python數(shù)據(jù)學習，數(shù)據(jù)科學家的完整學習路徑（Python版）

不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網圍繞的時代里，選擇python數(shù)據(jù)學習，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現(xiàn)在哪里：Python數(shù)據(jù)分析步驟，Python數(shù)據(jù)分析學習路徑圖（120天Get新技能），如何高效地學習數(shù)據(jù)結構——Python篇，數(shù)據(jù)科學家的完整學習路徑（Python版）??。

1.Python數(shù)據(jù)分析步驟

不管是用excel還是用Python， 數(shù)據(jù)分析過程都遵循一樣的套路。在學習完Python的基礎知識之后，我把用Python進行數(shù)據(jù)分析過程中涉及的函數(shù)都標注了出來以方便后來回憶查看。

2.Python數(shù)據(jù)分析學習路徑圖（120天Get新技能）

Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言，由Guido van Rossum于1989年底發(fā)明。由于他簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴展性等特點，Python又被稱之為膠水語言。下圖為主要程序語言近年來的流行趨勢，Python受歡迎程度扶搖直上。 圖片來源用Python玩轉數(shù)據(jù)由于Python擁有非常豐富的庫，使其在數(shù)據(jù)分析領域也有廣泛的應用。由于Python本身有十分廣泛的應用，本期Python數(shù)據(jù)分析路線圖主要從數(shù)據(jù)分析從業(yè)人員的角度講述Python數(shù)據(jù)分析路線圖。整個路線圖計劃分成16周，120天左右。主要學習內容包括四大部分：1）Python工作環(huán)境及基礎語法知識了解（包括正則表達式相關知識學習）；2）數(shù)據(jù)采集相關知識（python爬蟲相關知識）；3）數(shù)據(jù)分析學習；4）數(shù)據(jù)可視化學習。PYTHON學習路徑計劃圖Python 工作環(huán)境及基礎語法知識了解對于Python基礎語法學習部分，學習周期大概為4周，需要的相關資源在網絡上都能找到免費的資源，而且質量都不錯。相關中文資源如下：1、python工作集成環(huán)境包Python(x,y):下載地址（ ）如果安裝了上面集成工作包，則下面的包不需要重新安裝了。關于包的安裝方法在學習資源圖書中都有介紹，通常安裝庫采用pip方法，也可以用pip list查詢系統(tǒng)安裝了哪些庫。3、學習資源圖書1）Python基礎教程（第2版）[電子版圖書自行百度]2）深入淺出Head First python（中文版）[電子版圖書自行百度]在線教程1）廖雪峰的python教程（

