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数据科学的完整学习路径(Python版)

消耗积分:1 | 格式:docx | 大小:19KB | 2018-01-25

jet2006

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从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程(译注:kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台)
假如你想成为一个数据科学家,或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能,那么你已经来对地方了。本文的目的就是给数据分析方面的Python新手提供一个完整的学习路径。该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述。如果你已经有一些相关的背景知识,或者你不需要路径中的所有内容,你可以随意调整你自己的学习路径,并且让大家知道你是如何调整的。
步骤0:热身
开始学习旅程之前,先回答第一个问题:为什么使用Python?或者,Python如何发挥作用?
观看DataRobot创始人Jeremy在PyCon Ukraine 2014上的30分钟演讲,来了解Python是多么的有用。

步骤1:设置你的机器环境

现在你已经决心要好好学习了,也是时候设置你的机器环境了。最简单的方法就是从Continuum.io上下载分发包anaconda。Anaconda将你以后可能会用到的大部分的东西进行了打包。采用这个方法的主要缺点是,即使可能已经有了可用的底层库的更新,你仍然需要等待Continuum去更新Anaconda包。当然如果你是一个初学者,这应该没什么问题。
如果你在安装过程中遇到任何问题,你可以在这里找到不同操作系统下更详细的安装说明。

步骤2:学习Python语言的基础知识

你应该先去了解Python语言的基础知识、库和数据结构。Codecademy上的Python课程是你最好的选择之一。完成这个课程后,你就能轻松的利用Python写一些小脚本,同时也能理解Python中的类和对象。
具体学习内容:列表Lists,元组Tuples,字典Dictionaries,列表推导式,字典推导式。
任务:解决HackerRank上的一些Python教程题,这些题能让你更好的用Python脚本的方式去思考问题。
替代资源:如果你不喜欢交互编码这种学习方式,你也可以学习谷歌的python。这个2天的课程系列不但包含前边提到的Python知识,还包含了一些后边将要讨论的东西。

步骤3:学习Python语言中的​正则表达式

你会经常用到正则表达式来进行数据清理,尤其是当你处理文本数据的时候。学习正则表达式的最好方法是参加谷歌的python教程,它会让你能更容易的使用正则表达式。
任务:做关于小孩名字的正则表达式练习。
如果你还需要更多的练习,你可以参与这个文本清理的教程。数据预处理中涉及到的各个处理步骤对你来说都会是不小的挑战。

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