小白零基础如何使用python进行数据分析工作

　　小白零基础如何使用python进行数据分析工作?这是心如韩给的人比较头疼的问题，有大约一百万个网站可以帮助你从头开始学习Python。
 

　　python入门非常困难，甚至很难取得进展。你可能曾经尝试过学习编码并放弃了，以为那不是你擅长的事情。
 

　　如果听起来像你，那么我们有个好消息：你绝对可以从零开始学习Python，并且拥有零级的编程经验。如果你曾经尝试过并且失败了，那可能不是你的错。

　　新的Python编码器落伍并在取得重大进展之前就停止学习的主要原因有三个。
 

　　一、优秀的编码员，糟糕的老师
 

　　大多数学习编码的资源都是由真正希望帮助他人学习的程序员创建的。但是不幸的是，成为一个好的编码员和一个好的老师不一定有很多重叠之处。对于已经使用Python多年的经验丰富的程序员来说，很难使自己重新适应初学者的学习。
 

　　现实情况是，如果你是第一次遇到许多编程概念，那么很难将其扎根。例如，考虑一下Python为列表等数据类型建立索引的方式。如果你来自编程背景，那么将列表中的第一项计为一项0是很有意义的。但是普通人从一开始算，而不是从零开始!
 

　　当然，有充分的理由说明 Python使用零索引。但是编程充满了这样的概念。对于经验丰富的程序员来说，它们很有意义，但是对于试图从头学习编程的人来说，它们可能会变得非常不直观。
 

　　经验丰富的程序员通常很难记住这些早期的挣扎并将其与之联系在一起，因此在他们创建的学习资料中，他们希望你“刚学会”。这对某些学生有效，但同时也会使很多人沮丧和沮丧。
 

　　在真正掌握挑战性新概念之前，我们大多数人都需要良好的解释，上下文和实践。许多Python学习资源，包括那些有望帮助你“从头学习Python”的资源，都提供了一些解释，这些解释对已经受过像程序员一样的思维训练的人们来说是完全有意义的，但对于我们其他人来说却很难解析。这导致人们辍学。
 

　　二、缺乏动机
 

　　人们开始尝试从头开始学习Python的另一个原因通常是停止学习，因为他们失去了动力。在传统教育中，这通常被认为是学生的失败。在AAA教育，我们认为这是教学失败。
 

　　没有足够的动力，很难学到任何东西。最有效的激励因素之一就是能够使用你正在学习的技能。这是许多Python学习资源失败的地方。他们通过死记硬背的练习来学习语法，或者构建与你想要学习Python 的原因无关的毫无意义的程序，从而给你任务。
 

　　如果你刚开始学习，很容易陷入困境并停止学习，因为你想学习Python进行数据科学学习，但实际上并没有在学习过程中使用数据。
 

　　三、学以致用
 

　　应用你所学的知识对于长期保留绝对至关重要。一个又一个的研究证明了这一点。
 

　　这很重要，因为许多学生尝试使用书籍或视频讲座等热门资源从头开始学习Python。尽管这些资源通常非常出色，但是它们不能强迫你应用所学知识。而且，即使你确实花了一些时间(例如，从教科书中阅读一章之后)来编写自己的代码，该书也无法为你提供任何反馈，也无法在出现问题时告知你。
 

　　这并不是说你不应该从书籍或视频中学习–两者都是宝贵的资源!但是，如果你不小心，他们也会欺骗你，让你感到自己确实不懂时就理解了一个概念。可能只有几天或几周后，当你去编写自己的代码时，你才意识到自己对事情的理解不尽如人意。
 

　　在Python中有很多东西要学习，但是你不需要了解一切就能做有意义的工作。
 

　　解决方案：如何从零开始学习Python
 

　　如果你想最大程度地获得成功学习Python的机会，则有理由认为你需要采取一种可帮助你避免这三个陷阱的方法。你不仅想学习Python，还想以正确的方式学习Python。
 

　　该第一步 是搞清楚你为什么要学习Python。其他一切都将由此产生，并且你采用的方法会有所不同，具体取决于你是想学习Python还是用于数据科学，机器人技术，游戏开发还是其他目的!
 

