数据科学入门指南：新手如何步入数据科学领域？

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【数据科学入门指南：新手如何步入数据科学领域？】
作者：Sangeet Aggarwal
翻译：陈之炎
校对：冯羽
本文长度为2900字，建议阅读6分钟
本文将带大家讨论如何从零开始数据科学之旅。
标签：数据科学，机器学习
数据科学，据说是本世纪最吸引人的工作，已经成为我们许多人梦寐以求的工作。但对某些人来说，数据科学看起来像一个充满挑战的迷宫，让人无从下手。如果你也是其中之一，那就继续阅读。
在本文中，我将讨论如何从零开始数据科学之旅。我将详细解释以下步骤。

学习Python编程的基本知识
学习基本统计学和数学
学习使用Python进行数据分析
学习机器学习
项目实战

学习Python编程的基本知识
如果有IT背景的话，你可能已经熟悉Python编程，此时，你可以跳过此步骤。但是如果从未接触过编码的话，应该从学习Python开始。在所有编程语言中， Python语言最容易学习，它被广泛用在开发中，也被用在数据分析中。
首先，可以搜索免费的在线教程，这些教程将有助于理解Python的基础知识。我列出了下述一些链接，这些教程可以帮助你在短时间内自学Python 。可以尝试一下，自己作出选择。

learnpython.org（https://www.learnpython.org/）
谷歌的Python类
Estudy免费Python课程（视频教程）
代码学院（使用在线编辑器编程）

上述列表并非详尽无遗，你可以在网络上找到更多其它的资源，这些资源助力学习Python的基础知识，此外，你还可以在YouTube上找到许多为初学者提供的Python教程。
一旦掌握了编程语法和其他基础知识之后，你就可以开启Python的中级和高级学习之旅。要做到在数据科学领域游刃有余，我建议你至少学完中级，这样可以熟悉Python中的数据结构和文件系统。
下一步。
学习统计学和数学
数据科学是分析数据并得出有用的和可操作的见解的技能。为此，必须具备基本的统计学和数学知识。虽然不要求你成为一个伟大的统计学家，但需要对数据分布和算法原理这些基础知识有所了解。话虽如此，来看看需要学习哪些内容。
首先，复习一遍高中的统计课程，对基本概念有所了解。为此，我推荐可汗学院的“高中统计”系列课程（根据自己的实际情况做出选择）。
刷完高中统计课之后，可以开始阅读以下任何一本书：

统计学习简介(R语言)（强烈推荐）
统计思维(Python语言)

以上链接将直接访问到这些书籍的各自pdf版本，你也可以根据需要方便地购买到纸质的书。读完这些书之后，你将熟悉数据分析的基本原理，对进一步深入学习有帮助。
注意：虽然我建议你从学习Python语言来开启数据科学之旅，但在学习过程中，你会遇到其他几个工具，如R ，它们也用于统计计算和数据分析。我的一般建议是，无论你遇到哪一个工具，都要有一个开放的心态。如果你正在使用两种不同的语言执行任务，其底层工作和逻辑通常是相同的，这只是一个不同的语法和框架问题。
第一次体验数据分析。
学习Python进行数据分析
这便是它的有趣之处，在掌握了了Python编程的基本知识和统计之后，是时候一试身手了。
如果想在不付钱的情况下学习，你只需在Udacity上开设一个帐户，注册免费课程-数据分析入门。这门课程将介绍数据分析所需用到的Python库，如Pandas和Numpy 。你可以按部就班地学习，在几周内轻松完成课程。