不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時代里，選擇如何系統(tǒng)學(xué)習(xí)python，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怎么學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家的完整學(xué)習(xí)路徑（Python版）??。

1.python怎么學(xué)習(xí)

Python是一中面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，語法簡潔而清晰，具有豐富和強(qiáng)大的類庫。對于初學(xué)編程者來說，*Python是個非常棒的選擇。1、零基礎(chǔ)學(xué)編程，用python入門是個不錯的選擇，雖然國內(nèi)基本上還是以c語言作為入門開發(fā)語言，但在國外，已經(jīng)有比較多的學(xué)校使用python作為入門編程語言。2、找到合適的入門書籍仔細(xì)閱讀有關(guān)Python的書籍，好記心不如爛不同，一定要做筆記，過后回顧筆記。書上給出的練習(xí)，一定要做，并且爭取全部弄懂。書上有的練習(xí)代碼，一定要自己調(diào)試一遍，知其所以然?！究磿毩?xí)】個人建議：簡明Python教程這本書可以入手本書寫得和Python一樣，簡潔優(yōu)美，沒廢話。笨辦法學(xué) Python(第四版）也不錯3、加入Python討論群，態(tài)度友好笑瞇瞇（很重要，這樣高手才會耐心糾正你錯誤常識）。很多小問題，糾結(jié)許久，對方一句話點(diǎn)播思路，就可以使你繞很多彎路。每天的編碼必不可少，既然選擇學(xué)習(xí)編程，學(xué)習(xí)Python，堅持編碼應(yīng)該是必須做到的。沒有代碼積累，要寫出高質(zhì)量的代碼，幾乎不可能。4、要善于總結(jié)。如果你光學(xué)不練，這是不好的，如果你不善于總結(jié)，這也是不好的。語言都是用不上的時候開始學(xué)習(xí)。都是用的上的時候開始復(fù)習(xí)。要是用得上的時候開始學(xué)習(xí)，除非你抗壓能力一流，不然我想你心情煩躁，效果會很不好的。學(xué)習(xí)的時候多總結(jié)一下，復(fù)習(xí)的時候可以翻出來看看，這樣就不至于完全荒廢了，并且恢復(fù)相當(dāng)快速。學(xué)習(xí)編程不要太排斥英文。如果讓你直接從英文開始學(xué)習(xí)，我想這個很難，但是如果用英文版本開始復(fù)習(xí)，這個就很好了。5、保持興趣，用最簡單的方式解決問題，什么底層驅(qū)動，各種交換，留給大牛去寫吧。我們利用已經(jīng)有的包完成。俗話說的好：興趣是*的老師6、在寫過不少基礎(chǔ)代碼之后，可以去各大Python相關(guān)的網(wǎng)站閱讀別人的代碼，多閱讀別人的也是提高自己的編碼水平的很好途徑，同時，有把自己的代碼分享給別人閱讀，一邊互相交流促進(jìn)。教別人的時候，其實你已經(jīng)自己再次思考一次了。*祝你學(xué)有所成，我一個python集中營裙號是227，還有435，*是450，有一堆和你志同道合的學(xué)習(xí)者在等你哦。

2.數(shù)據(jù)科學(xué)家的完整學(xué)習(xí)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(jīng)在微博上被大量轉(zhuǎn)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(xué)家，或者已經(jīng)是數(shù)據(jù)科學(xué)家的你想擴(kuò)展你的技能，那么你已經(jīng)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(xué)習(xí)路徑。該路徑提供了你需要學(xué)習(xí)的利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的所有步驟的完整概述。如果你已經(jīng)有一些相關(guān)的背景知識，或者你不需要路徑中的所有內(nèi)容，你可以隨意調(diào)整你自己的學(xué)習(xí)路徑，并且讓大家知道你是如何調(diào)整的。步驟0：熱身開始學(xué)習(xí)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(shè)置你的機(jī)器環(huán)境現(xiàn)在你已經(jīng)決心要好好學(xué)習(xí)了，也是時候設(shè)置你的機(jī)器環(huán)境了。最簡單的方法就是從 SciPy, 以及Pandas從這步開始，學(xué)習(xí)旅程將要變得有趣了。下邊是對各個庫的簡介，你可以進(jìn)行一些常用的操作：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)知識后，你可以根據(jù)自己的需要學(xué)習(xí)剩余的內(nèi)容。這里并不需要學(xué)習(xí)教程。對于我們這里的需求來說，的內(nèi)容過于廣泛。取而代之的是你可以學(xué)習(xí)這個筆記中前68行的內(nèi)容。*學(xué)習(xí)Pandas。Pandas為Python提供DataFrame功能（類似于R）。這也是你應(yīng)該花更多的時間練習(xí)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(guān)于Pandas的10分鐘簡短介紹，然后學(xué)習(xí)一個更詳細(xì)的Pandas教程。您還可以學(xué)習(xí)兩篇博客 Data Analysis with Pandas和Data munging with Pandas中的內(nèi)容。額外資源：如果你需要一本關(guān)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(wù)：嘗試解決哈佛CS109課程的這個任務(wù)。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(nèi)容都是干貨。你可以根據(jù)這個任務(wù)來完成課程的學(xué)習(xí)。步驟6：學(xué)習(xí)Scikit-learn庫和機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容現(xiàn)在，我們要開始學(xué)習(xí)整個過程的實質(zhì)部分了。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(wù)來完成相應(yīng)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(diǎn)老，但依然是該領(lǐng)域*的書之一。此外，你還可以參加來自Yaser Abu-Mostafa的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，這是*的機(jī)器學(xué)習(xí)課程之一。如果你需要更易懂的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的解釋，你可以選擇來自Andrew Ng的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，并且利用Python做相關(guān)的課程練習(xí)。Scikit-learn的教程任務(wù)：嘗試Kaggle上的這個挑戰(zhàn)步驟7：練習(xí)，練習(xí)，再練習(xí)恭喜你，你已經(jīng)完成了整個學(xué)習(xí)旅程。你現(xiàn)在已經(jīng)學(xué)會了你需要的所有技能?，F(xiàn)在就是如何練習(xí)的問題了，還有比通過在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)過的所有知識來完成這個比賽。步驟8：深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在你已經(jīng)學(xué)習(xí)了大部分的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，是時候關(guān)注一下深度學(xué)習(xí)了。很可能你已經(jīng)知道什么是深度學(xué)習(xí)，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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)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(guān)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(xué)知識 - 知乎專欄作者GitHub主頁：擼代碼，學(xué)知識 - GitHub歡迎大家拍磚、提意見。相互交流，共同進(jìn)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(xùn)機(jī)構(gòu)，進(jìn)行專業(yè)和系統(tǒng)的學(xué)習(xí)。