大數(shù)據(jù)分析Python語(yǔ)言學(xué)習(xí)策略

　　為什么要學(xué)習(xí)Python進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)?
 

　　在探索如何學(xué)習(xí)用于數(shù)據(jù)科學(xué)的Python之前，我們應(yīng)該簡(jiǎn)要回答為什么首先應(yīng)該學(xué)習(xí)Python。
 

　　簡(jiǎn)而言之，了解Python是數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)所需的寶貴技能之一。
 

　　盡管并非一直如此，但是Python是數(shù)據(jù)科學(xué)的首選編程語(yǔ)言。以下是簡(jiǎn)短的歷史記錄：
 

　　在2018年，有66%的大數(shù)據(jù)分析師報(bào)告稱每天都在使用Python，這使其成為分析專業(yè)人員的第一語(yǔ)言。
 

　　數(shù)據(jù)科學(xué)專家預(yù)計(jì)，隨著Python生態(tài)系統(tǒng)的不斷發(fā)展，這種趨勢(shì)將繼續(xù)下去。雖然您學(xué)習(xí)Python編程的旅程可能才剛剛開始，但很高興得知就業(yè)機(jī)會(huì)也很豐富(并且還在不斷增長(zhǎng))。

　　根據(jù)招聘網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析師的平均工資為121,583美元。
 

　　由于對(duì)大數(shù)據(jù)分析師的需求預(yù)計(jì)將保持增長(zhǎng)，因此預(yù)計(jì)該數(shù)字只會(huì)增加。在2020年，有三次在科學(xué)的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)科學(xué)求職許多工作職位，根據(jù)招聘網(wǎng)站的數(shù)據(jù)。這意味著對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的需求大大超過了供應(yīng)。
 

　　因此，數(shù)據(jù)科學(xué)的前途一片光明，Python只是其中的一小部分。幸運(yùn)的是，學(xué)習(xí)Python和其他編程基礎(chǔ)知識(shí)是一如既往的。我們將通過五個(gè)簡(jiǎn)單的步驟向您展示。
 

　　但是請(qǐng)記住–僅因?yàn)椴襟E簡(jiǎn)單，并不意味著您不必進(jìn)行任何工作。如果您投入自己的精力并投入大量時(shí)間學(xué)習(xí)Python，那么您不僅有可能學(xué)習(xí)新技能，而且有可能將您的職業(yè)提升到一個(gè)新的水平。
 

　　如何學(xué)習(xí)Python進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)
 

　　首先，您需要找到正確的課程來(lái)幫助您學(xué)習(xí)Python編程。AAA教育的課程是專門為您設(shè)計(jì)的，以您自己的步調(diào)學(xué)習(xí)Python進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)，從而挑戰(zhàn)您在我們的交互式瀏覽器內(nèi)界面中編寫真實(shí)的代碼并使用真實(shí)的數(shù)據(jù)。
 

　　除了在課程設(shè)置中學(xué)習(xí)Python外，您成為大數(shù)據(jù)分析師的過程還應(yīng)包括一些軟技能。另外，我們建議您一路學(xué)習(xí)一些免費(fèi)的技術(shù)技能。
 

　　第1步：學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)知識(shí)
 

　　每個(gè)人都從某個(gè)地方開始。第一步是學(xué)習(xí)Python編程基礎(chǔ)的地方。您還將需要介紹數(shù)據(jù)科學(xué)。
 

　　Jupyter Notebook是你學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析過程中應(yīng)該開始使用的重要工具之一，它預(yù)先包裝了Python庫(kù)，可以幫助您學(xué)習(xí)這兩件事。
 

　　相關(guān)技能：嘗試命令行界面
 

　　該命令行界面(CLI)，可以更快速地運(yùn)行腳本，可以讓你的測(cè)試程序更快，工作有更多的數(shù)據(jù)。
 

　　第2步：練習(xí)Mini Python項(xiàng)目
 

　　我們堅(jiān)信動(dòng)手學(xué)習(xí)。您可能會(huì)很快準(zhǔn)備好構(gòu)建小型Python項(xiàng)目，這可能會(huì)讓您感到驚訝。我們已經(jīng)為初學(xué)者編寫了一份很棒的Python項(xiàng)目指南，其中包括以下想法：
 

