nub平行生了男孩 nub理论

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作者| Rahul Agarwal
译者|新月|编辑|吴
以下是翻译:
大学时，我的专业是机械工程师，所以毕业后就进入了钢铁行业。
我每天穿着厚重的钢靴，戴着塑料头盔，在高炉和轧钢厂周围冒险。虽然我们有一定的安全措施，但我知道一旦发生意外，谁也救不了我。跑鞋可能会有帮助，但是头盔，甚至钢铁在1370摄氏度都会变成水。
所以我一直处于恐惧状态，我意识到这份工作不适合我，所以我定了一个目标:2011年进入分析与数据科学领域。从此，大型网络公开课成为我学习新知识的首选。当然，我也参加过很多这样的课程，结果喜忧参半。
2020年，随着数据科学领域的快速变化，我们并不缺少学习数据科学的资源。但是初学者经常会遇到一个问题:应该从哪里开始，应该学什么？网上资源很多，鱼龙混杂。
巴里·施瓦茨曾在《选择的悖论:为什么多就是少》一书中指出，消除消费者的选择可以大大减少购物者的焦虑。数据科学课程也是如此。
所以正文的目的是为你这个迷茫的新手提供建议，为你的数据科学之旅指明方向。

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Python编程
首先，你需要学习一门编程语言。密歇根大学的以下课程解释了如何使用Python和创建自己的应用程序。
Python 3编程专门化:
https://www . coursera . org/specializations/python-3-programming？行动=注册& amprane aid = lvarvwc 5 BD 0 & amp；ranMID = 40328 & ampranSiteID = lvarvwc 5 BD 0-lpz 4 qovnorxvbcwvw 9 krqa & amp；siteID = lvarvwc 5 BD 0-lpz 4 qovnorxvbcwvw 9 krqa & amp；utm _ campaign = lVarvwc5BD0 & amputm_content=2 。utm _ medium =合伙人& amputm_source=linkshare
在这门课中，你可以学到编程的基础知识(变量、条件语句、循环语句等。)，以及一些中间知识，如关键字参数、列表派生、lambda表达式和类继承。

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数据科学
接下来，我们需要先了解一下机器学习。
密歇根大学以下课程讲解现代机器学习的基础知识。即使你没有掌握所有的知识，你也可以使用这些工具来建立模型。
Python专门化的应用数据科学:https://www . coursera . org/specializations/Data-Science-Python？ranMID = 40328 & amprane aid = lvarvwc 5 BD 0 & amp；ranSiteID = lvarvwc 5 BD 0-5 xcr 9 hs FAO 15 _ 9 pstk . 4 OA & amp；siteID = lvarvwc 5 BD 0-5 xcr 9 hs FAO 15 _ 9 pstk . 4 OA & amp；utm_content=2 。utm _ medium =合伙人& amp链接共享。utm_campaign=lVarvwc5BD
本专业课程旨在拥有基本的python或编程背景，希望通过流行的Python工具包(如pandas、matplotlib、scikit-learn、nltk和networkx)应用统计学、机器学习、信息可视化、文本分析和社交网络分析技术，学习更多关于数据的知识。

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机器学习的理论与基础
完成以上课程后，即可顺利入门。