Python, Stata, R软件史上最全快捷键合辑！！！

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前些日，咱们圈子引荐了①“实证研究中用到的200篇文章, 社科学者常备toolkit”、②实证文章写作常用到的50篇名家经验帖, 学者必读系列、③过去10年AER上关于中国主题的Articles专辑、④AEA公布2017-19年度最受关注的十大研究话题, 给你的选题方向，受到各位学者欢迎和热议，很多博士生导师纷纷推荐给指导的学生参阅。

之前，咱们小组引荐了1.Python中的计量回归模块及所有模块概览，2.空间计量软件代码资源集锦(Matlab/R/Python/SAS/Stata), 不再因空间效应而感到孤独，3.回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点（附Python和R实现），4.机器学习第一书, 数据挖掘, 推理和预测，5.从线性回归到机器学习, 一张图帮你文献综述，6.11种与机器学习相关的多元变量分析方法汇总，7.机器学习和大数据计量经济学, 你必须阅读一下这篇，8.机器学习与Econometrics的书籍推荐, 值得拥有的经典，9.机器学习在微观计量的应用最新趋势: 大数据和因果推断，10.机器学习在微观计量的应用最新趋势: 回归模型，11.机器学习对计量经济学的影响, AEA年会独家报道，12.机器学习，可异于数理统计等，受到很多年轻学者的推崇和积极评价。

上一日，咱们引荐了“因果推断研究小组惊动了阿里巴巴！”，受到了很多业界和学界人士的热烈欢迎。今天，咱们引荐“Python做因果推断的方法示例, 解读与code”，让各位学者了解一下Python在因果推断中的使用情况。Python与Matlab、R、Stata等软件某种程度上相似，通过pip install安装packages，然后import这个package里的程序进行模型参数估计；而且，很多package开发者都会附上docs，里面有或简或繁的操作示例。如此看来，只是换了一套工具做模型估计，而计量思想都是一致的，因此这对经常关注圈子和社群的学者不会太难。

在引荐了①Python做因果推断的方法示例, 解读与code和②Python与Stata, R, SAS, SQL在数据处理上的比较, 含code及细致讲解，咱们引荐一下“Python史上最全快捷键合辑”。Python的网络课程是最多的(多到不能再多)，而且大多是优质的免费课程，建议各位学者随便在视频网站搜搜。对于Python，R等课程，各位学者一定要记住：“免费的一定是最好的”，因为他们在全球开源。

在引荐Python快捷键之前，各位学者可以先看看①Stata16 cheat sheet与最全的Stata学习材料和②18+1张图掌握R软件的方方面面, 还有谁, 还有谁?若想要掌握更多关于Stata和R软件的操作，可以阅读本文文后引荐的文章。

注：点击下方图片可看大图。

1.Python基础