宝典:独家 | 数据科学入门指南：新手如何步入数据科学领域？

　　宝典:独家 | 数据科学入门指南：新手如何步入数据科学领域？

　　数据科学，据说是本世纪最令人着迷的工作，已成为我们许多人梦寐以求的工作。但对某些人来说，数据科学似乎是一个具有挑战性的迷宫，可以从这里开始。如果您是其中之一，请继续阅读。

　　在本文中，我将讨论如何从头开始您的数据科学之旅。我将详细解释以下步骤。

　　了解 Python 编程的基础知识

　　如果您有 IT 背景，您可能已经熟悉 Python 编程，在这种情况下您可以跳过此步骤。但是，如果您从未接触过编码，那么您应该从学习 Python 开始。在所有编程语言中，Python 语言是最容易学习的语言，它被广泛用于开发，也被用于数据分析。

　　首先，搜索可帮助您了解 Python 基础知识的免费在线教程。我在下面列出了一些教程链接，这些链接可以帮助您在短时间内自学 Python。试一试，然后做出自己的选择。

　　以上列表并不详尽，您可以在网络上找到许多其他资源来帮助您学习 Python 的基础知识，您还可以在 YouTube 上找到许多针对初学者的 Python 教程。

　　一旦您掌握了编程语法和其他基础知识，您就可以开始 Python 的中级和高级学习之旅了。为了熟悉数据科学领域，我建议您至少完成中级水平，以便熟悉 Python 中的数据结构和文件系统。

　　下一步。

　　学习统计和数学

　　数据科学是分析数据和生成有用且可操作的见解的技能。为此，需要统计学和数学的基本知识。虽然您不需要成为一名出色的统计学家，但您确实需要了解数据分布和算法原理的基础知识。说了这么多，让我们看看需要学习什么。

　　首先，查看您的高中统计课程以了解基本概念。为此，我推荐可汗学院的《高中统计》系列（根据自己的情况选择）。

　　完成高中统计课后，您可以开始阅读以下任何书籍：

　　后台回复“20200528”即可获取这些书籍各自的pdf版本，也可以根据需要轻松购买纸质书籍。读完这些书，您将熟悉数据分析的基本原理，有助于进一步深入学习。

　　注意：虽然我建议您从学习 Python 语言开始您的数据科学之旅，但在此过程中您会遇到其他几种工具，例如 R，它们也用于统计计算和数据分析。我的一般建议是，无论您遇到哪种工具，都要保持开放的心态。如果你用两种不同的语言做一个任务，底层的工作和逻辑通常是一样的，只是语法和框架不同而已。

　　

　　数据分析的初体验。

　　学习 Python 进行数据分析

　　这就是它的有趣之处，在您掌握了 Python 编程的基础知识和统计数据之后，是时候尝试一下了。

　　如果您想免费学习，您只需在 Udacity 开设一个帐户并注册免费课程 - 数据分析简介。本课程将介绍数据分析所需的 Python 库，如 Pandas 和 Numpy。您可以按部就班地学习，并在几周内轻松完成课程。

　　Udacity 上还有许多其他课程可供探索，此外，Udacity 还提供纳米学位课程，通常是收费的。如果你愿意为学习付费，有很多不错的平台，比如 Coursera、Dataquest、Datacamp 等。

　　到此步骤结束，你应该已经掌握了 Python 的一些重要库和数据结构，例如序列、数组和数据帧。

　　还应该能够执行诸如数据处理、得出结论、矢量化操作、分组数据以及组合来自多个文件的数据等任务。

　　当您为下一步做好准备时，在继续之前还有一件事需要学习：弥合数据分析和机器学习之间差距的最终关键 - 数据可视化。

　　数据可视化是数据分析的重要组成部分，有助于得出结论并可视化数据中的模式。因此，学习如何可视化数据势在必行，而学习数据可视化最简单的方法就是通读 Kaggle 的数据可视化课程。在此之后，您将熟悉一个重要的 Python 库 - Seaborn。

