原文地址：How to Learn Python for Data Science the Right Way
“王老师您好！我是学XX专业的（或是学过某编程语言），听说 Python 很热，打算好好学习，但是不知道学完以后能否进XX类型的企业？都有哪些岗位需要掌握 Python 呢？”
最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。
如果你是一个对编程毫无经验的小白，那么首先你应该掌握一定的编程基础（尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们）。对于新手来说，博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言，Python易于理解，上手简单，非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐：简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》，经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过，大家看过之后基本上都很认同，是入门Python最快效果最好的书籍。
B站是个宝，谁用谁知道😎 整理的一些适合算法工程师的学习资源，建议收藏！ 0、数学基础 Up主：3Blue1Brown的数学基础：https://space.bilibili.com/88461692。用动画讲述数学专业知识，其视频涵盖了线性代数、微积分、拓扑学等领域，每门课都配有直观生动的动画演示，帮助观众加深对数学概念定理的理解。 数学分析：https://www.bilibili.com/video/av8042121复旦陈纪修老师的数学分析视频课程，共214讲。 数学建模：www.bilibili.
NEW YEAR 拥抱元气满满 （假期学习清单·轻松实现弯道超车） 春节假期来了，打算怎么过？ “每天被家里叨不停 做什么都不合家人意 和自己心里想的假期完全不同” 来吧，我们这里有一份春节超车指南 包含Java、Python、人工智能 保你有个充实愉快的寒假 在这个寒假偷偷“卷”起来 去惊艳所有人！ Java后端开发 01 Spring Boot终极课程体系 Spring Boot作为Java后端开发集大成的框架，它几乎无所不能。 Spring Boot就像一种快速、有效的“万能胶”，它几乎能
Python菜鸟到Python Kaggler 如果你梦想成为一名数据科学家，或者已然是数据科学家的你想扩展自己的工具库，那么，你找对地方啦。本文旨在为做数据分析的Python人提供一条全方位的学习之路，完整讲述运用Python进行数据分析的所有步骤。当然，如果你已经有了一些知识储备，或者无需掌握全部的内容，可以按照自己的需求做出调整，也欢迎与我们分享你是如何调整的。 你也可以参考本学习方法的迷你版 ——《 信息图表：Python数据科学学习之快速入门》。 起步 热身 开始这段学习旅程之前，第一个要回答的
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
机器学习如何入门？大家应该也看过很多路线图了，今天向大家介绍towardsdatascience上一个博主推荐的机器学习入门步骤和课程，看看国外的小伙伴是怎么学习的。
这是为朋友社群准备的一篇机器学习入门指南，分享了我机器学习之路看过的一些书、教程、视频，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。
你可能在各种应用中听说过机器学习machinelearning（ML），比如垃圾邮件过滤、光学字符识别（OCR）和计算机视觉。
【新智元导读】机器学习入门经典读物 Python Machine Learning 的作者 Sebastian Raschka昨天在Quaro回答提问，分享技术实践和经验。Sebastian 提到，P
学习是需要动力的，动力来自于内在的渴望，比如有的人是要转行，原来是学其他语言的或者其他行业的，想通过学Python进入数据分析领域，或者有的人要加薪，是要做人工智能，机器学习（最近这方面是很火）
