原文：
www.kdnuggets.com/2022/02/complete-collection-data-science-cheat-sheets-part-2.html
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编辑注：有关本系列两个部分的完整备忘单范围，请参见 数据科学备忘单完整合集 - 第一部分。
1. 谷歌网络安全证书 - 快速进入网络安全职业道路。
2. 谷歌数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
3. 谷歌 IT 支持专业证书 - 支持你的组织的 IT 需求
寻找适合你的备忘单可能需要一些时间，因为大多数备忘单并不容易理解。该博客包含易于跟随和总结的备忘单，以复习数据科学的高级概念。
该博客系列分为两部分，包含易于跟随和总结的备忘单，以复习所有的数据科学概念。这两部分系列进一步分为子类别 SQL、网页抓取、统计学、数据分析、商业智能、大数据、数据结构与算法、机器学习、深度学习、自然语言处理、数据工程、网络框架，以及一体化 VIP 备忘单。
第二篇博客包含七个子类别：
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数据结构与算法
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机器学习
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深度学习
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自然语言处理
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数据工程
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网络框架
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VIP 备忘单
最常见的技术面试问题涉及数据结构和算法。如果你是软件工程师或数据科学家，你必须了解常见的数据结构操作、搜索和排序算法以及数据结构类型。这个列表旨在帮助你理解复杂的排序函数和算法。
- 这是数据社区中最受欢迎的备忘单。每当我进行机器学习或深度学习的面试时，我会花几个小时复习所有机器学习和模型架构的关键概念。有时，招聘经理可能没有技术知识，因此他们也会使用备忘单进行准备。这个集合包括机器学习框架、算法和神经网络架构的备忘单。
- 现代机器学习应用运行在深度神经网络上，每个与数据相关的工作都期望你具备一定的深度学习或先进人工智能技术的知识。深度学习模型推动了现代技术的发展，例如计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理、医学研究和自动驾驶汽车。以下列表包含有关深度学习框架（Pytorch/Keras/Tensorflow）、模型架构、图神经网络和数据处理技术的信息。
自然语言处理（NLP）用于处理和清理文本、音频和图像数据，以便我们提取有用的信息。NLP 应用广泛，包括语言翻译、转录、对话 AI、问答、生成技术、分类、命名实体识别等。该备忘单集合包含了关于最著名的 NLP 工具和算法的简明信息。
数据工程师的职位要求包括精通 SQL、提取-转换-加载（ETL）操作、创建和管理数据库、自动化数据管道以及处理大数据。数据工程师职位需求旺盛，公司希望招聘最优秀的工程师来创建和管理完全自动化的数据管道。下面的列表包含了有关最受欢迎的数据工程工具（如 Apache Airflow 和 Kafka）的备忘单。
图片来源于 vectorjuice
尽管这是可选的，但我曾经被招聘经理问到过我在端到端机器学习应用方面的经验。他们会询问你关于 Django、Flask 和 FastAPI 的经验，或者将模型部署到生产环境的经验。在技术面试前了解网页框架是一个好习惯。列表中包含 R-shiny、Plumber、Golem、Streamlit、FastAPI、Flask 和 Django 等网页框架。
VIP 备忘单是数据科学的宝贵资源，其中包含关于数据科学及其核心主题的大量信息。这些备忘单包括有关数据类型、算法、自然语言处理、机器学习、数据分析和数据处理的基本信息。如果你正在准备一次普通的数据面试，我建议你下载任何 VIP 备忘单，并复习所有核心的数据科学和机器学习主题。
如果你正在准备面试或演讲，使用这些备忘单来复习数据科学的核心概念。我们涵盖了数据结构与算法、机器学习、深度学习、自然语言处理、数据工程和网页框架。如果你想在下一次面试中表现出色，请收藏这个网页，以便随时回来准备技术面试。
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证的数据科学专业人士，喜欢构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为面临心理健康问题的学生构建 AI 产品。