　　注意：Kaggle 是世界各地数据科学家的流行网站。它定期举办挑战数据储备技能的比赛，并为数据爱好者提供免费的互动课程。

　　太棒了！你已经完成了数据科学的一半以上。继续下一步，机器学习。

　　学习机器学习

　　机器学习，顾名思义，就是机器（计算机）自学习的过程。经验是通过学习计算机算法自动增强的。根据数据类型和业务问题，使用预定义算法构建模型，这些算法在给定数据上进行自我训练，然后用于新数据得出结论。

　　掌握机器学习的最简单方法是按给定顺序参加以下 Kaggle 课程：

　　

　　条条大路通罗马，虽然学习机器学习的方法还有很多，但我建议的方法是最简单的，而且完全免费。如果没有资金限制，还可以在 Coursera、Udacity 等相关平台上找到各种课程。

　　到此步骤结束时，您将了解有监督和无监督机器学习的区别，同时掌握回归、分类、决策树、随机森林等各种重要算法。

　　太棒了！从此，你就可以突破迷宫加入数据科学*敏*感*词*，之后，你所要做的就是一步步变得更好。

　　项目实战

　　阅读此处，您将拥有成为一名成功的数据科学家所需的一切。在你掌握了所有知识之后，应该通过尽可能多的练习来加强它。为此，请寻找解决一些业务问题的项目。

　　继续练习的最佳方法之一是参加 Kaggle 比赛。 Kaggle 为你提供你需要解决的问题和你需要的数据。在比赛的情况下，您可以提交自己的结果并根据获得的积分进行排名。

　　您还可以通过尝试以下资源在单个项目上构建自己的投资组合来探索数据集：

　　为了练习，建议在本地计算机上下载并安装 Anaconda，这是开发数据科学项目的绝佳工具包。在 Anaconda 的众多工具中，Jupyter Notebook 是构建 Python 项目并帮助您管理项目组合的绝佳方式。

　　遵循本博客中的指南将帮助您实现学习数据科学的目标，当然，在这方面还有很多东西需要学习，甚至还有更多需要探索。继续学习。

　　原标题：

　　从头开始数据科学如何作为一个完整的初学者进入数据科学

　　原文链接：

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　　技术贴:SEO新手入门必看

　　1、关键词

　　简单地说，关键词就是用户在使用搜索引擎时输入的能够最大程度概括用户正在寻找的信息内容的词或词，是对信息的概括和集中。例如“鲜花”。 SEO行业中提到的关键词往往是指一个网页的核心和主要内容。对于搜索引擎来说，你的网页主要是关于什么方面的，这方面可以归因于一个（通常是多个）关键字。为了更好地对您的网页进行排名，您还需要了解这些概念：关键字密度和关键字填充。

　　2、关键词密度

　　如何确定特定页面的 关键词 密度？您只需将 关键词 的使用次数除以页面上的总字数即可。 关键词密度曾经是 SEO 中一个非常重要的因素，因为早期的搜索算法非常重视它，但现在已经成为过去。

　　3、关键词堆叠

　　

　　由于早期的搜索算法看重关键词的密度，站长通过手动堆叠关键词来欺骗和欺骗搜索引擎。这种技术叫做关键词打桩，现在当然没用了，你可能会因此受到惩罚。

　　4、目标关键字

　　Target关键词是指关键词分析确定的网站“主要”关键词，通俗的说是网站@的目标客户> 产品和服务 可用于搜索的关键词。

　　一般来说，目标关键词具有以下特征：

　　目标关键词一般用作网站首页的标题。

　　目标关键词一般是由2-4个字符组成的单词或短语，主要是名词。

　　目标关键词每天在搜索引擎上有一定数量的稳定搜索。

　　

　　搜索目标关键词的用户往往对网站的产品和服务有需求，或者对网站的内容感兴趣。

　　网站的主要内容围绕着目标关键词。

　　5、什么是长尾关键词？

　　网站 上的非目标关键词，但也可以驱动搜索流量的关键词，称为长尾关键词。长尾关键词的特点是比较长，通常由2-3个词，甚至短语组成，存在于内容页上，除了内容页的标题*敏*感*词*广。

　　感兴趣的朋友可以，并将在下一期继续分享相关知识！