【Udemy中英字幕】Python and Data Science from Scratch With RealLife Exercises

从零开始学习 Python 和数据科学，并结合真实生活中的练习

Python 数据科学，包括 Python 编程、NumPy、Pandas、Matplotlib，并通过 Python 项目深入研究数据科学

讲师：Oak Academy

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Python 是一种多范式语言，这意味着它支持多种编程方法。除了过程式和函数式编程风格之外，
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数据科学是全球竞争环境中取得领先地位的关键。
数据科学使用算法来理解原始数据。数据科学与传统数据分析的主要区别在于它注重预测。
数据科学家使用机器学习来发现大量原始数据中的隐藏模式，以揭示真正的问题。
数据科学需要终身学习，所以你永远无法真正完成学习。
Python 是一种流行的语言，广泛应用于许多行业和编程领域。DevOps 工程师使用 Python 编写网站脚本。
Python 是一种通用编程语言，广泛应用于许多行业和平台。Python 的一个常见用途是编写脚本，即自动执行任务。
Python 语法简单，非常适合初学者学习。要自学 Python，你首先必须熟悉
Python 是一种广泛使用的通用编程语言，但它也有一些局限性。因为 Python 是一种解释型、动态类型语言
只要你保持专注和动力，自学数据科学是可能的。幸运的是，有很多在线课程和训练营可供选择。
有些人认为即使不懂编码也能成为数据科学家，但其他人不这么认为。
数据科学家需要具备多种技能。他们需要对统计分析和数学有深入的理解，而这正是数据科学的重要支柱。
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描述

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Python 数据科学，包括 Python 编程、NumPy、Pandas、Matplotlib，并通过 Python 项目深入研究数据科学

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数据科学无处不在。更完善的数据科学实践使企业能够削减不必要的成本、实现计算自动化并分析市场。从本质上讲，数据科学是在竞争激烈的全球环境中取得成功的关键。OAK
Academy 的 Python 讲师精通从软件开发到数据分析的各个领域，并以高效、友好的教学而闻名，适合各个级别的学生。
无论您从事机器学习或金融行业，还是正在从事 Web 开发或数据科学工作，Python 都是您可以学习的最重要的技能之一。Python 的简单语法特别适用于桌面、Web 和商业应用程序。Python 的设计理念强调可读性和可用性。Python 的开发理念是，应该只有一种方法（最好是显而易见的方法）来做事，这一理念导致了严格的代码标准化。 Python 的核心编程语言非常精简，但标准库却非常庞大。事实上，庞大的库是其最大的优势之一，它为程序员提供了各种不同的工具，适用于各种不同的任务。

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在整个课程中，我们将教您如何使用 Python 分析数据、创建漂亮的可视化效果以及使用强大的机器学习算法，我们还将进行各种练习来巩固我们在本Python 数据科学课程中学到的知识。

这门 Python 和数据科学课程适合所有人！

我的“从零开始学习 Python 和数据科学，并附上真实练习！”课程适合所有人！即使你之前没有任何经验，也没问题！本课程经过精心设计，适合从零基础到专业人士（作为进修）的所有人。

为什么选择 Python？

Python 是一种通用、高级和多用途编程语言。Python 最大的优点是它支持当今的许多技术，包括用于 Twitter、数据挖掘、科学计算、设计、网站后端服务器、工程模拟、人工智能、增强现实等的庞大库！此外，它还支持各种应用程序开发。
什么是数据科学？
我们拥有的数据比以往任何时候都多。但仅凭数据并不能告诉我们很多关于周围世界的信息。我们需要解释信息并发现隐藏的模式。这就是数据科学的用武之地。数据科学 Python使用算法来理解原始数据。数据科学与传统数据分析的主要区别在于它侧重于预测。Python数据科学试图在数据中寻找模式，并利用这些模式预测未来数据。它利用机器学习来处理大量数据、发现模式和预测趋势。使用 Python 的数据科学包括准备、分析和处理数据。它汲取了许多科学领域的知识，作为数据科学的 Python，它通过创建新算法来分析数据和验证当前方法来取得进步。

数据科学家做什么？
数据科学家利用机器学习从大量原始数据中发现隐藏的模式，从而阐明真正的问题。这需要几个步骤。首先，他们必须确定一个合适的问题。接下来，他们确定解决此类问题所需的数据，并找出获取数据的方法。获取数据后，他们需要清理数据。数据可能格式不正确，可能包含不必要的数据，可能缺少条目，或者某些数据可能不正确。因此，数据科学家在分析数据之前必须确保数据是干净的。为了分析数据，他们使用机器学习技术来构建模型。创建模型后，他们会进行测试、改进，并最终将其投入生产。

