python數(shù)據(jù)科學(xué)編程分為哪4類？python不屬于到數(shù)據(jù)科學(xué)部分，也可以就完全安裝集成顯卡了眾多的科學(xué)包的Anaconda。它光盤驅(qū)動(dòng)Python以及許多數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的第三方庫，踏上一步完全安裝所

python數(shù)據(jù)科學(xué)編程分為哪4類？

python不屬于到數(shù)據(jù)科學(xué)部分，也可以就完全安裝集成顯卡了眾多的科學(xué)包的Anaconda。它光盤驅(qū)動(dòng)Python以及許多數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的第三方庫，踏上一步完全安裝所有依賴，省時(shí)省力。Anaconda是一個(gè)免費(fèi)的開源的Python和R語言的發(fā)行版本，用于算出科學(xué)（數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理和預(yù)測分析）以下是Python數(shù)據(jù)科學(xué)中兩個(gè)常用的庫，請(qǐng)可要掌握：

NumPy:設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)Python的科學(xué)計(jì)算第三方庫，能提供了矩陣，線性代數(shù)，傅立葉變換等等的解決方案。

Pandas：主要用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化的第三方庫。

matplotlib：用Python實(shí)現(xiàn)的類matlab的第三方庫，用以繪制的一些高質(zhì)量的數(shù)學(xué)二維圖形。

SciPy：SciPy是一個(gè)開源的Python算法庫和數(shù)學(xué)工具包。包涵的模塊有最優(yōu)化軟件、線性代數(shù)、積分、插值、特殊的方法函數(shù)、快速傅里葉變換、信號(hào)處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與工程中廣泛的計(jì)算

scikit-learn：機(jī)器學(xué)習(xí)第三方庫，實(shí)現(xiàn)方法許多比較知名的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

一個(gè)合格的Python工程師，應(yīng)該具備怎樣的編程水平？

必須謝謝了一份請(qǐng)柬，感覺上有本書你學(xué)的也差不多了就基本上應(yīng)具備了一名合格的python編程工程師

第1章從數(shù)學(xué)建模到人工智能

1.1數(shù)學(xué)建模1.1.1數(shù)學(xué)建模與人工智能1.1.2數(shù)學(xué)建模中的常見問題1.2人工智能下的數(shù)學(xué)1.2.1統(tǒng)計(jì)量1.2.2矩陣概念及運(yùn)算1.2.3概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)1.2.4高等數(shù)學(xué)——導(dǎo)數(shù)、微分、不定積分、定積分第2章Python快速入門2.1安裝好Python2.1.1Python安裝步驟2.1.2IDE的選擇2.2Python基本操作2.2.1第一個(gè)小程序2.2.2注釋與格式化輸出低2.2.3列表、元組、字典2.2.4條件語句與循環(huán)語句2.2.5break、continue、hold2.3Python中級(jí)操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter第3章Python科學(xué)計(jì)算庫NumPy3.1NumPy簡介與直接安裝3.1.1NumPy簡介3.1.2NumPy直接安裝3.2基本操作3.2.1初識(shí)NumPy3.2.2NumPy數(shù)組類型3.2.3NumPy創(chuàng)建數(shù)組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣合并與空間切割3.2.6矩陣運(yùn)算與線性代數(shù)3.2.7NumPy的廣播機(jī)制3.2.8NumPy統(tǒng)計(jì)函數(shù)3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy數(shù)據(jù)的保存第4章廣泛科學(xué)計(jì)算模塊快速入門4.1Pandas科學(xué)計(jì)算庫4.1.1初識(shí)Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可視化圖庫4.2.1初識(shí)Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib繪圖案例4.3SciPy科學(xué)計(jì)算庫4.3.1初識(shí)SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy圖像處理案例第5章Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲5.1爬蟲基礎(chǔ)5.1.1初識(shí)爬蟲5.1.2網(wǎng)絡(luò)爬蟲的算法5.2爬蟲入門實(shí)戰(zhàn)5.2.1動(dòng)態(tài)創(chuàng)建API5.2.2爬蟲實(shí)戰(zhàn)5.3爬蟲進(jìn)階—高效率爬蟲5.3.1多進(jìn)程5.3.2多線程5.3.3協(xié)程5.3.4小結(jié)第6章Python數(shù)據(jù)存儲(chǔ)6.1關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL6.1.1初識(shí)MySQL6.1.2Python能操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初識(shí)NoSQL6.2.2Python能操作MongoDB6.3本章小結(jié)6.3.1數(shù)據(jù)庫基本理論6.3.2數(shù)據(jù)庫結(jié)合6.3.3結(jié)束語第7章Python數(shù)據(jù)分析7.1數(shù)據(jù)獲取7.1.1從鍵盤某些數(shù)據(jù)7.1.2文件的讀取數(shù)據(jù)與中寫入7.1.3Pandas讀寫你操作7.2數(shù)據(jù)分析案例7.2.1普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析案例7.2.2小結(jié)第8章自然語言處理8.1Jieba分詞基礎(chǔ)8.1.1Jieba中文分詞8.1.2Jieba分詞的3種模式8.1.3標(biāo)注詞性與添加定義詞8.2關(guān)鍵詞分離提取8.2.1TF-IDF關(guān)鍵詞提取8.2.2TextRank關(guān)鍵詞分離提取8.3word2vec能介紹8.3.1word2vec基礎(chǔ)原理簡介8.3.2word2vec訓(xùn)練模型8.3.3基于gensim的word2vec實(shí)戰(zhàn)第9章從回歸分析到算法基礎(chǔ)9.1回歸分析簡介9.1.1“輪回”一詞的來源9.1.2進(jìn)入虛空與去相關(guān)9.1.3降臨模型的劃分與應(yīng)用9.2線性回歸分析實(shí)戰(zhàn)9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2Python求解答輪回模型案例9.2.3檢驗(yàn)、預(yù)測與控制第10章從K-Means聚類看算法調(diào)參10.1K-Means基本都主要內(nèi)容10.1.1K-Means簡介10.1.2目標(biāo)函數(shù)10.1.3算法流程10.1.4算法優(yōu)缺點(diǎn)總結(jié)10.2K-Means實(shí)戰(zhàn)第11章從決策樹看算法可以升級(jí)11.1決策樹都差不多簡介11.2比較經(jīng)典算法可以介紹11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數(shù)11.2.5小結(jié)11.3決策樹實(shí)戰(zhàn)11.3.1決策樹回歸11.3.2決策樹的分類第12章從樸素貝葉斯看算法變幻多端19312.1樸素貝葉斯簡介12.1.1了解樸素貝葉斯12.1.2樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3素樸貝葉斯算法的優(yōu)缺點(diǎn)12.23種素樸貝葉斯實(shí)戰(zhàn)第13章從推薦系統(tǒng)看算法場景13.1推薦系統(tǒng)簡介13.1.1推薦系統(tǒng)的發(fā)展13.1.2協(xié)同過濾13.2基于組件文本的推薦13.2.1標(biāo)簽與知識(shí)圖譜推薦案例13.2.2小結(jié)第14章從TensorFlow自動(dòng)打開深度學(xué)習(xí)之旅14.1初識(shí)TensorFlow14.1.1什么是TensorFlow14.1.2直接安裝TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念與原理14.2TensorFlow數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)14.2.1階14.2.2形狀14.2.3數(shù)據(jù)類型14.3生成數(shù)據(jù)十二法14.3.1化合Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成隨機(jī)數(shù)14.4TensorFlow實(shí)戰(zhàn)我希望對(duì)你有幫助！?。?/p>