济南电商网站建设,简单的企业网站cms,友情链接价格,网络设计师证怎么考2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准 为什么学习Python数据科学#xff1f; Python是数据科学职业所需的宝贵技能之一。Python是数据科学的首选编程语言。 2016年#xff0c;它超越了R on Kaggle#xff0c;这是数据科学竞赛的首选平台。2017年#xff0… 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准 为什么学习Python数据科学 Python是数据科学职业所需的宝贵技能之一。Python是数据科学的首选编程语言。 2016年它超越了R on Kaggle这是数据科学竞赛的首选平台。2017年它在KDNuggets对数据科学家最常用工具的年度调查中取代了R.2018年66的数据科学家报告每天使用Python使其成为分析专业人士的头号工具。数据科学专家预计随着Python生态系统的不断发展这一趋势将持续下去。虽然您学习Python编程的过程可能刚刚开始但就业机会也很丰富并且还在增长。 据Indeed数据科学家的平均工资是127,918美元。这个数字预计只会增加。 IBM的专家预测到2020年数据科学家的需求将增长28。 因此Python数据科学的未来是光明的。 python测试开发项目实战-目录python工具书籍下载-持续更新python 3.7极速入门教程 - 目录如何学习Python的数据科学 第1步学习Python基础知识Python编程基础知识及Jupyter Notebook。比如python 3.7极速入门教程https://china-testing.github.io/python3_quick.html 通过加入社区您可以将自己置身于志同道合的人群中并增加就业机会。根据人力资源管理协会的统计内推占所有雇员的30。比如扣扣群630011153 144081101。创建Kaggle帐户。 尝试使用命令行界面命令行界面(CLI)使您可以更快地运行脚本从而可以更快地测试程序并处理更多数据。 第2步练习迷你Python项目尝试编写诸如在线游戏的计算器之类的程序或者从您所在城市的Google获取天气的程序。构建这样的迷你项目将帮助您学习Python。这些编程项目是所有语言的标准也是巩固您对基础知识理解的好方法。https://china-testing.github.io/practices.html上有不少练习项目。 使用API构建体验并开始Web抓取。除了帮助您学习Python编程之外Web抓取对于您以后收集数据非常有用。 阅读指南博客文章甚至其他人的开源代码以学习Python和数据科学最佳实践 - 并获得新的想法。 《Python编程快速上手:让繁琐工作自动化》有很多优秀的实例在https://china-testing.github.io/python3_quick9.html可以下载该网址还收集了海量的python书籍。 SQL用于与数据库通信以更改编辑和重新组织信息。 SQL是数据科学界的重要内容因为40的数据科学家报告说它一直在使用它。 第3步学习Python数据科学库与其他一些编程语言不同在Python中通常有一种最好的方法。用于数据科学的三个最佳和最重要的Python库是NumPyPandas和Matplotlib。 NumPy和Pandas非常适合探索和玩数据。 Matplotlib是数据可视化库可以生成类似Excel或Google表格中找到的图表。当然还有其他很多优秀的库请参考https://github.com/china-testing/python-api-tesing。 Python拥有丰富的专家社区他们渴望帮助您学习Python。像QuoraStack Overflow和Dataquest的Slack这样的资源让很多人兴奋地分享他们的知识并帮助你学习Python编程。改变使用百度的不良习惯。尽量使用google、https://www.oscobo.com/等可以参考https://china-testing.github.io/address.html的搜索引擎收集。 Git是一种流行的工具可以帮助您跟踪对代码所做的更改从而更容易纠正错误实验和与他人协作。类似的有hg。 第4步在学习Python时构建数据科学组合对于有抱负的数据科学家来说投资组合是必须的。 这些项目应该包括几个不同的数据集并且应该给读者留下您已经收集到的有趣见解。您的投资组合不需要特定的主题;找到您感兴趣的数据集然后想出一种将它们组合在一起的方法。 显示这些项目可以让同行数据科学家们进行合作并向未来的雇主展示您真正花时间学习Python和其他重要的编程技能。 数据科学的一个好处是您的投资组合可以兼作简历同时突出您学到的技能如Python编程。 通过以下方式启动您的学习沟通协作并专注于技术能力 在此期间您需要确保培养与他人合作所需的软技能确保您真正了解您正在使用的工具的内部工作原理。 在学习Python用于数据科学的同时最好获得统计学方面的扎实背景。了解统计数据将为您提供专注于正确事物所需的思维模式因此您将找到有价值的见解和真正的解决方案而不仅仅是执行代码。 第5步应用高级数据科学技术数据科学之旅将充满不断的学习但您可以完成高级课程以确保您已涵盖所有基础。比如回归分类和k-means聚类模型。您还可以进入机器学习 - 自举模型和使用scikit-learn创建神经网络。 此时编程项目可以包括使用实时数据源创建模型。这种机器学习模型随着时间的推移调整其预测。 记住继续学习 数据科学是一个跨越众多行业的不断发展的领域。 按需求增长的速度有指数级的学习机会。继续阅读协作和与他人交谈随着时间的推移您一定会保持兴趣和竞争优势。 学习Python需要多长时间 学习Python需要花费大量时间。具体而言对于数据科学估计要3个月到一年。如果需要参加培训切记能确定老师具备相应的实际技能。不少机构的老师实际都未入门自学加实际从业高手的指点是比较快捷的方式。 参考资料 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞本文相关海量书籍下载2018最佳人工智能机器学习工具书及下载(持续更新)https://www.dataquest.io/blog/how-to-learn-python-for-data-science-in-5-steps/KaggleKDNuggets study on Python overtaking RKDNuggets poll of data scientists and the tools they useIndeed.com salary estimatesForbesSociety for Human Resource Management 转载于:https://my.oschina.net/u/1433482/blog/3009863