数据科学中最流行的编程语言是什么？
Python是数据科学中最流行的编程语言。它是一种通用语言，拥有大量可用的库。它也是一种很好的初学者语言。R 也很流行；但是，它更复杂，是为统计分析而设计的。如果您想专攻统计分析，它可能是一个不错的选择。您需要了解 Python 或 R 和 SQL。SQL 是一种为关系数据库设计的查询语言。数据科学家处理大量数据，并将大量数据存储在关系数据库中。这是三种最常用的编程语言。其他语言，如 Java、C++、JavaScript 和 Scala 也被使用，尽管使用较少。如果您已经有这些语言的背景，您可以探索这些语言中提供的工具。但是，如果您已经了解另一种编程语言，您很可能能够掌握。

成为数据科学家需要多长时间？
答案当然因人而异。你投入学习新技能的时间越多，学得就越快。这也取决于你的起点。如果你已经拥有扎实的数学和统计学基础，那么你需要学习的内容就更少。如果你没有统计学或高等数学背景，你仍然可以成为数据科学家，只是需要的时间会更长一些。数据科学需要终身学习，所以你永远不会真正停止学习。一个更好的问题可能是：“我如何衡量自己是否具备足够的知识来成为一名数据科学家？” 挑战自己，使用开放数据完成数据科学项目。练习得越多，你学到的就越多，你也会变得越自信。一旦你拥有几个可以作为数据科学家技能范例的项目，你就可以进入这个领域了。

我如何自学数据科学？

只要你保持专注和动力，自学数据科学项目是完全可能的。幸运的是，现在有很多在线课程和训练营可供选择。首先，确定你对数据科学的兴趣所在。如果你对可视化感兴趣，那就开始学习吧。从让你兴奋的事情开始，会激励你迈出第一步。如果你不确定从哪里开始，可以尝试学习 Python。它是编程语言的绝佳入门教材，对数据科学家来说非常有用。首先，学习你所选主题的教程或 Udemy 课程。一旦你掌握了感兴趣的技能，与该领域的专业人士交流会很有帮助。了解雇主需要哪些技能，并持续学习这些技能。自学时，设定切合实际的学习目标可以保持你的动力。

数据科学需要编程吗？
这个问题目前尚无定论。有些人认为，即使不懂编程也能成为数据科学家，但另一些人则持不同意见。该领域已经开发和优化了许多算法。你可能会认为，理解如何使用算法比自己编写代码更重要。随着该领域的发展，越来越多的平台可以自动化大部分流程。然而，就目前情况而言，雇主主要寻找的是会编程的人，而你需要具备基本的编程技能。数据科学家的角色正在不断发展，所以未来这种情况可能不会发生。最好的建议是找到适合你技能组合的道路。

数据科学家应该掌握哪些技能？
数据科学家需要具备很多技能。他们需要对统计分析和数学有深入的理解，而统计分析和数学是数据科学的重要支柱。充分理解这些概念将有助于你理解数据科学的基本前提。熟悉机器学习也很重要。机器学习是在大型数据集中查找模式的有力工具。要管理大型数据集，数据科学家必须熟悉数据库。结构化查询语言 (SQL) 是数据科学家必备的技能。然而，非关系数据库 (NoSQL) 越来越受欢迎，因此更深入地了解数据库结构是有益的。数据科学领域的主要编程语言是 Python，尽管 R 也很流行。掌握至少一种此类语言的基础是一个很好的起点。最后，要能够交流研究发现。

数据科学是一个好的职业吗？
数据科学家的需求正在增长。我们不仅有数据科学家，还有数据工程师、数据管理员和分析经理。这些职位的薪水通常也很高。这可能会让你怀疑这是否是一个对你来说很有前途的职业。更好地了解数据科学家的工作类型可以帮助你判断这是否适合你。首先，你必须具备分析性思维。从零开始的数据科学是通过数据更深入地理解信息。你是否核实信息并喜欢深入研究统计数据？尽管实际工作可能非常技术性，但研究结果仍然需要沟通。你能向没有技术背景的人解释复杂的研究结果吗？许多数据科学家在跨职能团队中工作，必须与背景各异的人分享他们的研究成果。

