数据科学精简版PDF，助力复盘你的DS知识圈！

前言：

经常会问起数据科学领域的技术栈，可能很多朋友一口就能说出来要会Python、SQL、特征工程、机器学习、深度学习、统计学习、大数据处理等等，但是每一项具体哪些真的知道吗？

比如Python的数据结构优缺点、解释一下贝叶斯、SQL中取在A表中有的而在B表中没有的，描述性统计、推断性统计理论，如何做数据清洗等等。

正文：

今天分享一份不错的数据科学全栈技术小手册，一共10页的内容，包含了概率理论、统计学习、机器学习、大数据、SQL、Python数据结构等内容。非常便于复盘回忆对数据科学知识的掌握度。

目录：

什么是数据科学

数据的类型有哪些

概率的概述

描述性统计

数据清洗

特征工程

统计分析

常见的统计分布

模型概述

建模的哲学
建模的分类

模型的评价和方法

机器学习

深度学习

大数据-hadoop生态

SQL和Python

其他资源

主要内容截图：

第一页

第二页

第三页

第四页

第五页

第六页

第七页

第八页

第九页

第十页

整理好的PDF获取：

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后记：

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