3.如何高效地學習數(shù)據(jù)結構——Python篇

原文鏈接： 我們來看看如何高效地學習一門語言的數(shù)據(jù)結構，今天我們先看Python篇。 所謂數(shù)據(jù)結構，是指相互之間存在一種或多種特定關系的數(shù)據(jù)類型的集合。 Python在數(shù)據(jù)分析領域中，最常用的數(shù)據(jù)結構，莫過于DataFrame了，今天我們就介紹如何高效地學習DataFrame這種數(shù)據(jù)結構。 要學習好一種東西，*給自己找一個目標，達到了這個目標，我們就是學好了。一般，我在學習一門新的語言的數(shù)據(jù)結構的時候，一般要求自己達到以下五個要求： *個問題：概念，這種數(shù)據(jù)結構的概念是什么呢？ 第二個問題：定義，如何定義這種數(shù)據(jù)結構呢？ 第三個問題：限制，使用這種數(shù)據(jù)結構，有什么限制呢？ 第四個問題：訪問，訪問這種數(shù)據(jù)結構內的數(shù)據(jù)的方式是什么呢？ 第五個問題：修改，如何對這種數(shù)據(jù)結構進行增加元素、刪除元素以及修改元素呢？ 好，今天我們就來回答一下以上五個問題。 *個問題：概念，這種數(shù)據(jù)結構的概念是什么呢？ 數(shù)據(jù)框是用于存儲多行和多列的數(shù)據(jù)集合，下面我們使用一張圖片，形象地講解它的內部結構： OK，這個就是數(shù)據(jù)框的概念了。 第二個問題：定義，如何定義這種數(shù)據(jù)結構呢？ DataFrame函數(shù)語法 DataFrame() 代碼舉例 ： >>> df = DataFrame({ 'age': Series([21, 22, 23]), 'name': Series(['KEN', 'John', 'JIMI']) }); >>> df age name 0 21 KEN 1 22 John 2 23 JIMI OK，這個就是定義數(shù)據(jù)框DataFrame的方法了。 第三個問題：限制，使用這種數(shù)據(jù)結構，有什么限制呢？ 一般而言，限制是對于這種數(shù)據(jù)結構是否只能存儲某種數(shù)據(jù)類型，在Python的數(shù)據(jù)框中，允許存放多種數(shù)據(jù)類型，基本上對于默認的數(shù)據(jù)類型，沒有任何限制。 第四個問題：訪問，訪問這種數(shù)據(jù)結構內的數(shù)據(jù)的方式是什么呢？訪問位置方法備注訪問列變量名[列名]訪問對應列訪問行變量名[n:m]訪問n行到m-1行的數(shù)據(jù)訪問行和列變量名.iloc[n1:n2, m1:m2]訪問n1到n2-1列，m1到m2-1行的數(shù)據(jù)訪問位置變量名.at[n, 列名]訪問n行，列位置 代碼舉例 >>> df['age'] 0 21 1 22 2 23 Name: age, dtype: int64 >>> df[1:2] age name 1 22 John >>> df.iloc[0:1, 0:2] age name 0 21 KEN >>> df.at[0, 'name'] 'KEN' >>> df[['age', 'name']] age name 0 21 KEN 1 22 John 2 23 JIMI >>> 第五個問題：修改，如何對這種數(shù)據(jù)結構進行增加元素、刪除元素以及修改元素呢？ 這個問題，我并沒有在課程中跟大家討論過，主要是為了避免大家覺得學習起來很難。 也因此，這篇博文到了這里才是真正的干貨，之前的那些都是課程中出現(xiàn)過的內容了，哈哈， 修改包括： 1、修改列名，行索引 2、增加/刪除/修改 行 3、增加/刪除/修改 列 好，下面我們上代碼： from pandas import Series; from pandas import DataFrame; df = DataFrame({ 'age': Series([21, 22, 23]), 'name': Series(['KEN', 'John', 'JIMI']) }); #1.1、修改列名 >>> df.columns Index(['age', 'name'], dtype='object') >>> df.columns=['age2', 'name2'] >>> df age2 name2 0 21 KEN 1 22 John 2 23 JIMI #1.2、修改行名 >>> df.index ([0, 1, 2], dtype='int64') >>> df.index = range(1,4) >>> df.index ([1, 2, 3], dtype='int64') #2.1、刪除行 >>> df.drop(1) age2 name2 2 22 John 3 23 JIMI >>> df age2 name2 1 21 KEN 2 22 John 3 23 JIMI #注意，刪除后的DataFrame需要一個變量來接收，并不會直接修改原來的DataFrame. >>> newdf = df.drop(1); >>> newdf age2 name2 2 22 John 3 23 JIMI #2.2、刪除列 >>> del newdf['age2'] >>> newdf name2 2 John 3 JIMI #3.1、增加行 >>> df.loc[len(df)+1] = [24, "KENKEN"]; >>> df age2 name2 1 21 KEN 2 22 John 3 23 JIMI 4 24 KENKEN #3.2、增加列 >>> df['newColumn'] = [2, 4, 6, 8]; >>> df age2 name2 newColumn 1 21 KEN 2 2 22 John 4 3 23 JIMI 6 4 24 KENKEN 8 以上就是全部五個問題的答案了，通過自問自答這五個問題，我們就可以高效地學習某種數(shù)據(jù)結構了。

