在本文中，我們將介紹如何有效地學習 Python 。你應該知道「 數據科學」是用於解決、探究問題並從數據中提取有價值信息的科學。
為了有效地做到這一點，你需要整理數據集、訓練機器學習模型、可視化結果等等。
事實上，從就業需求增長的角度而言，福布斯將其 列為十大技術技能。 今天讓我們來討論一下這是為什麼……
Python 是世界上使用最廣泛的語言之一，它擁有一個熱情的用戶社區：
它在數據科學專業中擁有更忠實的追隨者。
有些人通過「你好，世界！」的簡單程序來判斷編程語言的質量。按照這個標准，Python 可以做得很好：
print( "hello, world!" )
為了比較，下面是 Java 中的相同輸出：
public class Main {public static void main(String[] args) {System.out.println("hello, world!");}}
好吧，說真的， 簡單 是 Python 的最大優勢之一。由於其精確高效的語法，Python 可以用比其他語言更少的代碼完成相同的任務。這使得實施解決方案的速度令人耳目一新。
此外，Python 充滿活力的 數據科學社區 意味著您將能夠找到大量的教程、代碼片段和修復常見錯誤 。 Stackoverflow 將 成為您最好的朋友之一。
最後，Python 擁有用於數據分析和機器學習的 全明星庫 （也稱為包）陣容，這大大減少了產生結果所需的時間。稍後會詳細介紹這些。
如何有效地學習 Python ？
在我們討論你需要學習的內容之前，讓我們討論一下你不需要的內容。
大多數數據科學家永遠不會處理諸如內存洩漏、密碼學或「Big O」符號之類的主題。只要您可以使用 Python 或 R 等腳本語言編寫干淨、符合邏輯的代碼，就可以了。
你不需要完整的 Python 課程。Python 和數據科學不是同義詞。
相反，專注於掌握直覺，例如何時函數合適或條件語句如何工作。在谷歌搜索、閱讀文檔和良好的實踐之後，你將逐漸記住語法。
我們提倡自上而下的方法，目標是首先獲得結果，然後隨著時間的推移鞏固概念。事實上，我們更願意放棄「課堂」學習，轉而進行現實世界的實踐。
這種方法可以讓你獲得更多樂趣的同時迅速掌握。
通過 Anaconda 安裝 Python
在您的計算機上安裝 Python 的方法有很多種，但我們推薦使用 Anaconda 捆綁包 捆 綁包，它包含數據科學所需的庫。
有效的編程不是要記住語法，而是掌握一種新的思維方式。
因此，花點時間為核心編程概念打下堅實的基礎。這些將幫助您將頭腦中的解決方案轉化為計算機的指令。
如果你是編程初學者.......我們推薦優秀的 ‘ Automate the Boring Stuff with Python’ 一書，該書已在創作共用許可下免費在線發布。
這本書承諾「為初學者提供實用的編程」，並且讓每節課都腳踏實地。
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你應該能夠回答以下問題：
• 整數、浮點數和字符串有什麼區別？
• 如何使用 Python 作為計算器？
• 什麼是 for 循環？我什麼時候寫一個？
• 函數的基本結構是什麼？
• 如何使用條件語句（if...else...）來添加邏輯？
• 導入語句如何工作？
如果你想練習更多核心編程概念，請查看以下資源。
• Code Fights 是 一個平台，有許多簡短的編碼挑戰，可以在 5 分鐘內完成（盡管它非常有趣，你可能會發現自己一次玩幾個小時）。您將在此過程中獲得積分 並解鎖新關卡，這也是跟蹤你的進度的好方法。
• Python Challenge 是網絡上最酷的謎題之一，所以不要被它 1990 年的圖形嚇到。你可以在 Python 腳本的幫助下完成所有 33 個級別。一位用戶稱它為「一種令人上瘾的學習 Python 細節的方式……」我同意！
• PracticePython.org 是 Python 中簡短練習題的集合。它幾乎每周都會更新一個新問題。真正好的是作者為每個問題包含了多個用戶提交的解決方案，因此您可以看到解決它們的替代方法。
• How to Think Like a Computer Scientist 是一本很棒的交互式在線書籍，它通過關鍵的編程概念（使用 Python）進行了一 次旋風之旅。如果您對編程完全陌生，這可能是一個不錯的選擇。這就像一個濃縮的「CS 101」課程。
您可能是。。。。。。
想學習編程的小學生，參加計算機競賽的中學生，計算機相關專業的大學生，正在從事軟件開發的職場人，都是非常適合的！
1、每一章中都安排了 “動動手” 環節，您可在環節找到應用實例
2、每一章結尾都提供了 “練一練” 環節，您可在該環節找到同步練習題
全書總計16章，如下所述。
第1章介紹Python的歷史和特點，並進行開發環境搭建。
第2～5章介紹Python的基礎知識，包括數據類型、表達式、流程控制等。
第6～7章介紹Python常用的容器類型數據和字符串數據。
第8～11章介紹Python的進階內容，包括函數、類與對象、異常處理、常用內置模塊等。
第12～16章介紹Python實用庫的使用方法，包括文件讀寫、圖形用戶界面、網絡通信、數據庫訪問和多線程等。
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行動起來吧！開始學習！！
有更好的建議和學習方法可以在評論區留言討論哦~
