不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個(gè)被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時(shí)代里，選擇如何系統學(xué)習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(lái)告訴你這個(gè)專(zhuān)業(yè)的優(yōu)勢到底體現在哪里：python怎么學(xué)習，數據科學(xué)家的完整學(xué)習路徑（Python版）??。

1.python怎么學(xué)習

Python是一中面向對象的編程語(yǔ)言，語(yǔ)法簡(jiǎn)潔而清晰，具有豐富和強大的類(lèi)庫。對于初學(xué)編程者來(lái)說(shuō)，*Python是個(gè)非常棒的選擇。1、零基礎學(xué)編程，用python入門(mén)是個(gè)不錯的選擇，雖然國內基本上還是以c語(yǔ)言作為入門(mén)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，但在國外，已經(jīng)有比較多的學(xué)校使用python作為入門(mén)編程語(yǔ)言。2、找到合適的入門(mén)書(shū)籍仔細閱讀有關(guān)Python的書(shū)籍，好記心不如爛不同，一定要做筆記，過(guò)后回顧筆記。書(shū)上給出的練習，一定要做，并且爭取全部弄懂。書(shū)上有的練習代碼，一定要自己調試一遍，知其所以然?！究磿?shū)練習】個(gè)人建議：簡(jiǎn)明Python教程這本書(shū)可以入手本書(shū)寫(xiě)得和Python一樣，簡(jiǎn)潔優(yōu)美，沒(méi)廢話(huà)。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(huì )耐心糾正你錯誤常識）。很多小問(wèn)題，糾結許久，對方一句話(huà)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)習編程，學(xué)習Python，堅持編碼應該是必須做到的。沒(méi)有代碼積累，要寫(xiě)出高質(zhì)量的代碼，幾乎不可能。4、要善于總結。如果你光學(xué)不練，這是不好的，如果你不善于總結，這也是不好的。語(yǔ)言都是用不上的時(shí)候開(kāi)始學(xué)習。都是用的上的時(shí)候開(kāi)始復習。要是用得上的時(shí)候開(kāi)始學(xué)習，除非你抗壓能力一流，不然我想你心情煩躁，效果會(huì )很不好的。學(xué)習的時(shí)候多總結一下，復習的時(shí)候可以翻出來(lái)看看，這樣就不至于完全荒廢了，并且恢復相當快速。學(xué)習編程不要太排斥英文。如果讓你直接從英文開(kāi)始學(xué)習，我想這個(gè)很難，但是如果用英文版本開(kāi)始復習，這個(gè)就很好了。5、保持興趣，用最簡(jiǎn)單的方式解決問(wèn)題，什么底層驅動(dòng)，各種交換，留給大牛去寫(xiě)吧。我們利用已經(jīng)有的包完成。俗話(huà)說(shuō)的好：興趣是*的老師6、在寫(xiě)過(guò)不少基礎代碼之后，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(shí)，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(shí)候，其實(shí)你已經(jīng)自己再次思考一次了。*祝你學(xué)有所成，我一個(gè)python集中營(yíng)裙號是227，還有435，*是450，有一堆和你志同道合的學(xué)習者在等你哦。

