博客

從0入門數據科學，初學者只用做好這5步

2022-05-12來源：CSDN圣普倫官方號

收到很多同學私信：我想學數據科學，但不知道怎么入門？

今天，圣普倫和大家分享，作為一個初學者，應該如何開始學習數據科學。數據科學和其他崗位一樣，需要基礎的知識架構與積累，如果你缺少基礎的知識背景，那么建議先把下面這幾項基礎打牢。

一、數學與統計

有的人一上來就去找各種庫，或者一上來就想學機器學習算法。我建議初學者先學好數學和統計學，這是數據科學的根基。

數學里的積分/微積分大家大學的時候都學過，如果你忘記了，就再復習一遍。另外，線性代數也是一樣，大家都學過。

統計學，這就不是每個人都學過的課程了。統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。如果沒有數據統計，那么數據分析就無從談起。

?

?

編輯

二、學習基礎的編程知識

如果你本身是一名程序員，那這步可以省去。如果你本身就不懂編程，就要從0開始學編程了，編程語言有很多，什么c語言，c++，java等等，但這些對新手不友好，建議從學習Python開始，因為它學起來最簡單，最全世界內也最受

歡迎。Python有很多免費學習的渠道，比如bilibili，谷歌的Python類以及圣普倫的python免費課程。在學習python之余，順帶了解一下SQL，不需要學得特別深，打個基礎即可。

?

?

編輯

?三、數據獲取

前面的基礎打好了，接下來你需要知道從哪里找數據。當然，如果是大企業的話，會有自己的數據庫，但其他企業就不一定了，沒有大量的數據，你的機器學習、神經網絡就無法支撐，所以如何獲取數據也是一項硬技能。

我們先要區分數據的來源。

數據來源很多。但是對于研究者來說，網絡數據和文獻數據比較常用。

目前主流（合法）的網絡數據方法，主要分為3類：

開放數據集下載；

 • API讀取

 • 爬蟲爬?。–rawling）

?

?

編輯

?四、常用的Python數據庫

1、Pandas是一個Python包，旨在通過“標記”和“關系”數據進行工作，簡單直觀。它用于快速簡單的數據操作、聚合和可視化，是數據整理的完美工具。

2、NumPy是專門為Python中科學計算而設計的軟件集合，它為Python中的n維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化，可以改善性能，從而加快執行速度。

?

?

編輯

?3、SciPy是一個工程和科學軟件庫，包含線性代數，優化，集成和統計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，通過其特定子模塊提供有效的數值例程，并作為數字積分、優化和其他例程。

4、Theano是一個Python軟件包，它定義了與NumPy類似的多維數組，以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現在所有架構上的高效運行。

?

?

編輯

?5、TensorFlow是數據流圖計算的開源庫，旨在滿足谷歌對訓練神經網絡的高需求，并且是基于神經網絡的機器學習系統DistBelief的繼任者，可以在大型數據集上快速訓練神經網絡。

6、Keras是一個用Python編寫的開源的庫，用于在高層的接口上構建神經網絡。它簡單易懂，具有高級可擴展性。

?

?

編輯

?五、機器學習算法和概念

如果你看到了這里，說明你學習數據科學的決心很大。那我們繼續吧。機器學習，顧名思義，是機器（計算機）自我學習的過程。通過對計算機算法的研究，自動提升經驗。根據數據和業務問題的類型，使用預定義的算法建立模型，

利用模型在給定的數據上進行訓練，從而對新數據得出結論。您將了解監督機器學習和無監督機器學習之間的區別，同時，掌握各種重要的算法，如回歸，分類，決策樹，隨機森林等。

機器學習算法包括：

 • 線性回歸

 • 邏輯回歸

 • K近鄰

 • 決策樹

 • 樸素貝葉斯

 • 支持向量機

 • 神經網絡

 • 隨機森林

 • AdaBoost

 • 梯度提升

 • XGBoost

 • 主成分分析

?

?

編輯

?了解這些機器學習的概念

 • AUC和ROC

 • 自助抽樣法

 • 集成學習，裝袋和Boosting

 • 標準化與標準化

 • 偏差和方差權衡

 • 正則化

 • 混矩陣和相關指標

 • 數據科學項目實踐

前面幾步你都完成了，那么接下來就是檢驗你學得怎么樣的時候了。檢驗的方法就是做一個實際的項目，你可以去參加一些比賽，或者為朋友的公司做項目，你還可以利用圣普倫的實踐項目來檢驗自己的能力水平。

數據科學家入門

Simplilearn圣普倫的數據科學家課程由 Ronald Van Loon 設計，被評為世界十大大數據和數據科學影響者之一。通過Simplilearn 圣普倫的數據科學計劃，您學習統計和統計程序、假設檢驗、聚類、決策樹、線性和邏輯回歸、R、數據

可視化、回歸模型、Hadoop、Spark、PROC SQL、SAS 宏等技能和工具、高級分析、Matplotlib、Excel 分析函數、Zookeeper、Kafka 接口等知識和技能。如果您遵循科學的學習路徑，每周 8 h學習時間， 21周后你就會成為一名經過

認證的數據科學家。