数据科学公司们在决定雇佣一个人时越来越看重其作品集。其中一个原因就是作品集是分析一个人真实技能的最好方式。
2017-10-22 21:01 Vik Paruchuri, Yoo-4x
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。
2018-11-06 19:50 Payal Singh, MjSeven
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。
2018-12-13 22:11 Kade Killary, GraveAccent
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。
2019-09-30 00:19 Seth Kenlon, GraveAccent
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。
2018-06-08 22:19 Don Watkins, pinewall
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。
2018-12-09 11:54 Parul Pandey, heguangzhi
使用这些库把 Python 变成一个科学数据分析和建模工具。
2018-10-04 21:29 Dr.michael J.garbade, ucasFL
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。
2018-10-14 21:22 Dr.michael J.garbade, Flowsnow
让我们使用 C99 和 C++11 完成常见的数据科学任务。
2020-03-02 10:19 Cristiano L. Fontana, wxy
了解如何使用 Python 和 GNU Octave 完成一项常见的数据科学任务。
2020-02-29 11:48 Cristiano L. Fontana, heguangzhi
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