　　1)跟蹤和分析您個(gè)人的淘寶支出習(xí)慣 —一個(gè)有趣的項(xiàng)目，可以幫助您練習(xí)Python和Pandas的基礎(chǔ)知識(shí)，同時(shí)還可以使您真正了解自己的個(gè)人財(cái)務(wù)狀況。

　　2)分析來(lái)自調(diào)查的數(shù)據(jù)-在此初學(xué)者項(xiàng)目中查找公共調(diào)查數(shù)據(jù)或使用您自己工作中的調(diào)查數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)將教您深入挖掘挖掘見解的答案。

　　3)嘗試使用我們的指導(dǎo)項(xiàng)目之一 –針對(duì)使用實(shí)際數(shù)據(jù)并提供指導(dǎo)的每個(gè)技能水平的交互式Python項(xiàng)目，同時(shí)仍然挑戰(zhàn)您以新方式應(yīng)用技能。
 

　　但這確實(shí)只是冰山一角。您可以嘗試對(duì)諸如在線游戲的計(jì)算器之類的程序進(jìn)行編程，或者嘗試從您所在城市的百度獲取天氣的程序。您還可以構(gòu)建簡(jiǎn)單的游戲和應(yīng)用程序，以幫助您熟悉使用Python的知識(shí)。
 

　　構(gòu)建這樣的微型項(xiàng)目將幫助您學(xué)習(xí)Python。像這樣的編程項(xiàng)目對(duì)于所有語(yǔ)言都是標(biāo)準(zhǔn)的，是鞏固您對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)的一種很好的方式。
 

　　您應(yīng)該開始使用API??積累經(jīng)驗(yàn)，并開始進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)抓取。除了幫助您學(xué)習(xí)Python編程外，Web抓取還將對(duì)您以后收集數(shù)據(jù)很有用。
 

　　閱讀文獻(xiàn)
 

　　增強(qiáng)您的課程并找到您遇到的Python編程挑戰(zhàn)的答案。閱讀相關(guān)文章，甚至其他人的開源代碼，以學(xué)習(xí)Python和數(shù)據(jù)科學(xué)最佳實(shí)踐-并獲得新的想法。
 

　　Al Sweigart撰寫的《用Python自動(dòng)完成無(wú)聊的事情》是一種極好的娛樂資源。但是，我們匯總了完整的數(shù)據(jù)科學(xué)電子書清單，這些書也完全免費(fèi)供您查看。重點(diǎn)包括：
 

　　1)數(shù)據(jù)科學(xué)手冊(cè) -大量采訪正在工作的大數(shù)據(jù)分析師的訪談，可以使您更好地了解真正的數(shù)據(jù)科學(xué)工作是什么樣的，以及如何在該領(lǐng)域取得成功。

　　2)Python數(shù)據(jù)科學(xué)手冊(cè) —一個(gè)helfpul指南，也可以在Github上以方便的Jupyter Notebook格式獲得，因此您可以親自研究并運(yùn)行所有示例代碼。

　　3)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的要素 —一本龐大的，最近更新的統(tǒng)計(jì)學(xué)教科書，在您學(xué)習(xí)Python以確保您的工作在統(tǒng)計(jì)上有效時(shí)，可以作為參考。
 

　　使用SQL處理數(shù)據(jù)庫(kù)
 

　　SQL用于與數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)話以更改，編輯和重組信息。SQL是數(shù)據(jù)科學(xué)界的重要組成部分，并且我們寫了整篇文章，內(nèi)容涉及如果想要從事數(shù)據(jù)工作，為什么需要學(xué)習(xí)SQL。
 

