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中国IT职业教育领先品牌精品课程全程面授十分钟让你了解千锋教育Python数据挖掘培训路线学习Python数据挖掘，你有明确的路线吗，学任何东西首先你要知道学习它的路线，了解了路线才能更容易学习，学习起来才不会非常费劲，进入正题，看步骤吧。步骤0：热身开始学习旅程之前，先回答第一个问题：为什么使用Python？或者，Python如何发挥作用？观看DataRobot创始人Jeremy在PyConUkraine2014上的30分钟演讲，来了解Python是多么的有用。步骤1：设置你的机器环境现在你已经决心要好好学习了，也是时候设置你的机器环境了。最简单的方法就是从Continuum.io上下载分发包Anaconda。Anaconda将你以后可能会用到的大部分的东西进行了打包。采用这个方法的主要缺点是，即使可能已经千锋教育中国IT职业教育领先品牌精品课程全程面授有了可用的底层库的更新，你仍然需要等待Continuum去更新Anaconda包。当然如果你是一个初学者，这应该没什么问题。如果你在安装过程中遇到任何问题，你可以在这里找到不同操作系统下更详细的安装说明。步骤2：学习Python语言的基础知识你应该先去了解Python语言的基础知识、库和数据结构。Codecademy上的Python课程是你最好的选择之一。完成这个课程后，你就能轻松的利用Python写一些小脚本，同时也能理解Python中的类和对象。具体学习内容：列表Lists，元组Tuples，字典Dictionaries，列表推导式，字典推导式。任务：解决HackerRank上的一些Python教程题，这些题能让你更好的用Python脚本的方式去思考问题。替代资源：如果你不喜欢交互编码这种学习方式，你也可以学习PPV课训练营课程python入门。这课程系列不但包含前边提到的Python知识，还包含了一些后边将要讨论的东西。千锋教育中国IT职业教育领先品牌精品课程全程面授步骤3：学习Python语言中的正则表达式你会经常用到正则表达式来进行数据清理，尤其是当你处理文本数据的时候。学习正则表达式的最好方法是参加谷歌的Python课程，它会让你能更容易的使用正则表达式。任务：做关于小孩名字的正则表达式练习。如果你还需要更多的练习，你可以参与这个文本清理的教程。数据预处理中涉及到的各个处理步骤对你来说都会是不小的挑战。步骤4：学习Python中的科学库—NumPy,SciPy,Matplotlib以及Pandas从这步开始，学习旅程将要变得有趣了。下边是对各个库的简介，你可以进行一些常用的操作：o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。千锋教育中国IT职业教育领先品牌精品课程全程面授o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。o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。o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。您还可以学习两篇博客ExploratoryDataAnalysiswithPandas和DatamungingwithPandas中的内容。额外资源：o如果你需要一本关于Pandas和Numpy的书，建议WesMcKinney写的“PythonforDataAnalysis”。o在Pandas的文档中，也有很多Pandas教程，你可以在这里查看。任务：尝试解决哈佛CS109课程的这个任务。千锋教育中国IT职业教育领先品牌精品课程全程面授步骤5：有用的数据可视化参加CS109的这个课程。你可以跳过前边的2分钟，但之后的内容都是干货。你可以根据这个任务来完成课程的学习。步骤6：学习Scikit-learn库和机器学习的内容现在，我们要开始学习整个过程的实质部分了。Scikit-learn是机器学习领域最有用的Python库。这里是该库的简要概述。完成哈佛CS109课程的课程10到课程18，这些课程包含了机器学习的概述，同时介绍了像回归、决策树、整体模型等监督算法以及聚类等非监督算法。你可以根据各个课程的任务来完成相应的课程。额外资源：o如果说有那么一本书是你必读的，推荐ProgrammingCollectiveIntelligence。这本书虽然有点老，但依然是该领域最好的书之一。o此外，你还可以参加来自YaserAbu-Mostafa
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