详细内容或原文请订阅后点击阅览
如何学习数据科学编程：初学者的路线图
这是为数据科学学习编程的路线图，该编程是为具有雄心勃勃的绝对初学者设计的。
来源:KDnuggets如果您正在阅读本文，您可能会在想：2025年及以后的数据科学仍然值得吗？是的，我会这么说。有充满希望和令人兴奋的职业机会，以及通过数据解决现实世界中问题的机会。
但是，许多初学者对所涉及的大量算法，数学概念和编程语言感到不知所措。所以，是的，您如何学习编程成为数据科学家：
- 您从哪里开始学习编码？您应该先学习什么？如何避免在教程和课程的迷宫中迷失？ （这比您想象的更有可能！）
此路线图削减了混乱，并为数据科学的学习编程提供了清晰，实用的途径。我们将重点关注实际重要的事情，跳过理论上的绒毛，并为您提供足够的技术深度来开始构建真实的项目。
第1部分：Python基本面
如果您有一些编程和数学背景，请仔细研究数据科学的Python。它可读的语法和大量数据库生态系统使其成为初学者的明显选择。您无需在一夜之间成为Python专家，但是您需要坚实的基本面。
从核心概念开始。这通常包括变量和数据类型等基础知识。然后，您可以查看控制结构和功能。学习与Python的内置和标准库数据结构一起工作。
Python的内置和标准库数据结构不要跳过错误处理。了解尝试/除块以外的尝试/除外，因为您的代码（在某个时候）会休息，并且您需要优雅地处理故障。了解范围以及变量如何在内部和外部功能中工作，将为您节省以后进行调试的数小时。