Python數據科學家的完整學習路徑分享

　　今天小編想要講解的是關于Python數據科學家的完整學習路徑分享，首選我們在起步開始學習旅程之前，要清楚為什么使用Python?Python如何發揮作用?首先我們需要一份關于數據分析方面的Python學習路徑，適合新手入門學習。下面跟著小編一起來看看吧。

　　Python數據科學家學習計劃八個步驟：
　　一、設置機器環境
　　設置機器環境。最簡單的方法就是從官網上下載分發包Anaconda。Anaconda將以后可能會用到的大部分的東西進行了打包。采用這個方法的主要缺點是，即使可能已經有了可用的底層庫的更新，你仍然需要等待Continuum去更新Anaconda包。當然如果你是一個初學者，這應該沒什么問題。
　　二、Python語言的基礎知識
　　了解Python語言的基礎知識、庫和數據結構。Codecademy上的Python課程是你最好的選擇之一。完成這個課程后，你就能輕松的利用Python寫一些小腳本，同時也能理解Python中的類和對象。具體學習內容：列表Lists，元組Tuples，字典Dictionaries，列表推導式，字典推導式。
　　任務：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語言中的正則表達式

　　經常用到正則表達式來進行數據清理，尤其是當你處理文本數據的時候。學習正則表達式的最好方法是參加谷歌的Python課程，它會讓你能更容易的使用正則表達式。
　　四、學習Python中的科學庫—NumPy, SciPy, Matplotlib以及Pandas
　　根據NumPy教程進行完整的練習，特別要練習數組arrays。這將會為下邊的學習旅程打好基礎。接下來學習Scipy教程。看完Scipy介紹和基礎知識后，你可以根據自己的需要學習剩余的內容。并不需要學習Matplotlib教程。對于我們這里的需求來說，Matplotlib的內容過于廣泛。目前只需要簡單了解一些就可以了。
　　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會成為所有中等規模數據分析的最有效的工具。
　　五、有用的數據可視化

　　六、Scikit-learn庫和機器學習的內容
　　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、整體模型等監督算法以及聚類等非監督算法。你可以根據各個課程的任務來完成相應的課程。
　　七、練習
　　如何練習？比通過在Kaggle上和數據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。
　　八、深度學習
　　已經學習了大部分的機器學習技術，需要關注一下深度學習。很可能你已經知道什么是深度學習。深度學習的新手，建議在deeplearning.net上有深度學習方面最全面的資源，講座、數據集、挑戰、教程等。嘗試參加培訓班課程了解神經網絡的基本知識。

關于Python數據科學家的完整學習路徑分享就分享到這里了，當然并不止以上和大家分析的辦法，不過小編可以保證其準確性是絕對沒問題的。希望以上內容可以對大家有一定的參考價值，可以學以致用。如果喜歡本篇文章，不妨把它分享出去讓更多的人看到。