数据科学5个技巧（数据科学入门指南）

数据科学，据说是本世纪最吸引人的工作，已经成为我们许多人梦寐以求的工作。 但对某些人来说，数据科学看起来像一个充满挑战的迷宫，让人无从下手。 如果你也是其中之一，那就继续阅读。

在本文中，我将讨论如何从零开始数据科学之旅。 我将详细解释以下步骤。

1. 学习Python编程的基本知识
2. 学习基本统计学和数学
3. 学习数据分析Python
4. 学习机器学习
5. 项目实战

如果有IT背景的话，可能已经熟悉Python编程，此时，便可以跳过此步骤。 但是如果从未接触过编码的话，应该从学习Python开始。 在所有编程语言中，Python语言最容易学习，并在数据分析开发中广泛应用。

首先，可以搜索免费的在线教程，这些教程将有助于理解Python的基础知识。 我列出了下述一些链接，这些教程可以帮助你在短时间内自学Python。可以尝试一下，自己作出选择。

• learnpython.org
• 谷歌的Python类
• Estudy免费Python课程（视频教程）
• 代码学院（由在线编辑器编码）

上述列表并非详尽无遗，可以在网络上找到更多其它的资源，这些资源助力学习Python的基础知识，此外，还可以在YouTube上找到许多为初学者提供的Python教程。

一旦掌握了编程语法和其他基础知识之后，就可以开启Python的中级和高级学习之旅。要做到在数据科学领域游刃有余，建议至少学完中级，这样可以熟悉Python中的数据结构和文件系统。

下一步。

数据科学是分析数据并得出有用的和可操作的见解的技能。 为此，必须具备基本的统计学和数学知识。虽然不要求你成为一个伟大的统计学家，但需要对数据分布和算法原理这些基础知识有所了解。 话虽如此，来看看需要学习哪些内容。

首先，复习一遍高中的统计课程，对基本概念有所了解。 为此，我推荐汗学院的“高中统计”系列课程（根据自己的实际情况做出选择）。

刷完高中统计课之后，可以开始阅读以下任何一本书：

• 统计学习简介(R语言)（强烈推荐）
• 统计思维(Python语言)

以上链接将直接访问到这些书籍的各自pdf版本，也可以根据需要方便地购买到纸质的书。读完这些书之后，将熟悉数据分析的基本原理，对进一步深入学习有帮助。

注意：虽然我建议从学习Python语言来开启数据科学之旅，但在学习过程中，会遇到其他几个工具，如R，它们也用于统计计算和数据分析。 我的一般建议是，无论你与谁相交，都要有一个开放的心态。 如果要使用两种不同的语言执行任务，则底层工作和逻辑通常是相同的，这只是一个不同的语法和框架问题。

第一次体验数据分析。

这便是它的有趣之处，在掌握了了Python编程的基本知识和统计之后，是时候一试身手了。

如果想在不付钱的情况下学习，只需在Udacity上开设一个帐户，注册免费课程-数据分析入门。这门课程将介绍数据分析所需用到的Python库，如Pandas和Numpy。 你可以按部就班地学习，在几周内轻松完成课程。

在Udacity上还有许多其他课程可以探索，此外，Udacity还提供Nanodegree程序，但通常需要付费。 如果你愿意为学习付费，还有许多好的平台，如Coursera、Dataquest、Datacamp等。

在此步骤结束时，应该掌握Python的一些重要库和数据结构，如Series、Array和Data Frames。还应该能够执行诸如数据争论、得出结论、矢量化操作、分组数据和组合来自多个文件的数据等任务。

虽然已经为下一步做好了准备，但在继续前进之前还有一件事需要学习：桥接数据分析与机器学习之间的终极关键-数据可视化。

数据可视化是数据分析的重要组成部分，它有助于得出结论并对数据模式可视化。为此，学习如何可视化数据势在必行，学习数据可视化最简单的方法是通读Kaggle的数据可视化课程。 在此之后，将要熟悉一个重要的Python库-Seaborn。

注：Kaggle是一个受世界各地数据科学家欢迎的网站。 它定期举办竞赛，以挑战数据储备的技能，并为数据爱好者提供免费的互动课程。

太棒了！ 你已经学了一半以上的数据科学了。继续下一步，即机器学习。

机器学习，顾名思义，是机器（计算机）自我学习的过程。通过对计算机算法的研究，自动提升经验。根据数据和业务问题的类型，使用预定义的算法建立模型，利用模型在给定的数据上进行训练，从而对新数据得出结论。

掌握机器学习最简单的方法就是按照给定的顺序学习以下关于Kaggle的课程：

1. 机器学习概述
2. 中阶机器学习
3. 特征工程（优化模型）

条条道路通罗马，虽然有许多其他的方法来学习机器学习，我提出的是最简单的方法，完全免费。 如果没有资金的约束，还可以在Coursera、Udacity和其他相关平台上找到各种课程。

当这一步结束时，您将了解监督机器学习和无监督机器学习之间的区别，同时，掌握各种重要的算法，如回归，分类，决策树，随机森林等。

太棒了！从此，可以冲破迷宫加入到数据科学俱乐部，之后，需要做的便是一步一步成为更好。

读到这里，你便拥有了成为一名成功的数据科学家所需的一切。在掌握了所有的知识之后，应通过尽可能多的练习来增强它。 要做到这一点，可以寻找一些项目，去解决一些商业问题。

坚持实践的最好方法之一是参加Kaggle比赛。 Kaggle为你提出需要解决的问题和工作所需的数据，它同时是一场比赛，可以提交自己项目的结果，并根据获得的分数得到排名。

也可以在个人项目上建立自己的投资组合，通过尝试以下资源来探索数据集：

• Kaggle数据集
• UCI机器学习系统
• 亚马逊数据集
• 谷歌数据库搜索引擎

为了练习，建议在本地计算机中下载并安装Anaconda， 这是开发数据科学项目的一个很好的工具包。 在众多Anaconda工具包之中， Jupyter Note book是构建Python项目的一种很好的方法。

遵循本博客中的指导方针，将助力实现学习数据科学的目标，当然，在这一领域还有大量知识要学习，甚至更多的东西有待探索。淡定。