在看到知乎上有个问题： 我都会用Excel了，还有必要学Python吗？ 这个问题大概率可以说明问这个问题的这位同学目前还没有遇到非Python不可的场景，之所以产生了学Python的念头是因为这两年Python实在是太火了，如果自己不学总觉得差点什么。但是学了一点以后又发现Python做的那些事情，我Excel也可以做，既然如此，我为什么还要费这么大劲去学Python呢？ 为什么要学Python 大家在学一个工具或者一项知识的时候，一定不要为了学而学，这样不仅学起来很痛苦，而且很难坚持下去的。 那既然如
人工智能将成为推动中国发展的新生科技力量，并在未来扮演着越来越重要的角色，对于想要从事AI行业的小伙伴们来说，如何能够快速、深入的掌握机器学习相关知识显得尤为重要。 为了帮助大家更好的入门机器学习，博文视点学院联合资深AI专家齐伟老师（老齐）推出系列直播课——《零基础⼊门机器学习》 只要你具备基本的 Python 语⾔编程能⼒，愿意坚持学完本课程，我们将极尽所能帮助大家掌握机器学习的常⽤算法和模型，从事相关领域的项⽬研发！ 跟重要的是，本次系列课程，直播期间将免费开放大家学习！ （无回放，扫描下方海报二维
2018年努力成为一名数据科学家 1 一个数据科学家是比软件工作者更擅长统计学，比统计工作者更擅长软件工程。 2 一个数据科学家是研究和解决有价值的数据问题，他（她）遨游于数据的海洋中，从数据中学习
有些标题党了，打我可以但是不可以打我脸，推荐我是认真的，4000 字长文，请慢慢食用
机遇 · 学习 · 能力 开学季，加油呀！ 同学们，新的学期开始了 如果你不甘现状却又改变无门 今天小编精选5堂万能基础课 相信打好基础，就能 抓住领域中更多机会 学完之后，再也不怕找不到工作啦！ 01 跟着李刚老师学Java 明星导师带你夯实Java基础（Java17） 若将编程当成职业，那就不要浮躁，先踏踏实实学好Java语言基础，再按Java本身的学习规律，一步一个脚印地把基本功练扎实了才可获得更大的成功。 李刚老师在课程中现场编写程序，一步一步的告诉你，要做什么，为什么，怎么来，应怎么做
Python控制系统库是一个Python模块，它实现了反馈控制系统分析和设计的基本操作。
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家
其实原文说的是如何评价生物信息学的研究水平，引用的是刘小乐教授的观点。但我觉得，其实这些标准完全适用所有从事数据科学的人。
本来昨晚全身心准备学习材料来，但是无意中检索到三本统计学的pdf，分别翻看了一遍。 第一本统计学，一共130+页，全书一气呵成，很少见到把统计学的概念串联的，这么好的，所以忍不住再发出来。 书中一幅图，原始频率分布直方图 这也是此书的一大特点，它不是一上来累计概念，而是从最基本的统计常识演绎出统计学的主要理论概念，写的比较通俗。做到这点，显然不容易。需要很深的统计学功底，并有很长地应用统计学的实践经历，才有可能写出来。 电子书下载 三本统计学书PDF已经打包好，获取步骤如下： 1. 点击下方名片，关注
机器之心报道 机器之心编辑部 花了七年时间填坑，《机器学习数学》的书稿终于和读者们见面了。 说到《Python 机器学习》，AI 领域的研究者都不会感到陌生。这本书可以说是近十年来最畅销的机器学习书籍之一，也是其作者 Sebastian Raschka 最具代表性的作品。 Sebastian Raschka 《Python 机器学习》在 2015 年出版，一举成为 Packt 和亚马逊网站上的畅销书，在 2016 年获得 ACM 最佳计算奖，并被翻译成多种语言出版。书籍的第二版和第三版也分别于 2017
大数据文摘作品 翻译：姚佳灵 黄念 校对：陆兴海 这是一个许多新入行的机器人专家在他们职业生涯中至少会问一次的问题。不幸的是，这也是一个没有简单答案的问题。在本文中，我们将会审视在机器人学中最流行的10种编程语言，深入探讨它们各自的优缺点以及使用和弃用它们的原因。 这实际上是个很有道理的问题——毕竟，如果你从不付诸实践，那为什么要花大量的时间和精力去学习一种新的编程语言呢？如果作为一名机器人学新人，你当然会想学习一种确实对你的职业生涯很有用的编程语言。 为什么“这个取决于。。。”是个毫无用处的回答
可汗学院，是由孟加拉裔美国人萨尔曼·可汗创立的一家教育性非营利组织，主旨在于利用网络影片进行免费授课。
