5个超级速查表，助你掌握数据科学 (5 gè chāo jí sù chá biǎo, zhù nǐ zhǎng wò shù jù kē xué)
5个数据科学速查表，帮你事半功倍 (5 gè shù jù kē xué sù chá biǎo, bāng nǐ shì bàn gōng bèi)
数据科学是一个广阔的领域，结合了统计学、机器学习和数据分析的元素。要在这个复杂的领域中航行，拥有一套方便的备忘单会非常有帮助。
这些备忘单还可以作为准备技术面试、复习关键概念和为从事数据科学的初学者提供概述的宝贵资源。
以下是每个数据科学专业人士和爱好者都应该拥有的五张超级备忘单：
1. 数据科学Max Pro备忘单
链接： Data-Science-Cheatsheet/data-science-cheatsheet.pdf
这个全面的9页参考资料涵盖了概率、统计学、统计学习、机器学习、大数据框架和SQL的基础知识。适合具有基本的统计学和线性代数理解的人，对于任何深入了解数据科学的人来说，这是一个很好的起点。
2. 斯坦福概率和统计备忘单
这个备忘单是概率和统计学关键概念的简洁总结。包括随机样本、估计量、中心极限定理、置信区间、假设检验、回归分析、相关系数等主题。它非常适合理解数据科学中至关重要的统计概念。
3. 数据科学备忘单 2.0
链接： aaronwangy/Data-Science-Cheatsheet
这张备忘单是数据科学知识的精简版本，涵盖了一个学期的引导机器学习，以麻省理工学院的机器学习课程6.867和15.072为基础。它涵盖了线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K最近邻等主题。这张备忘单对于考试复习、面试准备和快速复习关键机器学习概念非常有价值。
4. 超级机器学习备忘单
链接： afshinea/stanford-cs-229-machine-learning
这张备忘单总结了斯坦福大学CS 229机器学习课程中涵盖的关键概念。包括有关主题（概率和统计学、代数和微积分）、每个机器学习领域的详细备忘单以及重要概念的终极汇编。对于有兴趣深入研究机器学习的任何人来说，它是一份必备资源。它专为专家设计，提供基本概念的快速参考。
5. 超级深度学习备忘单
链接: afshinea/stanford-cs-230-deep-learning
如果你对深度学习感兴趣，斯坦福大学的CS 230课程提供了一系列优秀的资料，涵盖了卷积神经网络和循环神经网络的所有知识，并提供了训练深度学习模型的技巧。对于专注于数据科学中深度学习方面的任何人来说，这些资源都是非常宝贵的，而且是免费的。
结论
这些备忘单为回顾和加强你对数据科学各个领域的理解提供了简洁有效的方式。从统计学的基础知识到机器学习和深度学习的复杂问题，这些资源对学生、专业人士和爱好者来说都是非常宝贵的。经常参考它们可以巩固基础概念，或者了解最新的方法论。
****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan)是一位获得认证的数据科学家，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并撰写关于机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为患有心理疾病的学生构建人工智能产品。