　　在第二个步骤是学习Python的基本语法。重要的词是基本的。你不需要学习所有内容，也不需要学习所有内容。学习语法是必要的，但可能会很无聊，并且你希望最大程度地减少花费的时间。你的目标应该是学习开始从事对你而言重要的项目所需的最低限度的知识。
 

　　如果你可以找到针对想要学习Python的原因量身定制的学习资源，则可以使此步骤更轻松一些。例如，如果你想学习数据科学的Python，我们的初学者和中级 Python课程都是免费的，将教你从头开始构建数据科学项目所需的所有语法，同时要求你使用实际的-世界数据，这使得对学习数据技能感兴趣的人的语法学习过程更具吸引力。
 

　　在 第三步是建立结构化的项目。寻找 一个可以跟随的教程可能是一个很好的方法。对数据科学感兴趣的学生可以尝试一些我们指导的项目，这些项目旨在鼓励实验和创造力，同时仍然提供结构和指导。
 

　　小白零基础如何使用python进行数据分析工作还有许多其他资源，可用于跨各种编程学科(包括游戏开发，机器人技术等)寻找结构化的项目构想。关键是尽快开始真正让你感兴趣的项目。
 

　　在 第四步是建立日益复杂的唯一项目，你继续发展自己的能力。在完成了一些指导性项目之后，你可能会想尝试一下自己的想法。即使你认为自己不具备成功所需的全部技能，也可以继续努力。你将在需要时学习这些新技能。
 

　　他们的关键是将每个项目分解为可管理的小块。你可以将其分解为较小的任务，然后逐一学习。首先，你可能需要学习如何访问和使用微博的API。解决了这些问题后，继续学习如何过滤和存储要分析的推文。然后，你可以继续清理数据，之后可以研究情绪分析的方法。
 

　　你可以对各种项目采用类似的方法。你不需要了解如何做一个项目就可以开始一个项目!将项目分为几个部分，并在进行过程中逐步学习。
 

　　你将花费大量时间搜索百度，StackOverflow和Python的官方文档，这没关系!关于编程的不太秘密的行业秘诀之一是，即使是专业人士，也要花很多时间在百度搜寻问题上。
 

　　在 第五步是真的只是继续第四步，但你把每个项目增加难度。如果你一开始就已经知道如何实现项目的每个部分，那么这是一个很好的信号，表明它可能对你来说太容易了，你将不会从中学到很多东西。
 

　　关键是让事情充满挑战，但并非不可能。如果你想学习用Python制作游戏，并且已经构建了Snake这样的简单游戏，那么你的下一个项目应该不是沉浸式开放世界3D RPG。过早增加太多的困难。但是它应该构建比Snake稍微复杂一点的游戏。
 

　　在哪里学习Python
 

　　显然，在很多地方你都可以学习基本的Python编码技能，我们鼓励学生寻找最适合他们的资源。如果你对学习Python进行数据科学感兴趣，那么AAA教育有一些独特的优势，你可能在其他地方找不到：
 

　　简而言之，AAA教育平台。
 

　　1)具有动手学习重点的独特平台。我们希望让你使用代码并尽快尝试每个新概念。如果没有机会应用你正在学习的内容，你将永远不会超过一两分钟，并且使用我们的平台，你可以在浏览器窗口中直接编写和检查Python代码。
 

　　2)易于搜索的基于文本的内容。视频可能很有趣，但是如果你必须观看30分钟的视频，然后才有机会应用所学到的内容，那么你将浪费大量时间回头浏览视频，试图找到合适的时机进行审核你已经忘记的概念。AAA教育的基于文本的学习内容可以更准确地反映出作为数据科学家工作的现实，并且在以往的课程中进行搜索并找到想要的内容非常容易。
 

　　3)实际数据和有趣的项目。如果你正在处理毫无意义的项目中的乏味，虚假数据，那么很难激发灵感。这就是为什么我们使用现实世界的数据来回答现实世界的问题，并帮助你构建可在你申请工作时在数据科学产品组合中使用的项目。
 

　　如果你想从零开始学习Python进行数据科学，我们认为免费的Python入门课程是理想的起点。
 

　　如果你出于其他原因正在学习Python，则需要寻找特定于你目标的学习资源。
 

　　如果找不到任何内容，那么一般的“学习Python”资源也将起作用-只需记住要开始构建项目并从事能够尽快激发你动机的事情即可。最终，这将使你继续前进，并确保你真正成为新的编码人员，他们可以真正声称你是从头开始学习Python的。