python培訓(xùn)需要學(xué)多久？

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如何正確學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)中的 python

作者 | skura

來源 | AI開發(fā)者

大多數(shù)有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家是通過學(xué)習(xí)為開發(fā)人員開設(shè)的編程課程開始認(rèn)識 python 的，他們也開始解決類似 leetcode 網(wǎng)站上的 python 編程難題。他們認(rèn)為在開始使用 python 分析數(shù)據(jù)之前，必須熟悉編程概念。

資深數(shù)據(jù)分析師 Manu Jeevan 認(rèn)為，這是一個(gè)巨大的錯(cuò)誤，因?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)家使用 python 來對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索、清洗、可視化和構(gòu)建模型，而不是開發(fā)軟件應(yīng)用程序。實(shí)際上，為了完成這些任務(wù)，你必須將大部分時(shí)間集中在學(xué)習(xí) python 中的模塊和庫上。他認(rèn)為，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的正確姿勢應(yīng)該如下文，AI 開發(fā)者進(jìn)行了編譯整理。

請按照下面這個(gè)步驟來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的 python。

配置編程環(huán)境

Jupyter Notebook 是開發(fā)和展示數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的強(qiáng)大編程環(huán)境。

在電腦上安裝 Jupyter Notebook 最簡單的方法是通過 Anaconda 進(jìn)行安裝。Anaconda 是數(shù)據(jù)科學(xué)中使用最廣泛的 python 工具，它預(yù)裝了所有最流行的庫。

你可以瀏覽標(biāo)題為「A Beginner’s Guide to Jupyter Notebook Using Anaconda 」的博客文章（ Anaconda。安裝 Anaconda 時(shí)，請選擇最新的 python 3 版本。

安裝完 Anaconda 后，請閱讀 Code Academy 的這篇文章（ Jupyter Notebook。

只學(xué)習(xí) python 的基礎(chǔ)知識

Code Academy 有一門關(guān)于 python 的優(yōu)秀課程，大約需要 20 個(gè)小時(shí)才能完成。你不必升級到 pro 版本，因?yàn)槟愕哪繕?biāo)只是熟悉 python 編程語言的基礎(chǔ)知識。課程地址：

NumPy 和 Pandas，學(xué)習(xí)的絕佳資源

在處理計(jì)算量大的算法和大量數(shù)據(jù)時(shí)，python 速度較慢。你可能會(huì)問，既然如此那為什么 python 是數(shù)據(jù)科學(xué)最流行的編程語言？

答案是，在 python 中，很容易以 C 或 Fortran 擴(kuò)展的形式將數(shù)字處理任務(wù)轉(zhuǎn)移到底層。這正是 NumPy 和 Pandas 所做的事情。

首先，你應(yīng)該學(xué)會(huì) NumPy。它是用 python 進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的最基本的模塊。NumPy 支持高度優(yōu)化的多維數(shù)組，這是大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法最基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

接下來，你應(yīng)該學(xué)習(xí) Pandas。數(shù)據(jù)科學(xué)家花費(fèi)大部分時(shí)間清洗數(shù)據(jù)，這也被稱為數(shù)據(jù)整。

Pandas 是操作數(shù)據(jù)最流行的 python 庫。Pandas 是 NumPy 的延伸。Pandas 的底層代碼廣泛使用 NumPy 庫。Pandas 的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)稱為數(shù)據(jù)幀。

Pandas 的創(chuàng)造者 Wes McKinney 寫了一本很棒的書，叫做《Python for Data Analysis》（ 4、5、7、8 和 10 章可以學(xué)習(xí) Pandas 和 NumPy。這些章節(jié)涵蓋了最常用的 NumPy 和 Pandas 特性來處理數(shù)據(jù)。

學(xué)習(xí)使用 可視化數(shù)據(jù)

