本文转载自雷锋网。如需转载，请到雷锋网官网申请授权。您是否有兴趣学习数据科学但不知道从哪里开始？如果是，那么您来对地方了。我遇到过很多热衷于学习数据科学的人，但仅仅几周后，他们就放弃了。我想知道为什么一个对一个领域如此热衷的人不去追求呢？通过与他们中的一些人交谈，我了解到人们放弃学习的主要原因是：要成为数据科学家，他们必须学习的主题太多。一位才华横溢的程序员、数学家、应用统计学大师，并且非常精通pandas、NumPy和其他python库。这些甚至会吓到经验丰富的数据科学家，难怪他们会放弃尝试学习数据科学。上面的每个主题都像海洋，当有人试图快速掌握它们时，他们会感到沮丧并放弃学习。真正的事实是，要成为一名成功的数据科学家或成为一名数据科学家，您需要掌握更多知识。如何学习数据科学要成为一名数据科学家，你需要从以下项目中学习足够多：Python或R编程的基础知识如果你选择Python，则选择pandas等库和ggplot、Seaborn和Plotly等Numpy可视化库。统计SQL编程数学，尤其是线性代数和微积分在下面的视频中，我提到了学习数据科学的分步指南。我已经解释了达到数据科学不同专业水平所需的知识深度。https://youtu.be/5zec-qxfMvg如何计划学习？应该首先涵盖哪些主题？让我解释一下100天学习数据科学计划。这是一个用Python学习数据科学的每日计划，跨越100天，每天应该至少花一个小时使用你觉得舒服的工具。如果您选择Python，请安装Anaconda，它还会安装IDEJupyterNotebook和Spyder。如果您选择“R”，则会安装RStudio。尝试使用IDE并熟练使用它。例如，尝试了解包/库的安装、执行部分代码、清理内存等。第2天到第7天：数据科学基础编程下一步是学习基础编程，这里有一些你应该学习的主题：创建可变字符串数据类型和通常对字符串数据类型执行的操作布尔和运算符集数据类型列表、元组、集合和字典——了解它们之间的独特性和差异很重要。If-Then-Else条件、For循环和While循环实现函数和Lambda函数——它们各自的优点和差异第8天到第17天：Pandas库要了解Pandas库，您需要了解Pandas中的一些主题：创建数据框架，从文件中读取数据，将数据框架写入文件从数据框架中索引和选择数据迭代和排序聚合和分组缺失值和缺失值的处理Pandas中的重命名和替换数据框架中的连接，合并和替换加入汇总分析、交叉制表和数据透视表、分类数据和稀疏数据花10天时间彻底研究上述主题，因为它们在执行探索性数据分析时非常有用。当您涵盖这些主题时，尝试深入了解细节，例如了解合并和联接、交叉表和数据透视表之间的区别，这样您不仅可以了解它们中的每一个，还可以了解何时何地使用它们。我为什么要学习熊猫？如果你从事任何数据科学项目，他们总是从探索性数据分析开始，以更好地理解数据，而你在Pandas中涵盖的主题将派上用场。此外，由于Pandas便于从不同来源和格式读取数据，因此它们快速高效，还提供简单的函数来对数据集执行各种操作。Day18toDay22:NumpyLibrary学完Pandas，接下来要学习的重要库就是Numpy。学习Numpy的原因是它们与List相比非常快。Numpy涵盖的主题包括：创建数组索引和切片数据类型连接和分离搜索和排序过滤所需的数据元素为什么学习Numpy很重要？Numpy能够快速高效地对数据进行科学运算。它支持机器学习算法中常用的高效矩阵运算，熊猫库也大量使用了Numpy。第23天到第25天：可视化现在，我们需要花一些时间了解和使用一些关键的可视化库，例如ggplot、Plotly和Seaborn。使用示例数据集并尝试不同的可视化效果，例如直方图、线图/趋势图、箱线图、散点图、热图、饼图、直方图、气泡图和其他有趣或交互式的可视化效果。数据科学项目的关键是向利益相关者传达见解，而可视化是实现此目的的重要工具。第26至35天：统计、实施和用例下一个要讨论的重要主题是统计，探索常用的描述性统计技术，例如均值、中位数、众数、范围分析、标准差和方差。然后介绍了一些更深层次的技术，例如识别数据集中的异常值和测量误差范围。作为探索各种统计测试（如下所列）的最后一步，了解这些统计测试在现实生活中的应用：F-testANOVA卡方检验T-TestZ-Test第36至40天：数据SQL分析现在是学习SQL的时候了，这一点很重要，因为在大多数企业用例中，数据都会存储在数据库中，了解SQL将极大地帮助从系统中查询所需的数据进行分析。您可以先安装一个开源数据库，例如MySQL，它会附带一些默认数据库，您只需要处理数据并学习SQL。