随着人工智能变得越来越火热，与之紧密相关的数据挖掘、机器学习、数据分析等职位也变得非常热门。在诸多领域中，python成为了非常流行的一门语言，学好python成为了在这些领域中探索的必备工具。

一、如何快速学习新技能

尽管人工智能相关职位今年来变得越来越热门，但是人才缺口依然很大。究其原因，很大一部分是由于大多数人看到编程就望而却步，感觉自己就不可能学会。很多事情就是由于这样的心态就导致没了下文。其实，编程没那么可怕，python的语言相比于其他编程语言还要更加简洁，只要克服陌生感带来的恐惧，专注去学习，很快就能够上手。

有一位TED演讲者说过对于一件陌生的事情，只要专注学习20小时就能达到一定的水平

著名的学习曲线告诉我们的是从0开始，一开始会由于一窍不通学习得非常缓慢，但是只要专注学习了一段时间，之后的学习速度会非常之快，很快达到一定的水准，然后才会进入瓶颈期，这之后的每一次进步才会非常困难，每一分进步都是一次跨越。

而对于我们这些入门的人来说，最主要的便是在熟悉基本的理论之后，加以实践赶快度过开头的缓慢阶段，进入快速增长的阶段，进而达到掌握得还不错的水准。

具体而言有四个要点：

1.deconstruct the skill

解析技能，也就是说分解技能，学习对我们来说最主要的那部分，剩下的之后学

2.learn enough to self-correct

刚开始学习的时候，不用买太多教材太多课程，往往也看不完。正所谓条条大路通罗马，买几本经典的教材一个口碑好的课程开始学习，这样足够了，剩下的就是自我矫正了。

3.remove practice barriers

清除学习中的一切障碍，令自己分心的东西，比如手机、零食等，让自己专注于学习

4.practice at least 20 hours

专注连续20个小时，能够跨越起初的挫折阶段，进入快速学习阶段，从一窍不通变得了解掌握得还不错。

二、安装入门

事实上Anaconda和Jupyter notebook 已成为数据分析的标准环境。

简单来说，Anaconda是包管理器和环境管理器，Jupyter notebook可以将数据分析的代码、图像和文档全部组合到一个web文档中。

按下面操作文档在你电脑上安装好这两个环境：

输出学习python第一行代码

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