接上一篇《数据科学必备资料 - 持续更新》，在大家有了“教科书”之后，往往工作或者学习中仍然会发现忘记了一些函数或者算法的参数，这时候有一些参考手册就能比较快的解决问题，现在给大家分享各种数据科学工具的参考手册，欢迎下载（建议根据自己需求打印）。
注：版权均非本人所有，下载使用请遵守版权限制。
更多信息，欢迎大家关注微信公众号：UniDeep数据科学家
机器学习：
Microsoft Azure 机器学习参考手册
机器学习算法描述
神经网络算法描述 1
神经网络算法描述 2
神经网络种类
大数据：
PySpark 参考
Python：
Python 基础
Numpy 数据结构
Pandas 数据处理
Pandas 数据处理 2
Pandas 基础
Scipy 计算
Bokeh 数据可视化工具
Matplotlib 数据可视化工具
sklearn 算法选择
sklearn 参考
Keras 参考
TensorFlow 参考
R：
ggplot2 数据可视化工具
ggplot 2 数据可视化工具 2
R 数据处理
R 数据处理 2
