Python培训
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达妹说
本文是对学习Python的一系列指导,从初学者进阶,当然这需要花费些时间和精力,希望对学习数据分析的同学有用。
来源:数盟
译者:Allen
原标题:Comprehensive learning path——Data Science in Python
—NumPy, SciPy, Matplotlib以及Pandas
根据NumPy教程进行完整的练习,特别要练习数组arrays。这将会为下边的学习旅程打好基础。
接下来学习Scipy教程。看完Scipy介绍和基础知识后,你可以根据自己的需要学习剩余的内容。
这里并不需要学习Matplotlib教程。对于我们这里的需求来说,Matplotlib的内容过于广泛。取而代之的是你可以学习这个笔记中前68行的内容。
最后学习Pandas。Pandas为Python提供DataFrame功能(类似于R)。这也是你应该花更多的时间练习的地方。Pandas会成为所有中等规模数据分析的最有效的工具。作为开始,你可以先看一个关于Pandas的10分钟简短介绍,然后学习一个更详细的Pandas教程。
如果你需要一本关于Pandas和Numpy的书,建议Wes McKinney写的“Python for Data Analysis”。
在Pandas的文档中,也有很多Pandas教程,你可以在这里查看。
如果说有那么一本书是你必读的,推荐Programming Collective Intelligence。这本书虽然有点老,但依然是该领域最好的书之一。
此外,你还可以参加来自Yaser Abu-Mostafa的机器学习课程,这是最好的机器学习课程之一。如果你需要更易懂的机器学习技术的解释,你可以选择来自Andrew Ng的机器学习课程,并且利用Python做相关的课程练习。
Scikit-learn的教程
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