磁带技术使数据存储抗干扰能力更强

如何计划学习？哪些主题应该首先涉及？

让我来解释一下100天学习数据科学的计划。下面是使用Python学习数据科学的逐日计划，该计划跨度为100天，每天至少需要花费一个小时

第一天：安装工具

只要确保安装了所需的工具，并且您对接下来几周/几个月将要使用的工具感到舒适即可。如果选择Python则安装Anaconda，其中还会安装IDEs Jupyter笔记本和Spyder。如果你选择' R '，然后安装RStudio。试着在IDE中玩一玩，并熟练地使用它。比如，尝试理解包/库的安装、执行部分代码、清理内存等等。

第2天到第7天：数据科学的基础编程

下一步是学习基本的编程，下面是一些应该学习的主题：

• 创建变量

• 字符串数据类型和通常在字符串数据类型上执行的操作

• 数值数据类型、布尔值和运算符

• 集合数据类型列表、元组、集合和字典——理解它们之间的唯一性和差异非常重要。

• If-Then-Else条件，For循环和While循环实现

• 函数和Lambda函数-它们各自的优点和区别
   

  要成为一名数据科学家，你需要从以下条目中学到足够多的知识：

  • Python或R编程的基础知识

  • 如果选择Python，那么像panda和Numpy这样的库

  • 可视化库，如ggplot、Seaborn和Plotly。

  • 统计数据

  • SQL编程

  • 数学，尤指线性代数和微积分

  在下面的视频中，我提到了学习数据科学的分步指南。我已经解释了达到数据科学不同专业水平所需的知识深度。
   

  你是否对学习数据科学感兴趣，但不知道从哪里开始？如果是，那你来对地方了。

  我遇到过许多对学习数据科学充满热情的人，但仅仅几周后，他们就放弃了学习。我想知道为什么一个人对一个领域如此热情却不去追求它？通过与他们中的一些人交谈，我了解到人们放弃学习的主要原因是：

  • 为了成为一名数据科学家，他们要学习的课题太多了

  • 他们遇到的领路人说，要成为数据科学家，必须是一个有才华的程序员、数学专家、应用统计学大师，并且非常熟练地使用panda、NumPy和其他python库。

  这些甚至会吓到一个有经验的数据科学家，难怪他们会让试图学习数据科学的人放弃。上面的每一个话题就像一片海洋，当有人试图快速掌握它们时，他们会感到沮丧并放弃学习。真正的事实是，要想成为一名成功的数据科学家或成为一名数据科学家，你甚至需要掌握更多。

  如何学习数据科学

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（编辑：广安站长网）

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