什么是 Python？
机器学习 Python是一种通用的、面向对象的高级编程语言。无论你从事人工智能或金融行业，还是想从事 Web 开发或数据科学工作，Python 训练营都是你可以学习的最重要的技能之一。 Python 的简单语法特别适合桌面、Web 和商业应用程序。Python 的设计理念强调可读性和可用性。Python 开发时的前提是做事应该只有一种方法（最好是一种显而易见的方法），这种理念导致了严格的代码标准化。核心编程语言非常小，标准库也很大。事实上，Python 的大型库是其最大的优势之一，它为程序员提供了适合各种任务的不同工具。Python
与 R：有什么区别？
Python 和 R 是当今最流行的两种编程工具。在数据科学中决定选择 Python 还是 R时，您需要考虑您的具体需求。一方面，Python 对于初学者来说相对容易学习，适用于许多学科，具有严格的语法可以帮助您成为更好的程序员，并且可以快速处理大型数据集。另一方面，R 拥有超过 10,000 个数据处理软件包，能够轻松制作出出版级的图形，拥有卓越的统计建模能力，并且在学术界、医疗保健和金融领域应用更为广泛。Python
面向对象意味着什么？
Python 是一种多范式语言，这意味着它支持多种数据分析编程方法。除了过程式和函数式编程风格外，Python 还支持面向对象的编程风格。在面向对象编程中，开发人员通过在代码中创建 Python 对象来完成编程项目，这些对象代表现实世界中的对象。这些对象可以包含现实世界对象的数据和功能。要在 Python 中生成对象，您需要一个类。您可以将类视为模板。您只需创建一次模板，然后使用该模板创建所需数量的对象。Python 类具有表示数据的属性和添加功能的方法。表示汽车的类可能具有颜色、速度和座位等属性，以及驾驶、转向和停止等方法。Python
有哪些局限性？
Python 是一种广泛使用的通用编程语言，但它也有一些局限性。由于 Python 在机器学习中是一种解释型、动态类型语言，因此与 C 语言等编译型、静态类型语言相比，它的速度较慢。因此，当速度不是那么重要时，Python 非常有用。Python 的动态类型系统也使其比其他一些编程语言占用更多的内存，因此它不适合内存密集型应用程序。运行 Python 代码的 Python 虚拟引擎是单线程运行的，这使得并发性成为该编程语言的另一个限制。尽管 Python 在某些类型的游戏开发中很受欢迎，但其较高的内存和 CPU 占用率限制了其在高质量 3D 游戏开发中的应用。话虽如此，计算机硬件越来越先进，Python 的速度和内存限制也越来越不重要。
如何使用 Python？
Python 是一种通用编程语言，广泛应用于许多行业和平台。Python 的一个常见用途是编写脚本，即在后台自动执行任务。Linux 操作系统自带的许多脚本都是 Python 脚本。Python 也是机器学习、数据分析、数据可视化和数据科学领域的流行语言，因为它简单的语法使其能够轻松快速地构建真实的应用程序。您可以使用 Python 创建桌面应用程序。许多开发人员使用它来编写 Linux 桌面应用程序，它也是 Web 和游戏开发的绝佳选择。Flask 和 Django 等 Python Web 框架是开发 Web 应用程序的热门选择。最近，Python 也通过 Kivy 第三方库被用作移动开发的语言。
哪些工作需要用到 Python？
Python 是一种流行的编程语言，广泛应用于众多行业和编程领域。DevOps 工程师使用 Python 编写网站和服务器部署脚本。Web 开发人员使用 Python 构建 Web 应用程序，通常使用 Python 的热门 Web 框架，例如 Flask 或 Django。数据科学家和数据分析师使用 Python 构建机器学习模型、生成数据可视化效果并分析大数据。财务顾问和量化分析师使用 Python 预测市场并管理资金。数据记者使用 Python 整理信息并撰写报道。机器学习工程师使用 Python 开发神经网络和人工智能系统。
如何自学 Python？
Python 语法简单，非常适合初学者学习。要自学 Python，首先必须熟悉其语法。只需了解一点 Python 语法，就可以开始编写实际代码；之后，您将逐步掌握其余知识。根据使用目的，您可以找到优秀的 Python 教程、书籍或课程，通过构建符合您目标的完整应用程序来学习这门编程语言。如果你想开发游戏，那就学习 Python 游戏开发。如果你想构建 Web 应用程序，也可以找到很多课程来学习。如果你想自学 Python，Udemy 的在线课程是一个不错的起点。