零基礎學習Python數據分析

使用Python進行數據挖掘是最近幾年才開始火起來的，之前網上很多的資料都是關於Python網頁開發等。但使用Python進行數據挖掘的側重點已經完成不一樣了。本人就是浪費了很多時間來篩選這些博客、書籍。所以就有了本文，希望能幫大家少走一點彎路。

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本文章主要從數據挖掘的角度出發， 講講如何零基礎學習Python語法、數據清洗、以及數據建模。本文不能保證你能成為大神，但是如果能踏踏實實地學習完，找一份年薪15w+的工作還是不太難的。本人也是非計算機專業，所以希望給非計算機的人一點參考，大神請繞道。

熟練掌握任何一門語言，幾乎都需要經過以下過程：

1. 良師－－學習Python課程＋入門書籍＋瀏覽技術博客
2. 社區幫助－－善於使用搜索引擎、Mail List
3. 益友 －－ 尋找學習夥伴
4. Learn by Code －－項目實踐

一、Python學習課程推薦

這兩個學習課程從最基礎的Python語法開始，介紹了Python數據分析、統計模型以及機器學習的各個方面，內容十分充足。之所以建議使用老外的課程是因為，老外上課假定你什麼都不會，講解深入淺出，尤其是對於華盛頓大學的機器學習課程，把複雜的概念講解得十分簡單。

1. 密歇根大學的《學習使用Python編程並分析數據》主要包括以下課程(講解十分詳細，深入淺出，非常適合入門學習，視頻都是有字幕的)：

• 《大家的編程 (Python 入門》：課程涵蓋了如何使用Python的基本指令編寫程序. 課程對學生沒有先設要求, 我們只涉及到最基本的數學, 有一定使用電腦經驗的人都可以完全掌握這門課的內容.

• 《Python 數據結構》：本課程將介紹Python編程語言的核心數據結構。我們將學習編程語言的基礎概念，探索如何使用Python的內置數據結構，如列表、字典、元組，進行更為複雜的數據分析。

• 《使用 Python 訪問網路數據》：使用Python爬取和解析網路數據
• 《Python 資料庫開發》：使用Python和資料庫進行交互
• 《使用 Python 獲取並處理數據，並用可視化方式展現數據》

2. 華盛頓大學的《機器學習》專項課程

在專項課程頁面無法選擇旁聽，必須點擊進入單獨課程頁面才可，這個課程專題旁聽是有限制的，無法提交作業；如有需求，可以申請獎學金，回答三個問題即可，系統自動通過申請。

• 《機器學習基礎：案例研究》：你是否好奇數據可以告訴你什麼？你是否想在關於機器學習促進商業的核心方式上有深層次的理解？你是否想能同專家們討論關於回歸，分類，深度學習以及推薦系統的一切？在這門課上，你將會通過一系列實際案例學習來獲取實踐經歷。

• 《機器學習：回歸》
• 《機器學習：分類》
• 《機器學習：聚類和檢索》
• 《機器學習：推薦系統和降維》
• 《機器學習：應用深度學習創建智能運用》

二、網上打碼教程

Learn by doing!!! 學習編程最有效的方式就是敲代碼！

1. Codecademy 圍繞Python 的基礎語法，內容非常豐富。

2. Datacamp Python基本語法（他家的R語言課程十分不錯！）

三、Python技術博客

簡單介紹一些非常棒的Python技術學習的博客

1. 廖雪峰Python教程 簡單易上手的Python基礎語法教程，值得學習, Python 2和Python 3版本都有。

2. 非常棒的pandas練習Github Repo

3. 很詳細的Python 爬蟲教程

4. 國外Data Science博客大全

四、Python入門書籍推薦

常用書籍下載網址，幾乎囊括了網上能找得到的所有Python相關的書籍（PDF、Epub和mo bi格式），且提供雲盤下載鏈接。你值得擁有！

python | 搜索結果

1. 掌握Python語法的基礎上學習《Python for data analysis》是比較不錯的選擇，涵蓋了ipython notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用。

2.《Python數據分析與挖掘實戰》介紹了使用Python進行數據挖掘的詳細案例，數據和代碼都可以下載，作為機器學習的進階學習是不錯的選擇（這本書也用對應的R語言和Matlab 版本）。

3. 《Python Cookbook》很厚的一本書，可以作為Python語法查詢手冊。

再添加幾個外文書籍下載網址：

1. All IT eBooks 全，可能需要使用翻＊牆下載，翻＊牆方法見文末

2. Library Genesis 各種書籍，不局限於編程書籍

3. Fox eBook - eBooks Free Download Site

4. Development / Programming / AvaxHome

五、推薦訂閱博客（更細頻率較高）

iPhone上可以使用Reeder閱讀器，Instapaper用來保存後稍後閱讀，因為信息量比較大。

1. No free Hunch Kaggle競賽平台的官方博客，包括一些優秀的代碼解讀以及高分選手的採訪，十分有用的經驗（來自不同背景，不同年齡層次，不同職業的選手）
2. Flowing Data 十分有用的數據分析的案例
3. Python日報 內容十分精彩的集錦（中文）

六、FAQ (待續)

1. Python 2.x還是Python 3.x?
2. 如何安裝Python包？ 強烈推薦Anaconda包，你值得擁有！尤其是Windows系統。
3. 網路速度慢，請翻*牆，安利一款免費好用Google開發的防屏蔽的梯子Lantern，速度不錯。
4. 是否需要很強的統計和數學背景？ 有良好的數學和統計背景固然很好，但是現在很多崗位對數學和統計背景要求並不很多，都是簡單的演算法，Python編程已經能夠很方便地實現，更多的是對業務的深入理解。如有需要建議，邊學習Python邊學習數學統計。

七、實踐項目

1. Kaggle競賽項目，裡面不僅僅有很多競賽項目，而且有很多可供學習的代碼、博客以及論壇，都是實戰項目，有很強的實踐價值。

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中文的Python數據分析的教程較少，而且質量良莠不齊，所以推薦多為英文資料。而且隨著學習的深入，有時候只有英文資料可以借鑒。學習數據分析和機器學習，英文再好也不為過。並不是說中國沒有優秀的人才，而是為了便於國際交流學習，中國人也多用英語。

P.S.: 衷心感謝大家的讚賞，這是對我最大的肯定(網費有著落了)。