在本文中,我们将介绍如何有效地学习 Python 。你应该知道「 数据科学」是用于解决、探究问题并从数据中提取有价值信息的科学。
为了有效地做到这一点,你需要整理数据集、训练机器学习模型、可视化结果等等。
事实上,从就业需求增长的角度而言,福布斯将其 列为十大技术技能。 今天让我们来讨论一下这是为什么……
Python 是世界上使用最广泛的语言之一,它拥有一个热情的用户社区:
它在数据科学专业中拥有更忠实的追随者。
有些人通过「你好,世界!」的简单程序来判断编程语言的质量。按照这个标准,Python 可以做得很好:
print( "hello, world!" )
为了比较,下面是 Java 中的相同输出:
public class Main {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("hello, world!");
}
}
好吧,说真的, 简单 是 Python 的最大优势之一。由于其精确高效的语法,Python 可以用比其他语言更少的代码完成相同的任务。这使得实施解决方案的速度令人耳目一新。
此外,Python 充满活力的 数据科学社区 意味着您将能够找到大量的教程、代码片段和修复常见错误 。 Stackoverflow 将 成为您最好的朋友之一。
最后,Python 拥有用于数据分析和机器学习的 全明星库 (也称为包)阵容,这大大减少了产生结果所需的时间。稍后会详细介绍这些。
如何有效地学习 Python ?
在我们讨论你需要学习的内容之前,让我们讨论一下你不需要的内容。
大多数数据科学家永远不会处理诸如内存泄漏、密码学或「Big O」符号之类的主题。只要您可以使用 Python 或 R 等脚本语言编写干净、符合逻辑的代码,就可以了。
你不需要完整的 Python 课程。Python 和数据科学不是同义词。
相反,专注于掌握直觉,例如何时函数合适或条件语句如何工作。在谷歌搜索、阅读文档和良好的实践之后,你将逐渐记住语法。
我们提倡自上而下的方法,目标是首先获得结果,然后随着时间的推移巩固概念。事实上,我们更愿意放弃「课堂」学习,转而进行现实世界的实践。
这种方法可以让你获得更多乐趣的同时迅速掌握。
通过 Anaconda 安装 Python
在您的计算机上安装 Python 的方法有很多种,但我们推荐使用 Anaconda 捆绑包 捆 绑包,它包含数据科学所需的库。
有效的编程不是要记住语法,而是掌握一种新的思维方式。
因此,花点时间为核心编程概念打下坚实的基础。这些将帮助您将头脑中的解决方案转化为计算机的指令。
如果你是编程初学者.......我们推荐优秀的 ‘ Automate the Boring Stuff with Python’ 一书,该书已在创作共用许可下免费在线发布。
这本书承诺「为初学者提供实用的编程」,并且让每节课都脚踏实地。
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你应该能够回答以下问题:
• 整数、浮点数和字符串有什么区别?
• 如何使用 Python 作为计算器?
• 什么是 for 循环?我什么时候写一个?
• 函数的基本结构是什么?
• 如何使用条件语句(if...else...)来添加逻辑?
• 导入语句如何工作?
如果你想练习更多核心编程概念,请查看以下资源。
• Code Fights 是 一个平台,有许多简短的编码挑战,可以在 5 分钟内完成(尽管它非常有趣,你可能会发现自己一次玩几个小时)。您将在此过程中获得积分 并解锁新关卡,这也是跟踪你的进度的好方法。
• Python Challenge 是网络上最酷的谜题之一,所以不要被它 1990 年的图形吓到。你可以在 Python 脚本的帮助下完成所有 33 个级别。一位用户称它为「一种令人上瘾的学习 Python 细节的方式……」我同意!
• PracticePython.org 是 Python 中简短练习题的集合。它几乎每周都会更新一个新问题。真正好的是作者为每个问题包含了多个用户提交的解决方案,因此您可以看到解决它们的替代方法。
• How to Think Like a Computer Scientist 是一本很棒的交互式在线书籍,它通过关键的编程概念(使用 Python)进行了一 次旋风之旅。如果您对编程完全陌生,这可能是一个不错的选择。这就像一个浓缩的「CS 101」课程。
您可能是。。。。。。
想学习编程的小学生,参加计算机竞赛的中学生,计算机相关专业的大学生,正在从事软件开发的职场人,都是非常适合的!
1、每一章中都安排了 “动动手” 环节,您可在环节找到应用实例
2、每一章结尾都提供了 “练一练” 环节,您可在该环节找到同步练习题
全书总计16章,如下所述。
第1章介绍Python的历史和特点,并进行开发环境搭建。
第2~5章介绍Python的基础知识,包括数据类型、表达式、流程控制等。
第6~7章介绍Python常用的容器类型数据和字符串数据。
第8~11章介绍Python的进阶内容,包括函数、类与对象、异常处理、常用内置模块等。
第12~16章介绍Python实用库的使用方法,包括文件读写、图形用户界面、网络通信、数据库访问和多线程等。
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行动起来吧!开始学习!!
有更好的建议和学习方法可以在评论区留言讨论哦~