python在資料科學，機器學習，深度學習工作方面需要的十大技能有哪些？
來，看過來，我帶你了解....
1. 從檔案或**讀取資料
2. 把資料寫入檔案或**
3. 了解各種資料型別data types
4. 會編寫函式
5. 資料清洗(numpy/pandas）
6. 資料視覺化(matplotlib/ seaborn)
7. 機器學習(sklearn)
8. 深度學習(tensorflow/keras/pytorch）
9. 分布式資料處理(pyspark)
10. 函式式程式設計和物件導向程式設計
以上內容你會了哪些呢，哪些正在學習？
GPU 加速資料科學工作流程
gpu 加速資料科學工作流程 gpu accelerate your data science workflows 傳統上，資料科學工作流程是緩慢而繁瑣的，依賴於cpu來載入 過濾和運算元據，訓練和部署模型。gpu大大降低了基礎設施成本，並為使用rapids的端到端資料科學工作流提供了卓越的效能 開...
Python 科學工具筆記
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python在資料分析方面的簡介
具體來說，我常用的python在統計上面的package有這樣一些 1.numpy與scipy。這兩個包是python之所以能在資料分析占有一席之地的重要原因。其中numpy封裝了基礎的矩陣和向量的操作，而scipy則在numpy的基礎上提供了更豐富的功能，比如各種統計常用的分布和演算法都能迅速的在...