kaggle Kernels中，你可以Fork别人分享的结果进行复现或者进一步分析，也可以新建一个Kernel进行数据分析和算法开发。Kaggle Kernels还提供了一个配置好的环境，以及比赛的数据集，帮你从配置本地环境中解放出来。Kaggle Kernels提供给你的是一个运行在浏览器中的Jupyter，你可以在上面进行交互式的执行代码、探索数据、训练模型等等。更多关于Kaggle Kernels的使用方法可以参考 Introduction to Kaggle Kernels，这里不再多做阐述。
给大家推荐一个Python机器学习、数据分析的好地方：尤而小屋。这里的原创文章高达260+篇，大家一起来看看，可以关注学习起来喔❤️
请注意，这篇文章的标题不是关于机器学习的"最重要的5件事情"或"前5件事"；这只是"5件事"。它不具有权威性的，也并不是事无巨细的，仅仅是5件可能有用的东西的集合。
Jupyter Notebook是一个基于浏览器的交互式编程环境（REPL, read eval print loop），它主要构建在IPython等开源库上，允许我们在浏览器上运行交互式python代码。并且有许多有趣的插件和神奇的命令，大大增强了python的编程体验。
数据科学，据说是本世纪最吸引人的工作，已经成为我们许多人梦寐以求的工作。但对某些人来说，数据科学看起来像一个充满挑战的迷宫，让人无从下手。如果你也是其中之一，那就继续阅读。
GitHub地址：https://github.com/8080labs/pyforest
随着其功能的不断优化与扩充，pandas已然成为数据分析领域最受欢迎的工具之一，但其仍然有着一个不容忽视的短板——难以快速处理大型数据集，这是由于pandas中的工作流往往是建立在单进程的基础上，使得其只能利用单个处理器核心来实现各种计算操作，这就使得pandas在处理百万级、千万级甚至更大数据量时，出现了明显的性能瓶颈。
如此，反复编写同一条import语句，就算是复制粘贴，也会感觉到麻烦，这时Pyforest库就可以上场了。
我个人在尝试在我的Linux和Windows机器上安装Python时曾遇到过各种各样的问题。一般在出问题之前安装总是很顺利。出了问题之后要么是兼容性问题，要么是关于某种依赖性缺失的问题。
探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行EDA来研究数据集中内在的信息。自动化的EDA软件包可以用几行Python代码执行EDA。在本文中整理了10个可以自动执行EDA并生成有关数据的见解的软件包，看看他们都有什么功能，能在多大程度上帮我们自动化解决EDA的需求。
作者：曼纽尔·阿米纳特吉（Manuel Amunategui）、迈赫迪·洛佩伊（Mehdi Roopaei）
作者 | 曼纽尔·阿米纳特吉（Manuel Amunategui）、迈赫迪·洛佩伊（Mehdi Roopaei）
很多朋友想学习机器学习，却苦于环境的搭建，这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤。
科学计算 Python packages 一览 加入您有了 Python 编程经验，并对机器学习有所了解。Python 有很多为机器学习提供便利的开源库。通常它们被称为Python科学库（scientific Python libraries），用以执行基本的数据科学任务（这里有一点程度主观色彩）： ▪ numpy - 主要用于N维数组 ▪ pandas - Python数据分析库，包含dataframe等结构 ▪ matplotlib - 2D绘图库，产出质量足以进行印刷的图 ▪ sc
有一个朋友最近问到这个问题，我觉得把它公开出来对其他人也会有帮助。这是给完全不了解Python而想找到从零到一的最简单的路径的人的建议：
Conda的下载和安装 什么是Conda? 官方定义：Package, dependency and environment management for any language—Python, R
开源软件（OSS）彻底改变了当今软件开发的方式。在数百万个开源GitHub项目中，要找到最适合需求的开源项目可能会让人不知所措。
在上一篇文章中我们给大家介绍了ipython的安装，ipython是python的一个交互式shell，相较于ipython，我们今天介绍的对象——jupyter notebook（也叫ipython notebook）编程体验更加舒适，它是一个交互式笔记本，支持40多种编程语言，Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。 现在们开始安装它吧！
Visual Python是一个Python 代码生成器，只需要鼠标点击就可以实现导入包、读入文件、可视化等常用功能。
作者：Zack Jost 翻译：梁傅淇 校对：丁楠雅 本文长度为1500字，建议阅读3分钟 Zack Jost是美国第一资本投资国际集团的首席数据科学家，这是他为Python新手所写的入门指南，能够帮助有志于使用Python来做数据分析的读者更轻松、更愉悦地度过入门期。 有一个朋友最近问到这个问题，我觉得把它公开出来对其他人也会有帮助。这是给完全不了解Python而想找到从零到一的最简单的路径的人的建议： 1. 在这里（https://www.continuum.io/downloads）下载适用于
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory，Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行，最重要的是Colaboratory免费，这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
作者|穆文 前言 Kaggle上有篇名为「Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem」的博客（点击底部阅读原文），作者是Kaggle比赛的专业户，博客是他参加Kaggle比赛的经验总结。在进入正题前随便扯几句： 本文并非原博客的翻译版，而是90%的原创，是在原博客基础上融合自己的经验，重写了大部分章节和代码。所以当你看到本文跟原博客差别很大时，请不要怀疑人生 ;-P 原博客题目直译过来是『解决(几乎)任一机器学习问题的方法』，但原博客内容更偏数据挖掘
