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想学Python数据分析,各位大佬有什么建议?

2021年11月27日2410百度已收录

学,毫不犹豫

既然有这想法,那就学,必须学。

你能冒出这个想法,无非两个原因:一是你对这块感兴趣;二是数据分析这个领域在市场上还是很香的。

你现在有所顾虑,无非就是学习成本问题,担心所花时间值不值。我告诉你,真的学成了,这介值是无法估量的,只要你还活着,这些知识对你都有用。何况基于 Python 的数据分析,如果你有一定的编程基础,光学习来说,不需要多少时间成本。剩下的就是实践了。

下面我来简单写个学习指南,让你完全打消顾虑。

学习指南

你应该知道,数据分析也是数据科学,是关于问题解决、探索,以及从数据中提取有价值的信息的一门学问。

要有效地做到这一点,你需要整理数据集,训练机器学习模型,将结果可视化等等。

做到这一点并不难,因为这一块已经有很多现成的框架、类库或工具了。所以你要做的仅仅是学习 Python 语言和基于 Python 数据分析类库,再加上些项目实践就可以了。

1. 高效学习 Python

Python 是世界上使用最广泛的语言之一,它拥有非常活跃的开发者社区。Python 很容易上手,语法简洁,这也是 Python 这么受欢迎的原因之一。此外,Python 的活跃的数据科学社区意味着你可以找到大量的教程、开源项目和问题解决方案。

你不需要去看完整的一款 Python 教程,毕竟 Python 不等于数据分析,Python 中和数据分析有关的知识点不多。要注重把握语感,学习核心概念,比如数据类型、函数、过程控制这些基本的东西。就这些,不需要学其它的 Python知识,遇到问题就 Google,查阅文档,再加上良好的实践,你会逐渐记住更多的语法。

我主张自上而下的学习方法,目标是先取得成果,然后再随着时间的推移在实践中巩固概念。要放弃“课堂”式的学习,从实践中学习更高效。

2. 基本的数据分析类库

正如我前面提到的,Python 有现成的数据分析类库。类库只是将预先存在的函数和对象捆绑在一起,你可以将其导入到你的项目中,以节省时间。下面列出几个 Python 明星阵容类库:

NumPy:NumPy 主要用于简单高效的数值计算,许多其他的数据分析类库都是建立在它的基础之上的。

Pandas:这是一个用于数据结构和探索性分析的高性能库。它就是基于在 NumPy 开的发。

Matplotlib:这是一个灵活的绘图和可视化库。它很强大,但有些繁琐。如果你觉得这个库有难度可以暂时跳过 Matplotlib,先学另外一个叫 Seaborn 的库来入门。

Scikit-Learn:Scikit-Learn 是 Python 中的首要通用机器学习库。它有许多流行的算法和预处理、交叉验证等模块。

3. 项目实践

现在的关键是把学习的理论都粘在一起,进行实践。像我上面说的,自上而下的学习方法,从实践中加深学习。接下来,是时候通过大量的练习和项目来巩固你的知识了。

自己找一些项目做做,项目更能代表现实世界的数据。在实际的项目中,你将学习到一些列比如定义目标、收集数据、工程化等知识和能力。

需要多长时间

看完这些步骤后,你可能会问: "这一切需要多长时间?" 从学习 Python 到数据分析,计需要 3 个月到 1 年的持续练习时间,要看你的基础和坚持的毅力了。当然更重要的是你的学习节奏,够不够对自己狠。

最后

来总结一下关于学习Python数据分析的过程:

1. 从学习核心编程概念开始;

2. 学习基本的数据分析库;

3. 通过实际项目来练习和完善你的技能。

这种方法可以让你在享受更多的乐趣的同时,随着时间的推移,掌握更多的知识。

希望以上能完全打消你的顾虑,并对你学习有所帮助。如果你对我的回答感到满意,请给个关注,欢迎与我交流技术问题。

最后送一句:学起来!不对自己狠一点,怎么知道自己能不能一飞冲天。

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