研究一下这个框架,来建立你自己的开源项目的数据分析。
让我们使用 C99 和 C++11 完成常见的数据科学任务。
了解如何使用 Python 和 GNU Octave 完成一项常见的数据科学任务。
使用 Python 开展数据科学为你提供了无限的潜力,使你能够以有意义和启发性的方式解析、解释和组织数据。
立志掌握命令行应该在每个开发人员的学习清单上,特别是数据科学家。
除了 pandas、scikit-learn 和 matplotlib,还要学习一些用 Python 进行数据科学的新技巧。
不需要昂贵的工具即可领略数据科学的力量,从这些开源工具起步即可。
灵活多样的 Python 库为数据分析和数据挖掘提供了强力的机器学习工具。
使用这些库把 Python 变成一个科学数据分析和建模工具。
Anaconda 是一个完备的、开源的数据科学软件包,拥有超过 600 万社区用户。