4.數(shù)據(jù)科學家的完整學習路徑（Python版）

這篇文章是2年前翻譯的，發(fā)表在伯樂翻譯小組，曾經在微博上被大量轉發(fā)、收藏，所以這里拿過來再次和大家分享一下。原文地址：learning-path-data-science-python。從Python菜鳥到Python Kaggler的旅程（譯注：Kaggle是一個數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)分析競賽平臺）假如你想成為一個數(shù)據(jù)科學家，或者已經是數(shù)據(jù)科學家的你想擴展你的技能，那么你已經來對地方了。本文的目的就是給數(shù)據(jù)分析方面的Python新手提供一個完整的學習路徑。該路徑提供了你需要學習的利用Python進行數(shù)據(jù)分析的所有步驟的完整概述。如果你已經有一些相關的背景知識，或者你不需要路徑中的所有內容，你可以隨意調整你自己的學習路徑，并且讓大家知道你是如何調整的。步驟0：熱身開始學習旅程之前，先回答*個問題：為什么使用Python？或者，Python如何發(fā)揮作用？觀看DataRobot創(chuàng)始人Jeremy在PyCon Ukraine 2014上的30分鐘演講，來了解Python是多么的有用。步驟1：設置你的機器環(huán)境現(xiàn)在你已經決心要好好學習了，也是時候設置你的機器環(huán)境了。最簡單的方法就是從 SciPy, 以及Pandas從這步開始，學習旅程將要變得有趣了。下邊是對各個庫的簡介，你可以進行一些常用的操作：根據(jù)NumPy教程進行完整的練習，特別要練習數(shù)組arrays。這將會為下邊的學習旅程打好基礎。接下來學習Scipy教程?？赐闟cipy介紹和基礎知識后，你可以根據(jù)自己的需要學習剩余的內容。這里并不需要學習教程。對于我們這里的需求來說，的內容過于廣泛。取而代之的是你可以學習這個筆記中前68行的內容。*學習Pandas。Pandas為Python提供DataFrame功能（類似于R）。這也是你應該花更多的時間練習的地方。Pandas會成為所有中等規(guī)模數(shù)據(jù)分析的最有效的工具。作為開始，你可以先看一個關于Pandas的10分鐘簡短介紹，然后學習一個更詳細的Pandas教程。您還可以學習兩篇博客 Data Analysis with Pandas和Data munging with Pandas中的內容。額外資源：如果你需要一本關于Pandas和Numpy的書，建議Wes McKinney寫的“Python for Data Analysis”。在Pandas的文檔中，也有很多Pandas教程，你可以在這里查看。任務：嘗試解決哈佛CS109課程的這個任務。步驟5：有用的數(shù)據(jù)可視化參加CS109的這個課程。你可以跳過前邊的2分鐘，但之后的內容都是干貨。你可以根據(jù)這個任務來完成課程的學習。步驟6：學習Scikit-learn庫和機器學習的內容現(xiàn)在，我們要開始學習整個過程的實質部分了。Scikit-learn是機器學習領域最有用的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，這些課程包含了機器學習的概述，同時介紹了像回歸、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)各個課程的任務來完成相應的課程。額外資源：如果說有那么一本書是你必讀的，推薦 。這本書雖然有點老，但依然是該領域*的書之一。此外，你還可以參加來自Yaser Abu-Mostafa的機器學習課程，這是*的機器學習課程之一。如果你需要更易懂的機器學習技術的解釋，你可以選擇來自Andrew Ng的機器學習課程，并且利用Python做相關的課程練習。Scikit-learn的教程任務：嘗試Kaggle上的這個挑戰(zhàn)步驟7：練習，練習，再練習恭喜你，你已經完成了整個學習旅程。你現(xiàn)在已經學會了你需要的所有技能?，F(xiàn)在就是如何練習的問題了，還有比通過在Kaggle上和數(shù)據(jù)科學家們進行競賽來練習更好的方式嗎？深入一個當前Kaggle上正在進行的比賽，嘗試使用你已經學過的所有知識來完成這個比賽。步驟8：深度學習現(xiàn)在你已經學習了大部分的機器學習技術，是時候關注一下深度學習了。很可能你已經知道什么是深度學習，但是如果你仍然需要一個簡短的介紹，可以看這里。我自己也是深度學習的新手，所以請有選擇性的采納下邊的一些建議。.net上有深度學習方面最全面的資源，在這里你會發(fā)現(xiàn)所有你想要的東西—講座、數(shù)據(jù)集、挑戰(zhàn)、教程等。你也可以嘗試參加Geoff Hinton的課程，來了解神經網絡的基本知識。附言：如果你需要大數(shù)據(jù)方面的庫，可以試試Pydoop和PyMongo。大數(shù)據(jù)學習路線不是本文的范疇，是因為它自身就是一個完整的主題。=============================================================作者主頁：笑虎（Python愛好者，關注爬蟲、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化等）作者專欄主頁：擼代碼，學知識 - 知乎專欄作者GitHub主頁：擼代碼，學知識 - GitHub歡迎大家拍磚、提意見。相互交流，共同進步！==============================================================

就拿大數(shù)據(jù)說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓機構，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學習。