Python數(shù)據(jù)科學(xué)家的完整學(xué)習(xí)路徑分享

　今天小編想要講解的是關(guān)于Python數(shù)據(jù)科學(xué)家的完整學(xué)習(xí)路徑分享，首選我們?cè)谄鸩介_始學(xué)習(xí)旅程之前，要清楚為什么使用Python?Python如何發(fā)揮作用?首先我們需要一份關(guān)于數(shù)據(jù)分析方面的Python學(xué)習(xí)路徑，適合新手入門學(xué)習(xí)。下面跟著小編一起來看看吧。

創(chuàng)新互聯(lián)建站主營白朗網(wǎng)站建設(shè)的網(wǎng)絡(luò)公司,主營網(wǎng)站建設(shè)方案,成都app軟件開發(fā),白朗h5小程序定制開發(fā)搭建,白朗網(wǎng)站營銷推廣歡迎白朗等地區(qū)企業(yè)咨詢

　Python數(shù)據(jù)科學(xué)家學(xué)習(xí)計(jì)劃八個(gè)步驟：
　一、設(shè)置機(jī)器環(huán)境
　設(shè)置機(jī)器環(huán)境。最簡單的方法就是從官網(wǎng)上下載分發(fā)包Anaconda。Anaconda將以后可能會(huì)用到的大部分的東西進(jìn)行了打包。采用這個(gè)方法的主要缺點(diǎn)是，即使可能已經(jīng)有了可用的底層庫的更新，你仍然需要等待Continuum去更新Anaconda包。當(dāng)然如果你是一個(gè)初學(xué)者，這應(yīng)該沒什么問題。
　二、Python語言的基礎(chǔ)知識(shí)
　了解Python語言的基礎(chǔ)知識(shí)、庫和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Codecademy上的Python課程是你最好的選擇之一。完成這個(gè)課程后，你就能輕松的利用Python寫一些小腳本，同時(shí)也能理解Python中的類和對(duì)象。具體學(xué)習(xí)內(nèi)容：列表Lists，元組Tuples，字典Dictionaries，列表推導(dǎo)式，字典推導(dǎo)式。
　任務(wù)：解決HackerRank上的一些Python教程題，這些題能讓你更好的用Python腳本的方式去思考問題。
　三、Python語言中的正則表達(dá)式

　經(jīng)常用到正則表達(dá)式來進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，尤其是當(dāng)你處理文本數(shù)據(jù)的時(shí)候。學(xué)習(xí)正則表達(dá)式的最好方法是參加谷歌的Python課程，它會(huì)讓你能更容易的使用正則表達(dá)式。
　四、學(xué)習(xí)Python中的科學(xué)庫—NumPy, SciPy, Matplotlib以及Pandas
　根據(jù)NumPy教程進(jìn)行完整的練習(xí)，特別要練習(xí)數(shù)組arrays。這將會(huì)為下邊的學(xué)習(xí)旅程打好基礎(chǔ)。接下來學(xué)習(xí)Scipy教程?？赐闟cipy介紹和基礎(chǔ)知識(shí)后，你可以根據(jù)自己的需要學(xué)習(xí)剩余的內(nèi)容。并不需要學(xué)習(xí)Matplotlib教程。對(duì)于我們這里的需求來說，Matplotlib的內(nèi)容過于廣泛。目前只需要簡單了解一些就可以了。
　學(xué)習(xí)Pandas。Pandas為Python提供DataFrame功能(類似于R)。這也是你應(yīng)該花更多的時(shí)間練習(xí)的地方。Pandas會(huì)成為所有中等規(guī)模數(shù)據(jù)分析的最有效的工具。
　五、有用的數(shù)據(jù)可視化

　六、Scikit-learn庫和機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容
　Scikit-learn是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最有用的Python庫。這里是該庫的簡要概述。完成哈佛CS109課程的課程10到課程18，這些課程包含了機(jī)器學(xué)習(xí)的概述，同時(shí)介紹了像回歸、決策樹、整體模型等監(jiān)督算法以及聚類等非監(jiān)督算法。你可以根據(jù)各個(gè)課程的任務(wù)來完成相應(yīng)的課程。
　七、練習(xí)
　如何練習(xí)？比通過在Kaggle上和數(shù)據(jù)科學(xué)家們進(jìn)行競賽來練習(xí)更好的方式嗎?深入一個(gè)當(dāng)前Kaggle上正在進(jìn)行的比賽，嘗試使用你已經(jīng)學(xué)過的所有知識(shí)來完成這個(gè)比賽。
　八、深度學(xué)習(xí)
　已經(jīng)學(xué)習(xí)了大部分的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，需要關(guān)注一下深度學(xué)習(xí)。很可能你已經(jīng)知道什么是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的新手，建議在deeplearning.net上有深度學(xué)習(xí)方面最全面的資源，講座、數(shù)據(jù)集、挑戰(zhàn)、教程等。嘗試參加培訓(xùn)班課程了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)。

關(guān)于Python數(shù)據(jù)科學(xué)家的完整學(xué)習(xí)路徑分享就分享到這里了，當(dāng)然并不止以上和大家分析的辦法，不過小編可以保證其準(zhǔn)確性是絕對(duì)沒問題的。希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的參考價(jià)值，可以學(xué)以致用。如果喜歡本篇文章，不妨把它分享出去讓更多的人看到。

名稱欄目：Python數(shù)據(jù)科學(xué)家的完整學(xué)習(xí)路徑分享
網(wǎng)頁URL：http://muchs.cn/article4/jpijie.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供搜索引擎優(yōu)化、企業(yè)網(wǎng)站制作、建站公司、動(dòng)態(tài)網(wǎng)站、定制開發(fā)、ChatGPT

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)