2.數據科學(xué)家的完整學(xué)習路徑（Python版）

這篇文章是2年前翻譯的，發(fā)表在伯樂(lè )翻譯小組，曾經(jīng)在微博上被大量轉發(fā)、收藏，所以這里拿過(guò)來(lái)再次和大家分享一下。原文地址：learning-path-data-science-python。從Python菜鳥(niǎo)到Python Kaggler的旅程（譯注：Kaggle是一個(gè)數據建模和數據分析競賽平臺）假如你想成為一個(gè)數據科學(xué)家，或者已經(jīng)是數據科學(xué)家的你想擴展你的技能，那么你已經(jīng)來(lái)對地方了。本文的目的就是給數據分析方面的Python新手提供一個(gè)完整的學(xué)習路徑。該路徑提供了你需要學(xué)習的利用Python進(jìn)行數據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容，你可以隨意調整你自己的學(xué)習路徑，并且讓大家知道你是如何調整的。步驟0：熱身開(kāi)始學(xué)習旅程之前，先回答*個(gè)問(wèn)題：為什么使用Python？或者，Python如何發(fā)揮作用？觀(guān)看DataRobot創(chuàng )始人Jeremy在PyCon Ukraine 2014上的30分鐘演講，來(lái)了解Python是多么的有用。步驟1：設置你的機器環(huán)境現在你已經(jīng)決心要好好學(xué)習了，也是時(shí)候設置你的機器環(huán)境了。最簡(jiǎn)單的方法就是從 SciPy, 以及Pandas從這步開(kāi)始，學(xué)習旅程將要變得有趣了。下邊是對各個(gè)庫的簡(jiǎn)介，你可以進(jìn)行一些常用的操作：根據NumPy教程進(jìn)行完整的練習，特別要練習數組arrays。這將會(huì )為下邊的學(xué)習旅程打好基礎。接下來(lái)學(xué)習Scipy教程?？赐闟cipy介紹和基礎知識后，你可以根據自己的需要學(xué)習剩余的內容。這里并不需要學(xué)習教程。對于我們這里的需求來(lái)說(shuō)，的內容過(guò)于廣泛。取而代之的是你可以學(xué)習這個(gè)筆記中前68行的內容。*學(xué)習Pandas。Pandas為Python提供DataFrame功能（類(lèi)似于R）。這也是你應該花更多的時(shí)間練習的地方。Pandas會(huì )成為所有中等規模數據分析的最有效的工具。作為開(kāi)始，你可以先看一個(gè)關(guān)于Pandas的10分鐘簡(jiǎn)短介紹，然后學(xué)習一個(gè)更詳細的Pandas教程。您還可以學(xué)習兩篇博客 Data Analysis with Pandas和Data munging with Pandas中的內容。額外資源：如果你需要一本關(guān)于Pandas和Numpy的書(shū)，建議Wes McKinney寫(xiě)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(gè)任務(wù)。步驟5：有用的數據可視化參加CS109的這個(gè)課程。你可以跳過(guò)前邊的2分鐘，但之后的內容都是干貨。你可以根據這個(gè)任務(wù)來(lái)完成課程的學(xué)習。步驟6：學(xué)習Scikit-learn庫和機器學(xué)習的內容現在，我們要開(kāi)始學(xué)習整個(gè)過(guò)程的實(shí)質(zhì)部分了。Scikit-learn是機器學(xué)習領(lǐng)域最有用的Python庫。這里是該庫的簡(jiǎn)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(xué)習的概述，同時(shí)介紹了像回歸、決策樹(shù)、整體模型等監督算法以及聚類(lèi)等非監督算法。你可以根據各個(gè)課程的任務(wù)來(lái)完成相應的課程。額外資源：如果說(shuō)有那么一本書(shū)是你必讀的，推薦 。這本書(shū)雖然有點(diǎn)老，但依然是該領(lǐng)域*的書(shū)之一。此外，你還可以參加來(lái)自Yaser Abu-Mostafa的機器學(xué)習課程，這是*的機器學(xué)習課程之一。如果你需要更易懂的機器學(xué)習技術(shù)的解釋?zhuān)憧梢赃x擇來(lái)自Andrew Ng的機器學(xué)習課程，并且利用Python做相關(guān)的課程練習。Scikit-learn的教程任務(wù)：嘗試Kaggle上的這個(gè)挑戰步驟7：練習，練習，再練習恭喜你，你已經(jīng)完成了整個(gè)學(xué)習旅程。你現在已經(jīng)學(xué)會(huì )了你需要的所有技能?，F在就是如何練習的問(wèn)題了，還有比通過(guò)在Kaggle上和數據科學(xué)家們進(jìn)行競賽來(lái)練習更好的方式嗎？深入一個(gè)當前Kaggle上正在進(jìn)行的比賽，嘗試使用你已經(jīng)學(xué)過(guò)的所有知識來(lái)完成這個(gè)比賽。步驟8：深度學(xué)習現在你已經(jīng)學(xué)習了大部分的機器學(xué)習技術(shù)，是時(shí)候關(guān)注一下深度學(xué)習了。很可能你已經(jīng)知道什么是深度學(xué)習，但是如果你仍然需要一個(gè)簡(jiǎn)短的介紹，可以看這里。我自己也是深度學(xué)習的新手，所以請有選擇性的采納下邊的一些建議。.net上有深度學(xué)習方面最全面的資源，在這里你會(huì )發(fā)現所有你想要的東西—講座、數據集、挑戰、教程等。你也可以嘗試參加Geoff Hinton的課程，來(lái)了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的基本知識。附言：如果你需要大數據方面的庫，可以試試Pydoop和PyMongo。大數據學(xué)習路線(xiàn)不是本文的范疇，是因為它自身就是一個(gè)完整的主題。=============================================================作者主頁(yè)：笑虎（Python愛(ài)好者，關(guān)注爬蟲(chóng)、數據分析、數據挖掘、數據可視化等）作者專(zhuān)欄主頁(yè)：擼代碼，學(xué)知識 - 知乎專(zhuān)欄作者GitHub主頁(yè)：擼代碼，學(xué)知識 - GitHub歡迎大家拍磚、提意見(jiàn)。相互交流，共同進(jìn)步！==============================================================

就拿大數據說(shuō)話(huà)，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開(kāi)IT行業(yè)的新大門(mén)，找到適合自己的培訓機構，進(jìn)行專(zhuān)業(yè)和系統的學(xué)習。