数据工程师都喜欢Jupyter Notebook，但是有时候您需要处理非常大的数据集和/或复杂的模型，而您的计算机却无法胜任。好消息来了，您可以将Jupyter Notebook文件导入Kaggle。如果您是数据科学的新手，那么Kaggle对你而言是一个举办有奖金的数据科学竞赛的网站。实际上，Kaggle还是一个拥有丰富信息的伟大社区，非常愿意帮助您提升数据科学水平。
2.当你想要更新python库的时候，如：pip install –upgrade pandas
几年前，我看到有人在推特上说自己是一个excel专家，然后他们的老板让他们做一个透视表。根据这条推文，那个人立刻惊慌失措，辞掉了工作。这条推文很有趣，我能理解，因为一开始，它们可能会令人困惑，尤其是在excel中。但是不用害怕，数据透视表非常棒，在Python中，它们非常快速和简单。数据透视表是数据科学中一种方便的工具。任何开始数据科学之旅的人都应该熟悉它们。让我们快速地看一下这个过程，在结束的时候，我们会消除对数据透视表的恐惧。
在数据科学领域，可用的资源非常的多：从Datacamp到Udacity再到KDnuggets，在网上有很多可以在线学习数据科学的地方。但是，如果你是一个喜欢在实践中学习的人，那么Kaggle可能是让你通过实践数据科学项目提高自己的最佳地点。
日常工作、学习中可能都会有小型工作站或者是服务器（云服务器）供大家使用，而且使用Python的频率也挺高的，那么通常都会有可能个人电脑性能有限、存储空间或者内存有限的情形，那么我们Jupyter notebook就能够发挥很大的作用，特别是在公司、学校、或者单位局域网的环境下，远程的延迟相对较小，使用Jupyter来做Python数据处理和绘图实在是不错的选择。远程端负责计算，个人电脑仅仅是一个编辑器的作用。对于一些云服务器，可能相应的端口管理会更加严格一些，但通过设置远程使用Jupyter基本都没有问题。其实，本文所提及的远程使用jupyter主要集中于Python的配置、安装、使用。各取所需，仅仅做简单推介，不做深入的探讨。后文以Kaggle的气象聚类分析为例，实操一下如何远程Jupyter notebook使用Python的库来计算和绘图。
很多人可能参加过许多比赛，做过许多项目，但比赛或项目结束之后，曾经写过的代码、用过的模型就被丢到了一边，甚至不久就被删掉。
本文作者Favio Vázquez从2018年开始发布《数据科学和人工智能每周文摘：Python & R》系列文章，为数据科学家介绍最好的库、repos、packages以及工具。
在本文中，我们将介绍如何有效地学习 Python 。你应该知道「数据科学」是用于解决、探究问题并从数据中提取有价值信息的科学。
Jupyter Notebook 是许多数据科学家的主要环境，尤其是那些使用 Python 作为主要编程语言的人。IDE 非常适合探索数据和开发机器学习模型。但是，有时本地的 Jupyter Notebook 无法满足计算资源的要求——这就是我们需要寻找其他替代方案的原因。
大家好，我是南南，最近群里好多人问我，pro有啥好的，虽然以前也写文推荐过，但是哪些功能可能大家一般也用不上，如果你的目标作为测绘，林业，规划等企业，其实用不用也没关系。当然，我说的仅仅是你只想干这些行业，不想进步。
近20年来，在TIOBE编程语言排行榜中，C、C++和Java一直排在前3位，远远领先于其他组件。而Python作为近来广受大家喜爱的编程语言，终于在2018年9月份首登前三的宝座。Python作为当今大学最常教授的第一语言，在统计领域排名第一，在人工智能编程领域排名第一，在脚本编写方面排名第一，在系统测试方面排名第一。除此之外，Python还在Web编程和科学计算方面处于领先地位（只是命名一些其他领域）。总之，Python无处不在。
本文介绍了Jupyter Notebook的入门教程，首先介绍了Jupyter Notebook是什么，以及它的主要特点。然后详细讲解了如何安装Jupyter Notebook，并提供了Jupyter Notebook的入门示例。最后介绍了如何创建新的笔记本、如何导入已有的笔记本、如何编辑笔记本结构、如何运行代码、如何添加注释和如何保存笔记本等操作。
大多数互联网企业都提供有类似Notebook类的产品，采用交互式的方式进行数据分析、数据建模及数据可视化。主要实现大多都是基于jupyter 、Zeppelin进行定制化开发，重点会打通大数据计算、存储及底层资源管理，支持常见的机器学习和深度学习计算框架，算法分析及建模中最常见的是采用jupyter notebook，能够在浏览器中，通过编写python脚本 运行脚本，在脚本块下方展示运行结果。
Python是一种高级编程语言，被广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、Web开发等领域。想要学习Python编程，首先需要搭建一个合适的编程环境。本文将为您介绍如何搭建Python编程环境，以便您能够顺利开始学习和使用Python。
Python语言是一种强大而简洁的编程语言。据IEEE Spectrum消息，Python在2020年继续蝉联最受欢迎的编程语言第一名。对于刚接触Python的新手来说，配置一个容易上手又适合自己的开发环境无疑是成功掌握这门编程语言的第一步。对于Python IDE的比较和推荐，各路高手也说法不同，其中被推荐频率最高的当属Pycharm、VS Code和Jupyter Notebook了。
Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境，可以让您轻松编写、运行和共享Python代码，无需任何设置或安装。
“学习Fastai从哪开始？”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频？并不是。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架，如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
作者|穆文 报名啦CDA数据分析师认证培训Level 1 国内权威的数据分析师系统 培养学员超过上千人理论结合实际 更有多重福利提供 点击文末“阅读原文”查看详细 ◆ ◆ ◆ 前言 Kaggle上有篇名为「Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem」的博客（点击底部阅读原文），作者是Kaggle比赛的专业户，博客是他参加Kaggle比赛的经验总结。在进入正题前随便扯几句： 本文并非原博客的翻译版，而是90%的原创，是在原博客基础上融合自己的
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