有前途的人工智能大數據分析相關職業：Python數據科學入門之路

時間 2019-12-08

標籤前途人工智能大數據分析相關職業 python 數據科學入門之路欄目大數據简体版

原文原文鏈接

爲何學習Python數據科學？

Python是數據科學職業所需的寶貴技能之一。Python是數據科學的首選編程語言。html

2016年，它超越了R on Kaggle，這是數據科學競賽的首選平臺。
2017年，它在KDNuggets對數據科學家最經常使用工具的年度調查中取代了R.
2018年，66％的數據科學家報告天天使用Python，使其成爲分析專業人士的頭號工具。

數據科學專家預計，隨着Python生態系統的不斷髮展，這一趨勢將持續下去。雖然您學習Python編程的過程可能剛剛開始，但就業機會也很豐富，而且還在增加。python

據Indeed，數據科學家的平均工資是127,918美圓。這個數字預計只會增長。 IBM的專家預測，到2020年，數據科學家的需求將增加28％。git

所以，Python數據科學的將來是光明的。github

如何學習Python的數據科學

第1步：學習Python基礎知識

Python編程基礎知識及Jupyter Notebook。好比python 3.7極速入門教程：https://china-testing.github.io/python3_quick.html數據庫

經過加入社區，您能夠將本身置身於志同道合的人羣中，並增長就業機會。根據人力資源管理協會的統計，內推佔全部僱員的30％。好比扣扣羣：630011153 144081101。建立Kaggle賬戶。編程

嘗試使用命令行界面：命令行界面(CLI)使您能夠更快地運行腳本，從而能夠更快地測試程序並處理更多數據。api

第2步：練習迷你Python項目

嘗試編寫諸如在線遊戲的計算器之類的程序，或者從您所在城市的Google獲取天氣的程序。構建這樣的迷你項目將幫助您學習Python。這些編程項目是全部語言的標準，也是鞏固您對基礎知識理解的好方法。https://china-testing.github.io/practices.html上有很多練習項目。網絡

使用API構建體驗並開始Web抓取。除了幫助您學習Python編程以外，Web抓取對於您之後收集數據很是有用。機器學習

閱讀指南，博客文章，甚至其餘人的開源代碼，以學習Python和數據科學最佳實踐 - 並得到新的想法。編程語言

《Python編程快速上手:讓繁瑣工做自動化》有不少優秀的實例，在https://china-testing.github.io/python3_quick9.html能夠下載，該網址還收集了海量的python書籍。

SQL用於與數據庫通訊以更改，編輯和從新組織信息。 SQL是數據科學界的重要內容，由於40％的數據科學家報告說它一直在使用它。

第3步：學習Python數據科學庫

與其餘一些編程語言不一樣，在Python中，一般有一種最好的方法。用於數據科學的三個最佳和最重要的Python庫是NumPy，Pandas和Matplotlib。

NumPy和Pandas很是適合探索和玩數據。 Matplotlib是數據可視化庫，能夠生成相似Excel或Google表格中找到的圖表。固然還有其餘不少優秀的庫，請參考：https://github.com/china-testing/python-api-tesing。

Python擁有豐富的專家社區，他們渴望幫助您學習Python。像Quora，Stack Overflow和Dataquest的Slack這樣的資源讓不少人興奮地分享他們的知識並幫助你學習Python編程。改變使用百度的不良習慣。儘可能使用google、https://www.oscobo.com/等，能夠參考https://china-testing.github.io/address.html的搜索引擎收集。

Git是一種流行的工具，能夠幫助您跟蹤對代碼所作的更改，從而更容易糾正錯誤，實驗和與他人協做。相似的有hg。