说到《Python 机器学习》，AI 领域的研究者都不会感到陌生。这本书可以说是近十年来最畅销的机器学习书籍之一，也是其作者 Sebastian Raschka 最具代表性的作品。
因为最近在准备本科毕设的论文部分，所以最近原创的相对比较少，但是为了坚持每天学点新知识，我也逼着自己每天抽出晚上的1小时左右把自己想到的并且自己还没理解的小知识点的网上搜索下好的文章，能一下子读懂的，最好有图之类的文章，再根据自己的一些小理解，将文章编辑下，分享给大家。末尾再附上自己的当天准备的五个托福单词，这五个单词我也不是我先学过的，而是托福单词随机到的，在我编辑的时候我也刚好学下。正是在这种逼自己的情况下，我觉得我在这一个多月的时间里真的涨了不少知识。我也真心希望我的粉丝们跟我一样，每天逼着自己，学点知识，用不了一个月，即使一个星期你也会有很多收获的。当然大神们就继续自己的学习方法哈。嘿嘿。
为什么要学Python编程？到底Python值不值得学？Python在软件质量控制、提升开发效率、可移植性、组件集成、丰富库支持等各个方面均处于先进地位。同样学习编程语言，当然要选择学习业内目前先进、热门、将来应用广泛、有前途和前景的编程语言。
全球人民还没有在ChatGPT带来的惊艳表现中回过神来， GPT-4就发布了，而且展现出了比之前ChatGPT更惊艳的反馈！ 就在昨天，百度也重磅发布了自己的知识增强大语言模型“文心一言”！ 通用人工智能时代仿佛正在加速朝我们跑来~~ 面对未知的未来 学点AI知识，提前装备一下自己显得非常有必要 你可能说，“我也想要入行AI领域，可是门槛太高了呀！” 确实，一口气吃不成胖子 我们还是要从基础开始学起，慢慢来！ 入行AI，还是要先从机器学习基础开始~~ 这里，诚心诚意地向大家推荐 《零基础入门机器学习》这
“一切都被记录，一切都被分析”就了一个信息爆炸的时代，人类过去两年产生的数据占据了整个人类文明中所产生的数据的90%。而在这些无限丰富的数据中，蕴藏着巨大的价值，数据分析在数据爆炸式增长的前提下变得炙手可热，数据分析师甚至被称为“性感的职业”。由于需求的迫切增加和人才的短缺，数据人才显得弥足珍贵，数据分析师由此披上了华丽的光环。那么对于并非科班出身的人来说，如何通过自己的学习入门并成为厉害的数据分析师呢？下面是一份比较基础的书单，但也可以说是一个相对完整的入门学习体系。
有很多小伙伴问过我零基础要怎么入门机器学习或者人工智能，今天来提炼一下，方便志同道合的朋友们参考。 记得我刚入此山洞准备修炼的时候，就 Google 了好多这类的问题，那时候觉得大家的建议好多呀，这条路看起来真长，那么多东西要学，那么多书要看，那么多有用的课程要学。 现在我可以就自己走过的坑坑包包来推荐一条简单粗暴的路径。 ---- ［step 1： 方向］ 在行动之前，先想好这几个最基本的问题，如果自己想不全都可以去搜一下，知乎上很多大拿的回答： －－1.为什么要学习机器学习或者人工智能呢？ 我的话，很实
有没有人跟小编一样， 刚入门机器学习时被折磨的不要不要的！ 线性代数、线性优化、统计与概率、微积分、信息论…… 线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、随机森林…… 本以为时代扛把子领域， 学起来应如身临绿洲世界，科技感拉满MAX↑ （图片来源见水印） 可谁成想，面对密密麻麻的数学知识、算法、框架，直接给我干废 在学习机器学习的这条路上 埋头啃书肯定不是最好的方式 书里的内容不一定是最丰富的 牢固掌握还是要结合课堂经验+动手实践 今天我就要推荐一套，非常实用的机器学习入门课程，是
导读：学 Excel 还是 R、Python？机器学习怎么入门？数据工程师和数据科学家有什么区别？听听美国 IT 大牛的建议。
本文介绍了如何成为一名全栈机器学习工程师，从基础知识、工具、实践经验等方面进行阐述，并给出了详细的规划路径。作者通过自身的学习经历，鼓励读者大胆尝试，积极投入到机器学习的实践中去，在实践中成长和进步。
程序员转型AI、机器学习需要学多久？1年？3年？这是绝大多数考虑转型的人，从一开始就要认真思考的问题。 光说不练在这里没用，咱们还是要看真实的故事，来看看黑人小哥Jason Carter的转型之路。他是多伦多的一位软件工程师，在4月份打算转型机器学习，并公布了一项为期3个月的学习计划。 如今计划期满，他完成得怎么样呢？转型之路有何心得？我们先听听这位小哥自己的说法。 作者 | Jason Carter 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | reason_W，波波 这其实就是线
