敏捷数据科学 - 有用资源

1. Kaggle

Kaggle 是一个数据科学竞赛平台，提供了大量的公开数据集和挑战赛。你可以通过参与挑战和分享自己的解决方案来提升自己的数据科学技能。

2. GitHub

GitHub 是一个代码托管平台，可以用来分享和学习数据科学项目。你可以找到各种开源数据科学项目，包括数据预处理、模型训练和可视化等方面的代码实现。

3. DataCamp

DataCamp 是一个在线学习平台，提供了大量的数据科学课程。你可以通过学习这些课程来提升自己的数据科学技能，包括 Python、R、SQL 和机器学习等方面。

4. Scikit-learn

Scikit-learn 是一个 Python 机器学习库，提供了各种机器学习算法和工具，包括分类、聚类、回归和降维等方面。你可以使用它来实现各种数据科学问题的解决方案。

5. Pandas

Pandas 是一个 Python 数据分析库，提供了各种数据结构和操作，包括数据清洗、重构和操作等方面。你可以使用它来处理各种数据集并准备用于机器学习的数据。

6. Matplotlib

Matplotlib 是一个 Python 可视化库，提供了各种绘图工具和技术，包括线图、散点图和直方图等方面。你可以使用它来可视化你的数据集并查看模型的表现。

7. TensorFlow

TensorFlow 是一个机器学习框架，被广泛应用于神经网络的建模和训练。你可以使用它来构建和训练各种深度学习模型。

8. PyTorch

PyTorch 是一个深度学习框架，具有与 TensorFlow 相似的功能。它提供了易于使用的接口和灵活的搭建方式，可以帮助你更快地实现复杂的深度学习模型。

以上是敏捷数据科学中的一些有用资源，希望对你有所帮助！