新春钜献 | Hacksheet强势助攻你的大数据学习

上学的时候,师曾曰过,学习任何一门新的知识都有“先把书读厚,再把书读薄”这样一个循环复归的过程。把书读厚,就是要庖丁解牛,深入理解细微的知识细节;把书读薄,就是要目光如炬,准确把握关键的知识脉络。一份优秀的cheatsheet(速查表)就是这样一个过程的体现。


“Python填充缺失值怎么做啊?哎,还得去看官方文档......”

"哎呀,deadline快到了,数据清洗还没做......只能上土方法了,于是默默打开了电脑中的Excel......"

"大牛的教材真棒,就是推导太跳跃,上一步的式子怎么来的......不知道啊......只能翻开尘封已久的高等数学......"

作为半路出家正面硬刚数据科学理论的我,对这些尴尬的场景并不陌生,它们都曾是我学习道路上踩过的深坑。与此同时,我也发现中文世界里的相关资源并不能满足填坑的需求,没办法,只好硬啃英文文献,成了Stackoverflow、Quora的常客。一段时间下来,算法理论依旧半生不熟,英文阅读倒是精进不少。

在与高校教师、相关从业者的交谈中,我发现他们对这样的经历也深有同感。数据科学涉及的内容纷繁复杂,会让初学者感到无从下手。主动出击,迎难而上,面对晦涩艰深的经典教材却显得力不从心;步步为营,报班进修,面对浩瀚如海的学习资料却理不清头绪。

对于数据科学理论而言,无论学生、教师还是从业者,他们都需要清晰的知识脉络,便捷的快速查阅。那究竟有没有一款好的产品来解决他们的痛点呢?数据嗨客在努力开发线上优质课程的同时,重磅推出一系列数据科学领域的cheatsheet,就是Hacksheet。小巧的PDF文件容纳了数据科学庞杂的知识点、常用的代码命令。写作业、撸代码、搞研究,Hacksheet都可以轻松应对。


有了打造Hacksheet的想法,教学研发团队就立即行动起来,着手开发。精炼的内容,优美的版式,那奏是Hacksheet的标准配置。为了划定内容范围,我们翻遍了国内外数据科学的相关教材(比如西瓜书、MLAPP、PRML)。

为了明确函数使用规则,我们翻箱倒柜,狂啃官方文档。一次次的头脑风暴、唇枪舌剑是提炼内容的见证;一行行的测试代码、配置文件是规范代码的保障。

此次推出的Hacksheet涵盖了编程语言、数据分析、数据可视化、数学统计理论、机器学习以及分布式计算的相关内容,既有常用的代码示例,也有重要的公式推导,还有直观的图例展示。总之,Hacksheet努力从方方面面去记录和展示数据科学的相关理论和实践。

Hacksheet努力从方方面面去记录和展示数据科学的相关理论和实践,既有常用的代码示例,也有重要的公式推导,还有直观的图例展示。

我们使用了Latex排版软件设计开发Hacksheet模板,可以生成高质量的PDF文件。因此,Hacksheet拥有海报一样的大尺寸,随意缩放也清晰,对,就是像素般清晰。

这段日子里,我们每天都游走在调试代码和调整PDF之间,修改再运行,运行再修改,努力让Hacksheet看着舒心,用着顺心。

不一样的外表下是始终如一的执着。我们一共推出三个版本的Hacksheet,分别是科技版、护眼版和狗年贺岁版。每种版本都搭配独特的配色,再结合数据嗨客线上课程一起品鉴,别有一番风味。

不仅如此,每一个Hacksheet还有对应的高清晰度PNG图片可供选择,轻松填满低头族的碎片时间,无压力。


从产生制作数据科学速查表的想法到第一批Hacksheet新鲜出炉,我们投入了大量的精力。从选题配色,到作图,再到模板调整,每一个环节都耗费了大量的心思,为的就是让拥有Hacksheet的朋友拥有丝般顺滑的畅快阅读体验。当然,Hacksheet作为数据嗨客的一款产品,会持续迭代升级,丰富内容,推陈出新。

数据嗨客团队的不懈努力汇成一句话:做Hacksheet,我们是认真的!

说了这么多,终于把Hacksheet科普完了。任务完成,也该收拾行李准备回家过年吃大餐了!如果你对Hacksheet有什么好的建议,欢迎一起来聊个五毛钱的天儿或者评论区留言,我一定先悉心采纳你的建议,再在春节期间胡吃海喝。

迫不及待想一睹为快吧?文末就附有八套Hacksheet的PNG图片版,赶紧点击下载吧!

全系列Hacksheet的内容有:

Python·R·SQL·NumPy·Pandas·Sklearn·Spark·Matplotlib

Git·Shell·Basemap·Seaborn·SciPy·Statsmodels·PyTorch·Hadoop

线性代数·矩阵微分·数据清洗·特征工程·凸优化·概率图

感兴趣的朋友可以前往数据嗨客官方网站,注册后点击首页标题栏【课程】->【数据科学速查表】完成趣味闯关,获取全系列22套数据科学速查表(pdf高清版+png图片高清版)。

Matplotlib

NumPy
Pandas
Python
R
Sklearn
Spark
SQL
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