这是读者“前进一点”在微信上问我的一个问题，我当时给他的回复是“Python 挺火的，学 Python 就好。”但当我在 B 站上看了羊哥的一期视频后，深感懊悔，觉得自己给出的建议是不负责任的。
点击上方蓝色字体关注「顶级程序员」 转自机器之心 Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。 在前一段时间的博客中，我解释了为什么你应该掌握 R 语言（即便它最终可能过时）：http://sharpsightlabs.com/blog/master-r-obsolete/。我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言
Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。
今天，想跟大家聊聊 Python 能力的提升。 结合我最近这些年的Python学习、开发经验，发现 90% 的人在学Python时都会遇到下面这些问题： 1.想学Python，但应用方向太多了，没编程经验根本不知道该怎么学... 2.基础入门看似简单，一旦将理论落地到实际的项目编码中，就举步维艰... 3.学了不少课程，但一面试就被别人说基础差，甚至开始怀疑自己不适合开发... 那么，真的是我们能力差、学不懂吗？只能跟Python说再见吗？ 01 超95405人选择的 Python 学习方法 其实我
机器学习(Machine Learning)有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你发现我有所遗漏的话，请告诉我。 机器学习领域的变化是日新月异的，我想这些可能很快就会过时，但是至少在目前，它们还是很潮的。 机器学习 这里有一些有用的流程图和机器学习算法表，我只包括了我所发现的最全面的几个。 神经网络架
我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言浪费时间的人致辞。(因为它最终会变得过时)。但同时，我想要消除你的恐惧： R 语言仍然很流行。 当我认为 R 语言 最终会变得过时时，这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言 已经过时了。 我想要消除你的恐惧： R 语言 仍然很流行。 R 语言 是过去十年中发展最快的编程语言之一。 事实上，如果你开始学习数据科学，我仍然推荐从 R 语言开始。 所以，我想向你保证。R 语言绝对没有过时的。事实上，R 语言是非常受欢迎的而且是最好的数据语言。 为此，我想解释为什么我
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书旨在为有兴趣在数据科学和分析以及一般统计分析领域使用他们的技能的毕业生和商业从业人员在统计学方面提供帮助。 本书旨在为有兴趣在数据科学和分析以及一般统计分析领域使用他们的技能的毕业生和商业从业人员在统计学方面提供帮助。一方面，本书旨在为那些上过一些统计学课程，但在日常工作中不一定使用过统计学的读者提供复习。另一方面，这些材料也适合第一次接触Python统计工作的感兴趣的读者。使用Python进行统计和数据可视化旨在通过使读者了解推断统计学背后的思想，并开始制定假
机器之心报道 机器之心编辑部 甚至比 C 的速度还快，现在已在 GitHub 上可用。 自深度学习兴起以来，Python 一直是最热门的编程语言之一，它在数据科学和机器学习领域占主导地位，甚至是科学和数学计算领域的主角。如今你能想象到的任何项目，几乎都可以找到一个相应的 Python 包。 然而，尽管高级语言的简化语法使其易于学习和使用，但和 C 或 C++ 等低级语言相比，它的速度更慢。 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员希望通过 Codon 来改变这一现状，Codon 是一种
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