自学python要多久才能学会-怎么自学python,大概要多久?
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西,那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿,你告诉他学会走路的方法有100种,他只会变的对走路毫无兴趣,他要的只是一种最有效的学会走路的办法,而不是100种。
同样的,下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法,只需要1种就可以了。
第1步,基础入门
很多人喜欢搞一本厚厚的书来看,虽然看完了但是还不会用Python,这是最大的悲哀。
伤心吧?难过吧?
其实,你只需要,看菜鸟教程网站的这个教程就足够了,网站地址:
Python3 教程 | 菜鸟教程 />
如果你是刚开始学习编程的新手,没看懂,多看几次就会了。虽然这个过程会很乏味,但是对于你建立牢固的编程思维是必须的。
这一阶段的辅助工具:
当你看到无法理解的代码或者概念时,可以将代码复制到下面这个网站,它会将你的代码用图形化的方式显示出来,便于你理解:http://www.pythontutor.com/visualize.html#mode=edit
如果你不知道代码在内存中是如何运行的,不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍,加深理解。
举个栗子 ,比如你在学习Ptyhon中的字典数据结构,但是不太理解这个概念,那么你就可以将书中代码输入,然后点击下面红框汇中的按钮。 />
就会运行处以下的图形结果,对着图形理解概念,不要太爽哦。 /> />
第2步:数据分析进阶
上面第1步已经打好了Python编程的基础,现在进入数据分析的学习阶段。推荐一本书《利用Python进行数据分析》就够了,这本书在豆瓣评分是8.5分。 />
看到书里涉及到到当统计概率知识看不懂的时候,这时候反过来再学习统计概率的知识。
很多人错误的学习方式是,先学习统计概率,再去学习数据分析编程工具(Excel,Python,R)。最后抱怨太难了,学不会。
这其实学习方法是错误的。这是为什么呢?
有两个原因:
1)因为很多统计概率讲的都是复杂的数学公式,却不讲统计概率在生活中如何应用的。这样造成的结果就是你学习了很多,但是也忘记了很多。
2)统计概率知识大多数时候是理论基础,如果不结合数据分析工具(Excel,Python,R)来使用,你肯定学不会。
比如你学习了四分位数的理论,但是如何在实际中使用的,你不会数据分析的工具,你当然不会用了。
但是如果你会数据分析的工具,实际操作就一行代码,四分位就计算出来了。你当然兴奋了,一高兴学习兴趣也就上来了。
所以,我的建议,也是正确的学习方式是:先学习基础的数据分析工具用法,当遇到统计概率知识的时候,再来补这个知识,边学习边用数据分析工具实现一遍。
这一阶段的辅助工具:
如果你想通过做实际项目来学Ptyhon,可以试下《5 个适合 Python 数据分析初学者的项目》:
Five data science projects to learn data science
3. 数据分析高级-统计概率知识
统计概率知识学习其实很简单,只是很多老师和书把这个东东讲复杂了。学会下面图中的知识,你就可以学会统计概率了: />
简单解释下,上面的图。
如果你的学习目的是:提高认知,将统计概率应用在生活中,用于指导你面对重大决策时做出最好的选择,你的应该看《赤裸裸的统计学》这本书就够了。
如果你的学习目的是:学习大数据的基础知识:统计概率,希望成为数据分析师,实现升职加薪的目的,那你的学习参考书是《深入浅出统计学》或者《商务与经济统计》。
《深入浅出统计学》适合没有任何统计概率基础的人学习,这本书足够有趣和简单。
如果你之前上学学习过一些统计概率的课,但是最后还是把课堂学的内容还给了老师,你应该选择看《商务与经济统计》这本书来重新巩固你的基础知识。
学会高级知识,你就不再是一个苦逼的搬砖了,而且会帮助你实现年薪增幅的目标。
4. 学习遇到困难,去哪找帮助?
只要是学习就会遇到困难,遇到困难怎么办呢?
1)首先,你需要使用某搜索引擎查找问题(你知道我说的不是百度),一般都能查到你问题的答案。学会用英文搜索真的很重要。
2)利用某搜索引擎查不到答案的话,当然是找前辈们帮忙了。不过问了不一定有人回复,为了解决这个问题,你可以留下你的问题,我看到会回复的。
3)最后记住,学习Ptyhon的目的,不是为了学一门编程语言而去学习一门编程语言,你的出发点应该是要完成什么项目,带着目标去学习。零基础掌握人工智能(AI)核心语言:Pythonwww.zhihu.com
猴子数据分析zhuanlan.zhihu.com
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