详细内容或原文请订阅后点击阅览
5 个数据科学入门速查表
查看这 5 个专为数据科学初学者设计的 KDnuggets 备忘单，涵盖从入门编码到数据清理、探索、操作和建模。
来源:KDnuggets在数据科学实践方面，快速访问基本概念和命令可以对您的工作流程产生重大影响。无论您是刚入门的初学者，还是寻求可靠参考的经验丰富的从业者，备忘单都是您编码之旅中不可或缺的伙伴。这个精选的 KDnuggets 独家备忘单集合从编程角度汇集了五个基本领域，这些领域有助于构成现代数据科学的支柱：Python 控制流、Python 字符串处理、SQL、Pandas 和 Scikit-learn。
这些备忘单旨在成为您数据科学之旅的伙伴，从基本的编程概念开始，逐步完成数据操作、数据库查询和机器学习。无论您是编写第一个 Python 脚本还是微调机器学习模型，这些参考资料都将帮助您更有效地驾驭技术领域。为自己准备一份包含实际语法示例的参考资料
1. Python 控制流
流控制（即指导代码如何以及何时执行的艺术）是编程的基础。它通过确定代码运行的顺序和条件，将简单的命令列表转换为复杂的算法。与其他现代语言一样，Python 提供了复杂的流控制模式。Python 通过循环、条件和函数等结构提供了特别直观和可读的方式来管理代码执行。理解这些控制结构对于程序员和实际数据科学家来说都是必不可少的，因为它们是允许您创建从简单脚本到复杂应用程序的所有内容的构建块。无论您是刚起步还是需要快速参考，掌握 Python 的流控制机制都是编写有效代码的关键。
KDnuggets 的独家 Python 控制流备忘单。