微软推出的 10 周 20 课数据科学入门课程，基于 Python 讲解数据处理与可视化。
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精选的 Python 数据科学资源清单，涵盖库、教程、书籍、数据集和演讲。
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这是什么？
这是一份面向 Python 数据科学实践的精选资源清单，采用 Awesome 列表的形式按主题组织链接。内容从 pandas、scikit-learn、matplotlib、seaborn 等核心库，到 uv、ruff、just 等通用 Python 工具，再到 DataFrame 替代方案、Jupyter 工作流、OCR、大数据、统计和可视化等专门领域。
除软件包外，清单还收录了统计学书籍、p 值与效应量参考资料、交互式统计演示、基于 R 的数据集、机器学习教程，以及特征工程和降维方面的文章。多数条目附有一句话说明，介绍该项目的用途或价值。
当你需要为某个具体数据任务寻找工具时，这份清单可以作为起点，例如清洗杂乱的列名、校验数据结构、做特征选择或搭建仪表板。由于大部分条目是外部链接，它更适合作为发现资源的索引，而不是一个可直接安装的库。
核心功能
- 01涵盖 pandas、scikit-learn、matplotlib、seaborn 等核心 Python 数据库。
- 02列出 polars、duckdb、modin、vaex 等 DataFrame 替代方案。
- 03收录 Jupyter 工作流、notebook 工具和数据仪表板相关资源。
- 04汇集 p 值、效应量和统计检验的参考资料。
- 05按主题整理特征选择、降维和数据校验工具。
适用场景
- 为数据清洗、缺失值填充、特征选择或数据校验等具体任务查找合适的库。
- 通过书籍、数据集和交互式演示学习数据分析所需的统计知识。
- 在项目中选择 DataFrame 工具前，对比 pandas 的各类替代方案。
- 为自学 Python 数据科学整理阅读和学习清单。
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常见问题
- datascience 是什么？
- 精选的 Python 数据科学资源清单，涵盖库、教程、书籍、数据集和演讲。 这是一份面向 Python 数据科学实践的精选资源清单，采用 Awesome 列表的形式按主题组织链接。内容从 pandas、scikit-learn、matplotlib、seaborn 等核心库，到 uv、ruff、just 等通用 Python 工具，再到 DataFrame 替代方案、Jupyter 工作流、OCR、大数据、统计和可视化等专门领域。
- datascience 可以免费使用吗？用的什么许可证？
- datascience 以 CC0-1.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
- datascience 还在维护吗？
- 活跃维护中。datascience 最近一次提交是在 2026年10月17日。
- datascience 适合用来做什么？
- 为数据清洗、缺失值填充、特征选择或数据校验等具体任务查找合适的库。 通过书籍、数据集和交互式演示学习数据分析所需的统计知识。 在项目中选择 DataFrame 工具前，对比 pandas 的各类替代方案。 为自学 Python 数据科学整理阅读和学习清单。
- 在哪里获取 datascience？
- 源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/r0f1/datascience
概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。
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