　　第3步：學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)
 

　　與某些其他編程語(yǔ)言不同，在Python中，通常存在一種最佳的處理方式。數(shù)據(jù)科學(xué)的三個(gè)最好也是最重要的Python庫(kù)是NumPy，Pandas和Matplotlib。
 

　　我們?yōu)?5個(gè)最重要的數(shù)據(jù)科學(xué)Python庫(kù)整理了有用的指南，但以下一些對(duì)于Python中的任何數(shù)據(jù)工作都至關(guān)重要：
 

　　1)NumPy —使各種數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)運(yùn)算更容易的庫(kù);它也是Pandas庫(kù)許多功能的基礎(chǔ)。

　　2)pandas —一個(gè)專門創(chuàng)建用于促進(jìn)數(shù)據(jù)處理的Python庫(kù)，這是許多Python數(shù)據(jù)科學(xué)工作的基礎(chǔ)。

　　3)Matplotlib-一個(gè)可視化庫(kù)，可以快速輕松地從數(shù)據(jù)生成圖表。

　　4)scikit-learn —最受歡迎的Python機(jī)器學(xué)習(xí)工作庫(kù)。
 

　　NumPy和Pandas非常適合探索和處理數(shù)據(jù)。Matplotlib是一個(gè)數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，可生成類似于Excel或百度表格中的圖形。
 

　　多提問問題
 

　　Python擁有豐富的專家社區(qū)，他們渴望幫助您學(xué)習(xí)Python。Quora，Stack Overflow和AAA教育的學(xué)習(xí)者社區(qū)等資源充斥著分享他們的知識(shí)并幫助您學(xué)習(xí)Python編程的人們。對(duì)于每個(gè)任務(wù)，我們也有一個(gè)常見問題解答，以幫助您在AAA教育編程課程中遇到的所有問題。
 

　　相關(guān)技能：使用Git進(jìn)行版本控制
 

　　Git是一種流行的工具，可以幫助您跟蹤對(duì)代碼所做的更改，從而更容易糾正錯(cuò)誤，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)以及與他人合作。
 

　　步驟4：在學(xué)習(xí)Python的同時(shí)構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)品組合
 

　　對(duì)于有抱負(fù)的大數(shù)據(jù)分析師來(lái)說，必須有一個(gè)投資組合。
 

　　這些項(xiàng)目應(yīng)包括使用幾個(gè)不同的數(shù)據(jù)集的工作，并應(yīng)使讀者從中獲得有趣的見解。要考慮的某些類型的項(xiàng)目：
 

　　1)數(shù)據(jù)清理項(xiàng)目-任何涉及清理和分析的臟數(shù)據(jù)或“非結(jié)構(gòu)化”數(shù)據(jù)的項(xiàng)目都會(huì)給潛在的雇主留下深刻的印象，因?yàn)榇蠖鄶?shù)實(shí)際數(shù)據(jù)都需要清理。

　　2)數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目—進(jìn)行有吸引力的，易于閱讀的可視化既是編程又是設(shè)計(jì)的挑戰(zhàn)，但是，如果您做對(duì)了，您的分析將更具影響力。在項(xiàng)目中擁有漂亮的圖表將使您的投資組合脫穎而出。

　　3)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目—如果您想當(dāng)一名大數(shù)據(jù)分析師，您肯定會(huì)需要一個(gè)展示ML印章的項(xiàng)目(并且您可能需要幾個(gè)不同的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，每個(gè)項(xiàng)目都著重于使用不同的流行算法) 。
 

　　您的分析應(yīng)清晰可見。最好采用Jupyter Notebook之類的格式，以便技術(shù)人員可以閱讀您的代碼，但非技術(shù)人員也可以跟隨您的圖表和書面說明。
 

　　您的投資組合不一定需要特定的主題。找到您感興趣的數(shù)據(jù)集，然后提出一種將它們組合在一起的方法。但是，如果您想在特定的公司或行業(yè)工作，則在您的投資組合中展示與??該行業(yè)相關(guān)的項(xiàng)目是一個(gè)好主意。
 

