有前途的人工智能大数据分析相关职业：Python数据科学入门之路

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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。

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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NumPy，Pandas和Matplotlib。

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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。

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Python拥有丰富的专家社区，他们渴望帮助您学习Python。像Quora，Stack 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。