如果你能专注于：从表中选择数据根据键连接来自不同表的数据对数据执行分组和聚合功能使用案例语句和过滤器第41-50天：探索性数据分析(EDA)大约80%任何数据科学项目的时间都花在这个活动上，所以最好花时间彻底学习这个主题。对于学习探索性数据分析，这里没有涵盖特定的功能集或主题，但数据集和用例将推动分析。因此，学习如何使用来自kaggle举办的比赛的一些样本数据集来执行探索性分析是个好主意。学习探索性数据分析的另一种方法是编写有关数据集的问题并尝试从数据集中找到答案。例如，如果我考虑最流行的泰坦尼克号数据集，然后尝试找到诸如哪些性别/年龄/甲板上的人死亡概率更高等问题的答案。你进行彻底分析的能力会随着时间的推移而提高，所以耐心地慢慢地、自信地学习。现在您已经了解了数据科学家所需的所有核心技能，您可以学习算法。数学怎么了？是的，了解线性代数和微积分很重要，但我宁愿不花时间学习数学概念，但当他们这样做时，你可以参考并温习你的技能，高中水平的数学就足够了。例如，假设您正在学习梯度下降法。您可以在学习算法的同时花时间学习其背后的数学原理。因为如果你开始学习数学中的重要概念那么它可能会非常耗时并且通过在你需要它时学习你将在足够的时间内学习你需要的东西但是如果你开始学习数学中的所有概念那么你会花更多的时间学习远远超出您的需要。Days51-70：监督学习和项目实施前10天，学习一些关键算法，了解其背后的数学原理，然后接下来的10天通过开发一个项目来重点学习。本课程将涵盖的一些算法包括：线性回归和逻辑回归决策树/随机森林支持向量机(SVM)在前10天，重点应该放在理解您选择的算法背后的理论上。然后花一些时间了解每种算法比其他算法更适合的场景，例如当数据集中有许多分类属性时决策树是最好的。然后在Kaggle上选择一个解决的例子，你会发现很多解决的例子尝试重新执行它们，但要仔细理解每一行代码，并理解它们的原因。到现在为止，您已经获得了很好的理论知识，并从已解决的示例中获得了工作知识。作为最后一步，选择一个项目并实施监督学习算法，从数据收集、探索性分析、特征工程、模型构建和模型验证开始。肯定会有很多疑问和问题，但是当你完成项目时，你会对算法和方法有很好的理解。Day71toDay90:Unsupervisedlearningandprojectimplementation现在是关注无监督学习的时候了，类似于监督学习中使用的方法，首先花几天时间了解你在无监督学习概念中选择的算法背后的基本原理，以及然后通过实施项目来学习。这里要讨论的算法是，聚类算法-用于识别数据集中的聚类关联分析-用于识别数据中的模式主成分分析-用于减少属性的数量推荐系统-用于识别相似的用户/产品并提出建议在第一天，重点应该是理解上面的算法和技术，并理解它们各自的用途，它们可以使用的场景，比如主成分分析通常用于数据集的降维，当你正在处理大量的栏目并且您想减少，但仍保留信息，并且电子商务中流行的推荐系统可以根据客户的购买模式推荐他们可能感兴趣的其他产品以增加销售额。当你熟悉了它们可以使用的理论和场景后，你可以选择一个解决的例子，通过逆向工程来学习，即理解每一行代码并重新执行它们。作为最后一步，现在是选择一个用例并根据您目前所学知识实施它的时候了。当你完成项目/用例时，你会学到很多东西，你会更好地理解这些算法，这些算法将永远伴随你。第91天到第100天：自然语言处理基础知识利用这段时间专注于非结构化/文本数据的分析和用例。值得在这里花时间的事情很少是学习使用API从公共来源获取数据以执行一些基本的情绪分析——来自twitterAPI的数据可用于提取具有特定主题标签的推文，然后提取情绪和情绪主题可以计算这些推文的背后建模-当您有大量文档并且您想将它们分组到不同的类别时，这种方法很有用，就是这样！现在您已经了解了所有重要概念，是时候申请任何数据科学工作了。我已经在我的youtube频道上开始了一个关于学习数据科学的100天教程，如果你有兴趣请加入我并在这里开始你的数据科学学习教程。https://youtu.be/VaXijSN_SJcFAQ有人可以在100天内成为数据科学家吗？是的，就像任何人都可以在几天内学会游泳一样，任何人都可以在100天或更短的时间内学会游泳。学习数据科学。但就像游泳一样，要成为一名优秀的游泳运动员或奥林匹克游泳运动员，需要努力和不断练习，所以数据科学也一样，通过不断练习和努力，你才能成为专家。如果我按照本教程学习，我能学到多少？到本教程结束时，您将拥有足够的知识来处理典型的数据科学项目。通过这种方式，您可以打破学习障碍，以最少的努力和最少的支持，您可以继续学习数据科学的高级主题。结束前的最后一句话开始的时候，事情可能看起来太复杂了，不要不知所措，一步一个脚印，继续你的学习之旅，这可能需要一些时间，但你一定会到达目的地。