是用于創(chuàng)建基本可視化圖形的基本 python 包。你必須學(xué)習(xí)如何使用 創(chuàng)建一些最常見的圖表，如折線圖、條形圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖和方框圖。

另一個(gè)建立在 之上并與 Pandas 緊密結(jié)合的好的繪圖庫是 Seaborn。在這個(gè)階段，我建議你快速學(xué)習(xí)如何在 中創(chuàng)建基本圖表，而不是專注于 Seaborn。

我寫了一個(gè)關(guān)于如何使用 開發(fā)基本圖的教程，該教程由四個(gè)部分組成。

第一部分： 繪制基本圖（ 第二部分：如何控制圖形的樣式和顏色，如標(biāo)記、線條粗細(xì)、線條圖案和使用顏色映射（ 第三部分：注釋、控制軸范圍、縱橫比和坐標(biāo)系（ 第四部分：處理復(fù)雜圖形（

你可以通過這些教程來掌握 的基本知識。

簡而言之，你不必花太多時(shí)間學(xué)習(xí) ，因?yàn)楝F(xiàn)在公司已經(jīng)開始采用 Tableau 和 Qlik 等工具來創(chuàng)建交互式可視化。

如何使用 SQL 和 python

數(shù)據(jù)有組織地駐留在數(shù)據(jù)庫中。因此，你需要知道如何使用 SQL 檢索數(shù)據(jù)，并使用 python 在 Jupyter Notebook 中執(zhí)行分析。

數(shù)據(jù)科學(xué)家使用 SQL 和 Pandas 來操縱數(shù)據(jù)。有一些數(shù)據(jù)操作任務(wù)使用 SQL 就可以很容易地執(zhí)行，并且有一些任務(wù)可以使用 Pandas 高效地完成。我個(gè)人喜歡使用 SQL 來檢索數(shù)據(jù)并在 Pandas 中進(jìn)行操作。

如今，公司使用 Mode Analytics 和 等分析平臺來輕松地使用 python 和 SQL。

所以，你應(yīng)該知道如何一起有效地使用 SQL 和 python。要了解這一點(diǎn)，你可以在計(jì)算機(jī)上安裝 SQLite 數(shù)據(jù)庫，并在其中存儲一個(gè) CSV 文件，然后使用 python 和 SQL 對其進(jìn)行分析。

這里有一篇精彩的博客文章，向你展示了如何做到這一點(diǎn)： with Databases in Python using SQLite（

在瀏覽上述博客文章之前，你應(yīng)該了解 SQL 的基礎(chǔ)知識。Mode Analytics 上有一個(gè)很好的關(guān)于 SQL 的教程： to SQL（ SQL 部分，了解 SQL 的基本知識，每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該知道如何使用 SQL 有效地檢索數(shù)據(jù)。

學(xué)習(xí)和 python 相關(guān)的基本統(tǒng)計(jì)學(xué)知識

多數(shù)有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家在不學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)知識的情況下，就直接跳到機(jī)器學(xué)習(xí)知識的學(xué)習(xí)中。

不要犯這個(gè)錯(cuò)誤，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)科學(xué)的支柱。而且，很多數(shù)據(jù)科學(xué)家學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)只是學(xué)習(xí)理論概念，而不是學(xué)習(xí)實(shí)踐概念。

我的意思是，通過實(shí)踐概念，你應(yīng)該知道什么樣的問題可以用統(tǒng)計(jì)學(xué)來解決，了解使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以解決哪些挑戰(zhàn)。

以下是你應(yīng)該了解的一些基本統(tǒng)計(jì)概念：

抽樣、頻率分布、平均值、中位數(shù)、模式、變異性度量、概率基礎(chǔ)、顯著性檢驗(yàn)、標(biāo)準(zhǔn)差、z 評分、置信區(qū)間和假設(shè)檢驗(yàn)（包括 A/B 檢驗(yàn)）