　　顯示此類項(xiàng)目為大數(shù)據(jù)分析師提供了與您潛在合作的機(jī)會(huì)，并向未來(lái)的雇主表明您確實(shí)花時(shí)間學(xué)習(xí)Python和其他重要的編程技能。
 

　　數(shù)據(jù)科學(xué)的優(yōu)點(diǎn)之一是，您的投資組合可以兼作簡(jiǎn)歷，同時(shí)突出顯示您已學(xué)習(xí)的技能，例如Python編程。
 

　　溝通，合作和專注于技術(shù)能力
 

　　在這段時(shí)間里，您將需要確保正在培養(yǎng)與他人合作所需的那些軟技能，以確保您真正了解所使用工具的內(nèi)部運(yùn)作方式。
 

　　學(xué)習(xí)初學(xué)者和中級(jí)統(tǒng)計(jì)
 

　　在學(xué)習(xí)Python進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)時(shí)，您還希望獲得扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)背景。了解統(tǒng)計(jì)信息將為您提供所需的思維方式，讓您專注于正確的事情，因此您將發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的見解(和實(shí)際解決方案)，而不僅僅是執(zhí)行代碼。
 

　　第5步：應(yīng)用高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)
 

　　最后，旨在提高您的技能。您的數(shù)據(jù)科學(xué)之旅將充滿不斷的學(xué)習(xí)，但是您可以完成一些高級(jí)課程，以確保您已覆蓋所有基礎(chǔ)。
 

　　您將需要熟悉回歸，分類和k均值聚類模型。您還可以進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)–引導(dǎo)模型并使用scikit-learn創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
 

　　此時(shí)，編程項(xiàng)目可以包括使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源創(chuàng)建模型。這種機(jī)器學(xué)習(xí)模型會(huì)隨著時(shí)間調(diào)整其預(yù)測(cè)。
 

　　記?。豪^續(xù)學(xué)習(xí)!
 

　　數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)跨越眾多行業(yè)的不斷發(fā)展的領(lǐng)域。
 

　　以需求增長(zhǎng)的速度，有成倍的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。繼續(xù)閱讀，合作和與他人交談，隨著時(shí)間的推移，您一定會(huì)保持興趣和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
 

　　學(xué)習(xí)Python需要多長(zhǎng)時(shí)間?
 

　　閱讀完這些步驟后，你最想知道的問題是：“這需要多長(zhǎng)時(shí)間?”
 

　　關(guān)于學(xué)習(xí)Python需要多長(zhǎng)時(shí)間的估計(jì)很多。具體而言，對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)，估計(jì)范圍為三個(gè)月到一年的一致實(shí)踐。
 

　　我們已經(jīng)看到人們以閃電般的速度完成課程，而其他人則慢得多。
 

　　確實(shí)，這完全取決于您所需的時(shí)間表，您可以專用于學(xué)習(xí)Python編程的空閑時(shí)間以及學(xué)習(xí)的進(jìn)度。
 

　　AAA教育的課程是為您創(chuàng)建的，以您自己的速度發(fā)展。每條路徑都充滿使命，動(dòng)手學(xué)習(xí)和提出問題的機(jī)會(huì)，以便您可以深入掌握數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。
 

　　免費(fèi)開始使用。 通過我們的大數(shù)據(jù)分析師路徑學(xué)習(xí)Python并立即開始掌握新技能!
 

　　在哪里可以學(xué)習(xí)Python進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)?
 

