入门数据分析，从Python开始

Python是目前学习数据分析课程中，非常重要的一块，也是目前非常受行业欢迎的。因此，学习非常重要，下面是Python学习的一些重要步骤和知识！

步骤1：熟悉Python

对数据科学，Python和R都是不错的编程语言选择。R在学术界往往更受欢迎，而Python更受行业欢迎，两种语言都有丰富的包支持数据科学工作流。我用两种语言教过数据科学，通常更喜欢Python。

作为初学者，你不需要同时学习Python和R。相反，你应该集中精力学习一种语言及其用于数据科学的包体系。如果你选择了Python（个人建议Python），建议安装Anaconda，它简化了Windows、OSX和Linux上各种包的安装和管理。

步骤2：学习用pandas库进行数据分析、数据处理和可视化

如果你要用Python处理数据，你应该学习如何使用pandas库。

pandas提供了一个高性能的数据结构（叫做 "DataFrame"），适用于有不同类型列的表格数据，类似于Excel表格或SQL表。它包含读写数据、处理缺失数据、过滤数据、清理混乱数据、合并数据集、可视化数据等工具。简而言之，学习pandas将大大提高你处理数据的工作效率。

然而，pandas包含了大量的函数，可以说提供了太多的方式来完成相同的任务。这使得学习pandas、寻找pandas的最佳实践具有挑战性。

步骤3：用scikit-learn进行机器学习

如果你希望用Python进行机器学习，应该学习使用scikit-learn库。

构建"机器学习模型"来预测未来或者自动从数据中提取信息，是数据科学最性感的部分。scikit-learn是Python中最受欢迎的机器学习库，有以下优点：

1.它对大量不同模型提供了一个干净且一致的接口。

2.它为每一个模式提供了许多调节参数，但同时设置了合理的默认值。

步骤4：深度理解机器学习

机器学习是一个很复杂的领域。虽然scikit-learn提供了机器学习的有效工具，但它无法直接回答许多重要问题：

"怎么知道哪个机器学习模型最适合我的数据集？”

"如何解释模型的结果？”

"如何评价我的模型对未来数据的概括？”

"如何给模型选择特征？”