要學(xué)習(xí)這些知識，有一本很好的書可以看看：《Practical for Data : 50 Essential Concepts》（ R 編寫的，但是很多人包括我自己在內(nèi)使用的是 Python。

我建議你閱讀本書的前四章。閱讀本書的前 4 章，了解我前面提到的基本統(tǒng)計(jì)概念，你可以忽略代碼示例，只了解這些概念。本書的其余章節(jié)主要集中在機(jī)器學(xué)習(xí)上。我將在下一部分討論如何學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)。

大多數(shù)人建議使用 Think Stats （ python 的統(tǒng)計(jì)知識，但這本書的作者教授了自己的自定義函數(shù)，而不是使用標(biāo)準(zhǔn)的 python 庫來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)知識講解。因此，我不推薦這本書。

接下來，你的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)在 Python 中學(xué)習(xí)的基本概念。 是一個(gè)流行的 python 庫，用于在 python 中構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型。 網(wǎng)站提供了關(guān)于如何使用 Python 實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)概念的優(yōu)秀教程。

或者，你也可以觀看 Ga?l Varoquaux 的視頻。他向你展示了如何使用 Pandas 和統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行推理和探索性統(tǒng)計(jì)。

使用 Scikit-Learn 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)

Scikit-Learn 是 Python 中最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫之一。你的目標(biāo)是學(xué)習(xí)如何使用 Scikit Learn 實(shí)現(xiàn)一些最常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

你應(yīng)該像下面這樣做。

首先，觀看 Andrew Ng 在 Coursera 上的機(jī)器學(xué)習(xí)課程（ 1、2、 3、6,、7 和第 8 周視頻。我跳過了關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分，因?yàn)樽鳛槌鯇W(xué)者，你必須關(guān)注最通用的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

完成后，閱讀「Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and 」一書（ 300 頁），它是最實(shí)用的機(jī)器學(xué)習(xí)書籍之一。

通過完成本書中的編碼練習(xí)，你將學(xué)習(xí)如何使用 python 實(shí)現(xiàn)你在 Andrew Ng 課程中學(xué)習(xí)到的理論概念。

結(jié)論

最后一步是做一個(gè)涵蓋上述所有步驟的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目。你可以找到你喜歡的數(shù)據(jù)集，然后提出有趣的業(yè)務(wù)問題，再通過分析來回答這些問題。但是，請不要選擇像泰坦尼克號這樣的通用數(shù)據(jù)集。你可以閱讀「19 places to find free data sets for your data science project」來查找合適的數(shù)據(jù)集（

另一種方法是將數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用到你感興趣的領(lǐng)域。例如，如果你想預(yù)測股票市場價(jià)格，那么你可以從 Yahoo Finance （ SQL 數(shù)據(jù)庫中，然后使用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測股票價(jià)格。

如果你希望從其它行業(yè)轉(zhuǎn)行到數(shù)據(jù)科學(xué)，我建議你完成一個(gè)利用你的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的項(xiàng)目。關(guān)于這些，我在以前的博客文章"A Step-by-Step Guide to your Career to Data Science – Part 1"（ 和"A Step-by-Step Guide to your Career to Data Science – Part 2"（

