十大足球直播推荐收到很多同学私信：我想学数据科学，但不知道怎么入门？
今天，圣普伦和大家分享，作为一个初学者，应该如何开始学习数据科学。数据科学和其他岗位一样，需要基础的知识架构与积累，如果你缺少基础的知识背景，那么建议先把下面这几项基础打牢。
一、数学与统计
有的人一上来就去找各种库，或者一上来就想学机器学习算法。我建议初学者先学好数学和统计学，这是数据科学的根基。
数学里的积分/微积分大家大学的时候都学过，如果你忘记了，就再复习一遍。另外，线性代数也是一样，大家都学过。
统计学，这就不是每个人都学过的课程了。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。如果没有数据统计，那么数据分析就无从谈起。
二、学习基础的编程知识
如果你本身是一名程序员，那这步可以省去。如果你本身就不懂编程，就要从0开始学编程了，编程语言有很多，什么c语言，c ，java等等，但这些对新手不友好，建议从学习Python开始，因为它学起来最简单，最全世界内也最受欢迎。Python有很多免费学习的渠道，比如bilibili，谷歌的Python类以及圣普伦的python免费课程。在学习python之余，顺带了解一下SQL，不需要学得特别深，打个基础即可。
三、数据获取
前面的基础打好了，接下来你需要知道从哪里找数据。当然，如果是大企业的话，会有自己的数据库，但其他企业就不一定了，没有大量的数据，你的机器学习、神经网络就无法支撑，所以如何获取数据也是一项硬技能。
我们先要区分数据的来源。
数据来源很多。但是对于研究者来说，网络数据和文献数据比较常用。
目前主流（合法）的网络数据方法，主要分为3类：
开放数据集下载；
- API读取
- 爬虫爬取（Crawling）
四、常用的Python数据库
1、Pandas是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
2、NumPy是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
3、SciPy是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。
4、Theano是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。
5、TensorFlow是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
6、Keras是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。
五、机器学习算法和概念
如果你看到了这里，说明你学习数据科学的决心很大。那我们继续吧。机器学习，顾名思义，是机器（计算机）自我学习的过程。通过对计算机算法的研究，自动提升经验。根据数据和业务问题的类型，使用预定义的算法建立模型，利用模型在给定的数据上进行训练，从而对新数据得出结论。您将了解监督机器学习和无监督机器学习之间的区别，同时，掌握各种重要的算法，如回归，分类，决策树，随机森林等。
机器学习算法包括：
- 线性回归
- 逻辑回归
- K近邻
- 决策树
- 朴素贝叶斯
- 支持向量机
- 神经网络
- 随机森林
- AdaBoost
- 梯度提升
- XGBoost
- 主成分分析
了解这些机器学习的概念
- AUC和ROC
- 自助抽样法
- 集成学习，装袋和Boosting
- 标准化与标准化
- 偏差和方差权衡
- 正则化
- 混矩阵和相关指标
- 数据科学项目实践
前面几步你都完成了，那么接下来就是检验你学得怎么样的时候了。检验的方法就是做一个实际的项目，你可以去参加一些比赛，或者为朋友的公司做项目，你还可以利用圣普伦的实践项目来检验自己的能力水平。
数据科学家入门
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