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為什么學習Python數據科學？

Python是數據科學職業所需的寶貴技能之一。Python是數據科學的首選編程語言。

• 2016年，它超越了R on Kaggle，這是數據科學競賽的首選平臺。
• 2017年，它在KDNuggets對數據科學家最常用工具的年度調查中取代了R.
• 2018年，66％的數據科學家報告每天使用Python，使其成為分析專業人士的頭號工具。

數據科學專家預計，隨著Python生態系統的不斷發展，這一趨勢將持續下去。雖然您學習Python編程的過程可能剛剛開始，但就業機會也很豐富，并且還在增長。

據Indeed，數據科學家的平均工資是127,918美元。這個數字預計只會增加。 IBM的專家預測，到2020年，數據科學家的需求將增長28％。

因此，Python數據科學的未來是光明的。

• python測試開發項目實戰-目錄
• python工具書籍下載-持續更新
• python 3.7極速入門教程 - 目錄

如何學習Python的數據科學

• 第1步：學習Python基礎知識

Python編程基礎知識及Jupyter Notebook。比如python 3.7極速入門教程：https://china-testing.github.io/python3_quick.html

通過加入社區，您可以將自己置身于志同道合的人群中，并增加就業機會。根據人力資源管理協會的統計，內推占所有雇員的30％。比如扣扣群：630011153 144081101。創建Kaggle帳戶。

嘗試使用命令行界面：命令行界面(CLI)使您可以更快地運行腳本，從而可以更快地測試程序并處理更多數據。

• 第2步：練習迷你Python項目

嘗試編寫諸如在線游戲的計算器之類的程序，或者從您所在城市的Google獲取天氣的程序。構建這樣的迷你項目將幫助您學習Python。這些編程項目是所有語言的標準，也是鞏固您對基礎知識理解的好方法。https://china-testing.github.io/practices.html上有不少練習項目。

使用API??構建體驗并開始Web抓取。除了幫助您學習Python編程之外，Web抓取對于您以后收集數據非常有用。

閱讀指南，博客文章，甚至其他人的開源代碼，以學習Python和數據科學最佳實踐 - 并獲得新的想法。

《Python編程快速上手:讓繁瑣工作自動化》有很多優秀的實例，在https://china-testing.github.io/python3_quick9.html可以下載，該網址還收集了海量的python書籍。

SQL用于與數據庫通信以更改，編輯和重新組織信息。 SQL是數據科學界的重要內容，因為40％的數據科學家報告說它一直在使用它。

• 第3步：學習Python數據科學庫

與其他一些編程語言不同，在Python中，通常有一種最好的方法。用于數據科學的三個最佳和最重要的Python庫是NumPy，Pandas和Matplotlib。

NumPy和Pandas非常適合探索和玩數據。 Matplotlib是數據可視化庫，可以生成類似Excel或Google表格中找到的圖表。當然還有其他很多優秀的庫，請參考：https://github.com/china-testing/python-api-tesing。

Python擁有豐富的專家社區，他們渴望幫助您學習Python。像Quora，Stack Overflow和Dataquest的Slack這樣的資源讓很多人興奮地分享他們的知識并幫助你學習Python編程。改變使用百度的不良習慣。盡量使用google、https://www.oscobo.com/等，可以參考https://china-testing.github.io/address.html的搜索引擎收集。

Git是一種流行的工具，可以幫助您跟蹤對代碼所做的更改，從而更容易糾正錯誤，實驗和與他人協作。類似的有hg。

• 第4步：在學習Python時構建數據科學組合

對于有抱負的數據科學家來說，投資組合是必須的。

這些項目應該包括幾個不同的數據集，并且應該給讀者留下您已經收集到的有趣見解。您的投資組合不需要特定的主題;找到您感興趣的數據集，然后想出一種將它們組合在一起的方法。

顯示這些項目可以讓同行數據科學家們進行合作，并向未來的雇主展示您真正花時間學習Python和其他重要的編程技能。

數據科學的一個好處是，您的投資組合可以兼作簡歷，同時突出您學到的技能，如Python編程。

通過以下方式啟動您的學習：溝通，協作并專注于技術能力

在此期間，您需要確保培養與他人合作所需的軟技能，確保您真正了解您正在使用的工具的內部工作原理。

在學習Python用于數據科學的同時，最好獲得統計學方面的扎實背景。了解統計數據將為您提供專注于正確事物所需的思維模式，因此您將找到有價值的見解（和真正的解決方案），而不僅僅是執行代碼。

• 第5步：應用高級數據科學技術

數據科學之旅將充滿不斷的學習，但您可以完成高級課程，以確保您已涵蓋所有基礎。比如回歸，分類和k-means聚類模型。您還可以進入機器學習 - 自舉模型和使用scikit-learn創建神經網絡。

此時，編程項目可以包括使用實時數據源創建模型。這種機器學習模型隨著時間的推移調整其預測。

記住：繼續學習！

數據科學是一個跨越眾多行業的不斷發展的領域。

按需求增長的速度，有指數級的學習機會。繼續閱讀，協作和與他人交談，隨著時間的推移，您一定會保持興趣和競爭優勢。

學習Python需要多長時間？

學習Python需要花費大量時間。具體而言，對于數據科學，估計要3個月到一年。如果需要參加培訓，切記能確定老師具備相應的實際技能。不少機構的老師實際都未入門，自學加實際從業高手的指點，是比較快捷的方式。

參考資料

• 本文涉及的python測試開發庫 謝謝點贊！
• 本文相關海量書籍下載
• 2018最佳人工智能機器學習工具書及下載(持續更新)
• https://www.dataquest.io/blog/how-to-learn-python-for-data-science-in-5-steps/

• Kaggle
• KDNuggets study on Python overtaking R
• KDNuggets poll of data scientists and the tools they use
• Indeed.com salary estimates
• Forbes
• Society for Human Resource Management

轉載于:https://my.oschina.net/u/1433482/blog/3009863

總結

以上是生活随笔為你收集整理的有前途的人工智能大数据分析相关职业：Python数据科学入门之路的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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