數據科學，據說是本世紀最吸引人的工作，已經成為我們許多人夢寐以求的工作。但對某些人來說，數據科學看起來像一個充滿挑戰的迷宮，讓人無從下手。如果你也是其中之一，那就繼續閱讀。

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在本文中，我將討論如何從零開始數據科學之旅。我將詳細解釋以下步驟。

• 學習Python編程的基本知識
• 學習基本統計學和數學
• 學習使用Python進行數據分析
• 學習機器學習
• 項目實戰

學習Python編程的基本知識

如果有IT背景的話，你可能已經熟悉Python編程，此時，你可以跳過此步驟。但是如果從未接觸過編碼的話，應該從學習Python開始。在所有編程語言中，Python語言最容易學習，它被廣泛用在開發中，也被用在數據分析中。

首先，可以搜索免費的在線教程，這些教程將有助于理解Python的基礎知識。我列出了下述一些鏈接，這些教程可以幫助你在短時間內自學Python。可以嘗試一下，自己作出選擇。

• learnpython.org(https://www.learnpython.org/)
• 谷歌的Python類
• Estudy免費Python課程(視頻教程)
• 代碼學院(使用在線編輯器編程)

上述列表并非詳盡無遺，你可以在網絡上找到更多其它的資源，這些資源助力學習Python的基礎知識，此外，你還可以在YouTube上找到許多為初學者提供的Python教程。

一旦掌握了編程語法和其他基礎知識之后，你就可以開啟Python的中級和高級學習之旅。要做到在數據科學領域游刃有余，我建議你至少學完中級，這樣可以熟悉Python中的數據結構和文件系統。

下一步。

學習統計學和數學

數據科學是分析數據并得出有用的和可操作的見解的技能。為此，必須具備基本的統計學和數學知識。雖然不要求你成為一個偉大的統計學家，但需要對數據分布和算法原理這些基礎知識有所了解。 話雖如此，來看看需要學習哪些內容。

首先，復習一遍高中的統計課程，對基本概念有所了解。為此，我推薦可汗學院的“高中統計”系列課程(根據自己的實際情況做出選擇)。

刷完高中統計課之后，可以開始閱讀以下任何一本書：

• 統計學習簡介(R語言)(強烈推薦)
• 統計思維(Python語言)

以上鏈接將直接訪問到這些書籍的各自pdf版本，你也可以根據需要方便地購買到紙質的書。讀完這些書之后，你將熟悉數據分析的基本原理，對進一步深入學習有幫助。

注意：雖然我建議你從學習Python語言來開啟數據科學之旅，但在學習過程中，你會遇到其他幾個工具，如R，它們也用于統計計算和數據分析。我的一般建議是，無論你遇到哪一個工具，都要有一個開放的心態。如果你正在使用兩種不同的語言執行任務，其底層工作和邏輯通常是相同的，這只是一個不同的語法和框架問題。

第一次體驗數據分析。

學習Python進行數據分析

這便是它的有趣之處，在掌握了了Python編程的基本知識和統計之后，是時候一試身手了。

如果想在不付錢的情況下學習，你只需在Udacity上開設一個帳戶，注冊免費課程-數據分析入門。這門課程將介紹數據分析所需用到的Python庫，如Pandas和Numpy。你可以按部就班地學習，在幾周內輕松完成課程。

在Udacity上還有許多其他課程可以探索，此外，Udacity還提供Nanodegree程序，但通常需要付費。如果你愿意為學習付費，還有許多好的平臺，如Coursera、Dataquest、Datacamp等。

在此步驟結束時，應該掌握Python的一些重要庫和數據結構，如序列、數組和數據框。

還應該能夠執行諸如數據處理、得出結論、矢量化操作、分組數據和組合來自多個文件的數據等任務。

雖然已經為下一步做好了準備，但在繼續前進之前還有一件事需要學習：橋接數據分析與機器學習之間的終極關鍵-數據可視化。

數據可視化是數據分析的重要組成部分，它有助于得出結論并對數據模式可視化。為此，學習如何可視化數據勢在必行，學習數據可視化最簡單的方法是通讀Kaggle的數據可視化課程。在此之后，你將熟悉一個重要的Python庫-Seaborn。

注：Kaggle是一個受世界各地數據科學家歡迎的網站。它定期舉辦競賽，以挑戰數據儲備的技能，并為數據愛好者提供免費的交互式課程。

太棒了!你已經學了一半以上的數據科學了。繼續下一步，即機器學習。

學習機器學習

機器學習，顧名思義，是機器(計算機)自我學習的過程。通過對計算機算法的研究，自動提升經驗。根據數據和業務問題的類型，使用預定義的算法建立模型，這些模型在給定的數據上進行自我訓練，然后被用在新數據上以得出結論。

掌握機器學習最簡單的方法就是按照給定的順序學習以下Kaggle的課程：

• 機器學習概述
• 中階機器學習
• 特征工程(優化模型)

條條道路通羅馬，雖然有許多其他的方法來學習機器學習，我提出的是最簡單的方法，完全免費。如果沒有資金的約束，還可以在Coursera、Udacity和其他相關平臺上找到各種課程。

當這一步結束時，您將了解監督機器學習和無監督機器學習之間的區別，同時，掌握各種重要的算法，如回歸，分類，決策樹，隨機森林等。

太棒了!從此，可以沖破迷宮加入到數據科學俱樂部，之后，需要做的便是一步一步成為更好。

項目實戰

讀到這里，你便擁有了成為一名成功的數據科學家所需的一切。在掌握了所有的知識之后，應通過盡可能多的練習來增強它。要做到這一點，可以尋找一些項目，去解決一些商業問題。

堅持實踐的最好方法之一是參加Kaggle比賽。Kaggle為你提供需要解決的問題和所需的數據。如果是一場比賽，你可以提交自己的結果，并根據獲得的分數得到排名。

也可以在個人項目上建立自己的組合，通過嘗試以下資源來探索數據集：

• Kaggle數據集
• UCI機器學習倉庫
• 亞馬遜數據集
• 谷歌數據庫搜索引擎

為了練習，建議在本地計算機中下載并安裝Anaconda， 這是開發數據科學項目的一個很好的工具包。在Anaconda眾多工具中， Jupyter Notebook是構建Python項目的一種很好的方法，并幫你管理你的項目組合。

遵循本博客中的指導方針，將助力實現學習數據科學的目標，當然，在這一領域還有大量知識要學習，甚至更多的東西有待探索。繼續學習吧。