為什么參加Python培訓(xùn)學(xué)習(xí)的人越來越多

這主要有兩點(diǎn)原因。首先是前景好。Python被稱為編程語言中的萬能膠水，這是一門應(yīng)用面很廣的語言，被廣泛的用在Web開發(fā)、運(yùn)維自動(dòng)化、測試自動(dòng)化、數(shù)據(jù)挖掘等多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域。無論是國內(nèi)的百度、字節(jié)跳動(dòng)、阿里巴巴、騰訊、華為還是國外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工業(yè)光魔、紅帽等都在用Python完成各種各樣的任務(wù)。國內(nèi)對于Python也很有很大的需求，并且其薪資也比較高，可達(dá)到10K月薪。
其次是容易上手，應(yīng)用廣泛。Python語句規(guī)范，上手快，可讀性高。比較適合零基礎(chǔ)人群學(xué)習(xí)。被稱謂傻瓜式編成語言，是最接近自然語言的一種，直接拉低了編程門檻和使用難度。Python開放的環(huán)境和社區(qū)文化，相關(guān)課程、書籍，論文非常豐富。無論是入門級，還是高級進(jìn)階，我們都可以找到優(yōu)秀的資源供學(xué)習(xí)參考。就連微軟都推出免費(fèi)Python課程，巨頭都在推廣它。教育多年辦學(xué)，課程大綱緊跟企業(yè)需求，更科學(xué)更嚴(yán)謹(jǐn)，每年培養(yǎng)泛IT人才近2萬人。不論你是零基礎(chǔ)還是想提升，都可以找到適合的班型，是一家性價(jià)比極高的教育機(jī)構(gòu)

如何利用python語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為指導(dǎo)我們工作方向的主要依據(jù)之一，而今天我們就一起來了解一下，如何利用python編程開發(fā)來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，下面電腦培訓(xùn)就開始今天的主要內(nèi)容吧。

為什么要學(xué)習(xí)Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析?

Python作為一種用于數(shù)據(jù)分析的語言，近引起了廣泛的興趣。我以前學(xué)過Python的基礎(chǔ)知識。下面是一些支持學(xué)習(xí)Python的原因:

開源-免費(fèi)安裝

很棒的在線社區(qū)

簡單易學(xué)

可以成為數(shù)據(jù)科學(xué)和基于web的分析產(chǎn)品生成的通用語言

不用說，它也有一些缺點(diǎn):

它是一種解釋語言而不是編譯語言——因此可能會(huì)占用更多的CPU時(shí)間。但是，考慮到節(jié)省了程序員的時(shí)間(由于易于學(xué)習(xí))，它仍然是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

Python2.7和3.4

這是Python中受爭議的話題之一。您一定會(huì)遇到它，特別是如果您是初學(xué)者的話。這里沒有正確/錯(cuò)誤的選擇。這完全取決于情況和你的需要。我會(huì)試著給你一些建議來幫助你做出明智的選擇。

為什么Python2.7?

很棒的社區(qū)支持!這是你早年需要的東西。Python2于2000年末發(fā)布，已經(jīng)使用了超過15年。

過多的三方庫!雖然許多庫都提供了3.x支持，但仍然有很多模塊只能在2.x版本上工作。如果您計(jì)劃將Python用于特定的應(yīng)用程序，比如高度依賴外部模塊的web開發(fā)，那么使用2.7可能會(huì)更好。

