手把手 | 数据科学速成课:给Python新手的实操指南

数据科学团队在持续稳定的发展壮大,这也意味着经常会有新的数据科学家和实习生加入团队。我们聘用的每个数据科学家都具有不同的技能,但他们都具备较强的分析背景和在真正的业务案例中运用此背景的能力。例如,团队中大多数人都曾研究计量经济学,这为概率论及统计学提供了坚实的基础。

典型的数据科学家需要处理大量的数据,因此良好的编程技能是必不可少的。然而,我们的新数据科学家的背景往往是各不相同的。编程环境五花八门,因此新的数据科学家的编程语言背景涵盖了R, MatLab, Java, Python, STATA, SPSS, SAS, SQL, Delphi, PHP to C# 和 C++。了解许多不同的编程语言在有些时候确实很有必要,然而我们更希望使用一种编程语言来完成大多数的项目,这样我们可以在项目上更容易的进行合作。由于无人知晓一切,一种首


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