　　那里有大量的Python學(xué)習(xí)資源，但是如果您想為數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)它，最好選擇專門講授數(shù)據(jù)科學(xué)的地方。
 

　　這是因?yàn)镻ython還用于從游戲開發(fā)到移動(dòng)應(yīng)用程序的各種其他編程領(lǐng)域。通用的“學(xué)習(xí)Python”資源會(huì)嘗試教授所有內(nèi)容，但這意味著您將學(xué)習(xí)很多與數(shù)據(jù)科學(xué)工作實(shí)際上不相關(guān)的東西。
 

　　此外，從事與您的目標(biāo)無(wú)關(guān)的工作可能會(huì)感到很沮喪。如果您想進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，而正在努力學(xué)習(xí)如何使用Python構(gòu)建游戲的課程，那么很容易感到沮喪和退出。
 

　　那里有很多免費(fèi)的Python數(shù)據(jù)科學(xué)教程。如果您不想花錢去學(xué)習(xí)Python，那么這可能是一個(gè)不錯(cuò)的選擇—上一句中的鏈接包括數(shù)十個(gè)鏈接，按難度級(jí)別和重點(diǎn)領(lǐng)域分開。
 

　　但是，如果您對(duì)此很認(rèn)真，那么最好找到一個(gè)可以交互式地教您的平臺(tái)，并提供可以指導(dǎo)您完成數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)歷程的課程。AAA教育就是這樣一個(gè)平臺(tái)，我們提供的課程序列可以使您從初學(xué)者到合格的Python 數(shù)據(jù)分析師且能夠就業(yè)大數(shù)據(jù)分析師職位。
 

　　在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域需要Python嗎?
 

　　可以使用Python或R作為大數(shù)據(jù)分析師來(lái)工作。每種語(yǔ)言都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，并且在行業(yè)中都廣泛使用。Python總體上更受歡迎，但是R在某些行業(yè)(尤其是在學(xué)術(shù)界和研究界)占主導(dǎo)地位。
 

　　要進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)工作，您肯定需要學(xué)習(xí)這兩種語(yǔ)言中的至少一種。它不必是Python，但必須是Python或R之一。
 

　　當(dāng)然，無(wú)論您選擇哪種Python或R作為主要編程語(yǔ)言，都必須學(xué)習(xí)一些SQL。
 

　　Python在數(shù)據(jù)科學(xué)方面比R更好嗎?
 

　　這是數(shù)據(jù)科學(xué)中不斷討論的話題，但真正的答案是，這取決于您要尋找的東西和您想要的東西。
 

　　R是在考慮統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上構(gòu)建的，并且有許多令人贊嘆的軟件包，可以輕松地用于數(shù)據(jù)科學(xué)。它還有一個(gè)非常支持的在線社區(qū)。
 

　　Python是進(jìn)行全方位工作的更好的語(yǔ)言，這意味著您的Python技能將更容易轉(zhuǎn)移到其他學(xué)科。它也稍受歡迎，并且有人認(rèn)為這是兩者中較容易學(xué)習(xí)的(盡管很多R人士會(huì)不同意)。
 

　　Python如何用于數(shù)據(jù)科學(xué)?
 

　　諸如Python之類的編程語(yǔ)言被用于數(shù)據(jù)科學(xué)過程的每個(gè)步驟。例如，數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目工作流程可能如下所示：
 

　　1)使用Python和SQL，您可以編寫查詢以從公司數(shù)據(jù)庫(kù)中提取所需的數(shù)據(jù)。

　　2)使用Python和pandas庫(kù)，您可以將數(shù)據(jù)清理并將其分類到一個(gè)可供分析的數(shù)據(jù)框(表)中。

　　3)使用Python以及pandas和matplotlib庫(kù)，您可以開始分析，探索和可視化數(shù)據(jù)。

　　4)在通過探索了解了有關(guān)數(shù)據(jù)的更多信息之后，您可以使用Python和scikit-learn庫(kù)構(gòu)建一個(gè)預(yù)測(cè)模型，該模型可以根據(jù)提取的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)公司的未來(lái)結(jié)果。

　　5)您可以將最終分析和模型結(jié)果安排為適當(dāng)?shù)母袷?，以便與您的同事進(jìn)行交流。
 

　　幾乎在每個(gè)步驟中都使用Python!