python數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)什么

python數(shù)據(jù)分析師。現(xiàn)在大數(shù)據(jù)分析可以熱得不要不要的。從發(fā)展來看，python數(shù)據(jù)分析師很有前景的。但也并不是隨便一個(gè)公司就可以做大數(shù)據(jù)分析的。有幾個(gè)問題是做大數(shù)據(jù)要考慮的：大數(shù)據(jù)來源是否全面，分析什么，誰來使用等等。當(dāng)然如果能到能做大數(shù)據(jù)的公司，那薪水還是可觀的。要做python數(shù)據(jù)分析師，有一些東西是不得不學(xué)的，要不然，做不了分析師的，可能做的程序員，幫別人實(shí)現(xiàn)分析的結(jié)果而已。第一：統(tǒng)計(jì)學(xué)知識。（推薦學(xué)習(xí)：Python視頻教程）
這是很大一部分大數(shù)據(jù)分析師的短板。當(dāng)然這里說的不是簡單的一些統(tǒng)計(jì)而已。而是包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、概率、假設(shè)檢驗(yàn)等等具有時(shí)間、空間、數(shù)據(jù)本身。差不多應(yīng)該是理工科的高等數(shù)學(xué)的知識，甚至還高一點(diǎn)兒。要能夠建模，要不然你分析出來的結(jié)果離實(shí)際相差十萬八千里的話，估計(jì)要不了幾天，你就會(huì)被卷鋪蓋走人了。當(dāng)然，做個(gè)一般的大數(shù)據(jù)分析師，就不會(huì)涉及到很深的高等數(shù)學(xué)知識了，但要做一個(gè)牛B的大數(shù)據(jù)分析師，還是要學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)再學(xué)習(xí)。
第二：很多人想不到的，你還是把EXCEL玩熟悉吧。
當(dāng)然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函數(shù)，比如重點(diǎn)包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時(shí)間轉(zhuǎn)換，透視表，各種圖表做法等之類的。如果數(shù)據(jù)量不算是特別大的話，Excel能夠解決很多問題。比如，篩選部分贓數(shù)據(jù)，排序，挑選滿足條件的數(shù)據(jù)等等。
第三：分析思維的練習(xí)。
比如結(jié)構(gòu)化思維、思維導(dǎo)圖、或百度腦圖、麥肯錫式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
第四：數(shù)據(jù)庫知識。
大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)，就是數(shù)據(jù)量很多，Excel就解決不了這么大數(shù)據(jù)量的時(shí)候，就得使用數(shù)據(jù)庫。如果是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你還得要學(xué)習(xí)使用SQL語句，篩選排序，匯總等等。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也得要學(xué)習(xí)，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起碼常用的了解一兩個(gè)，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)。
其實(shí)對于大數(shù)據(jù)分析師來說，了解業(yè)務(wù)比了解數(shù)據(jù)更重要。對于行業(yè)業(yè)務(wù)是怎么走的對于數(shù)據(jù)的分析有著非常重要的作用，不了解業(yè)務(wù)，可能你分析的結(jié)果不是別人想要的。
第六：開發(fā)工具及環(huán)境。
比如：Linux OS、Hadoop（存儲HDFS，計(jì)算Yarn）、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發(fā)工具python等等語言工具。
總之，要做一個(gè)高級或總監(jiān)級的大數(shù)據(jù)分析師那是相當(dāng)?shù)臒X的。要學(xué)習(xí)了解的東西如果只是單純的數(shù)據(jù)方面的話，那業(yè)務(wù)和統(tǒng)計(jì)知識的學(xué)習(xí)是必不可少的。如果是實(shí)用型的大數(shù)據(jù)分析師可能只掌握某些部分就可以。大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的話，基本就是掌握開發(fā)環(huán)境、開發(fā)語言以及各種圖表的應(yīng)用，也是可以滿足的。畢竟，一個(gè)公司要團(tuán)隊(duì)協(xié)作，一人懂一部分就可以搞出分析產(chǎn)品出來了。認(rèn)定一項(xiàng)事情就去干！越干越輕松，越干越牛B！
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Python是什么？在抖音上看到好多培訓(xùn)廣告

同學(xué)你好呀，Python是一種解釋型腳本語言，可以應(yīng)用于Web和Internet開發(fā)、科學(xué)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)、人工智能、桌面界面開發(fā)、軟件開發(fā)、后端開發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域，Python在設(shè)計(jì)上堅(jiān)持了清晰劃一的風(fēng)格，這使得Python成為一門易讀、易維護(hù)，并且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。相比其他編程語言來說，Python的學(xué)習(xí)難度還是相對低一些的。

近幾年人工智能越來越受到企業(yè)的重視，部門更是頒布多個(gè)方案來促進(jìn)人工智能的快速發(fā)展，而Python作為人工智能發(fā)展中主流的編程語言也是被應(yīng)用的越來越廣泛，各行各業(yè)對Python開發(fā)人才也是倍加青睞，也吸引了很多小伙伴想要學(xué)習(xí)Python，這也是在各大社交平臺都能看到廣告的原因，人才需求大，那么這也是一個(gè)市場。