この記事では、Pythonを効果的に学習する方法について説明します。「データサイエンス」とは、問題を解決し、調査し、データから貴重な情報を抽出する科学であることを知っておく必要があります。
これを効果的に行うには、データセットを整理し、機械学習モデルをトレーニングし、結果を視覚化する必要があります。
これは、Pythonを学ぶのに最適な時期です。
実際、フォーブスは、雇用需要の伸びという点で、技術スキルのトップ10にランク付けしています。今日はこれがなぜであるかを議論しましょう...
なぜPythonを学ぶのですか？
Pythonは世界で最も広く使用されている言語の1つであり、熱狂的なユーザーコミュニティがあります：
Pythonの人気、TIOBEインデックス
データサイエンスの専門家の間でより忠実な支持者がいます。
「Hello、world！」という簡単なプログラムでプログラミング言語の品質を判断する人もいます。この標準により、Pythonは次のことをうまく行うことができます。
print（ "hello、world！"）
比較のために、Javaでの同じ出力を次に示します。
public class Main {public static void main(String[] args) {System.out.println("hello, world!");}}
まあ、真剣に、 シンプルさ はPythonの最大の強みの1つです。正確で効率的な構文により、Pythonは他の言語よりも少ないコードで同じタスクを実行できます。これにより、ソリューションの実装が非常に高速になります。
さらに、Pythonの活気に満ちた データサイエンスコミュニティ は、たくさんのチュートリアル、コードスニペット、および一般的なバグの修正を見つけることができることを意味します。Stackoverflowはあなたの親友の1人になります。
最後に、Pythonには、データ分析と機械学習用 のライブラリ（パッケージとも呼ばれます）のオールスターラインナップがあり 、結果の生成にかかる時間を大幅に短縮します。これらについては後で詳しく説明します。
Pythonを効果的に学ぶ方法は？
あなたが学ぶ必要があることを議論する前に、あなたが必要としないことについて議論しましょう。
CSの学位は必要ありません。
ほとんどのデータサイエンティストは、メモリリーク、暗号化、「ビッグO」表記などのトピックを扱うことはありません。PythonやRなどのスクリプト言語でクリーンで論理的なコードを記述できる限り、それで問題ありません。
完全なPythonコースは必要ありません。Pythonとデータサイエンスは同義ではありません。
すべての構文を覚える必要はありません。
代わりに、関数が適切である場合や条件文がどのように機能するかなど、直感を把握することに焦点を当てます。グーグル、ドキュメントを読み、グッドプラクティスを行った後、構文を徐々に覚えていきます。
トップダウンアプローチをお勧めします。
私たちはトップダウンのアプローチを提唱し、最初に結果を得て、次に概念を時間の経過とともに統合することを目標としています。実際、私たちは実際の練習を優先して「教室」での学習をやめることを好みます。
この方法では、楽しみながらすばやく習得できます。
Anaconda経由でPythonをインストールする
コンピューターにPythonをインストールする方法はたくさんありますが、データサイエンスに必要なライブラリが含まれているAnacondaバンドルを使用することをお勧めします。
1.コアプログラミングの概念
効果的なプログラミングとは、構文を覚えることではなく、新しい考え方を習得することです。
したがって、時間をかけてコアプログラミングの概念の強固な基盤を構築してください。これらは、頭の中の解決策をコンピューターの指示に変換するのに役立ちます。
プログラミングの初心者の方は、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下で無料でオンラインでリリースされている優れた「Pythonで退屈なものを自動化する」本をお勧めします。
この本は「初心者のための実用的なプログラミング」を約束し、すべてのレッスンを基礎にしています。
この本が必要な場合は、以下のリンクをクリックしてください。
https://docs.qq.com/doc/DU09haUR2TnFOU0J0
次の質問に答えられるはずです。
•整数、浮動小数点数、文字列の違いは何ですか？
•Pythonを計算機として使用するにはどうすればよいですか？
•forループとは何ですか？いつ書くの？
•関数の基本構造は何ですか？
•ロジックを追加するために条件ステートメント（if ... else ...）を使用する方法は？
•インポートステートメントはどのように機能しますか？
よりコアなプログラミングの概念を実践したい場合は、以下のリソースを確認してください。
•CodeFightsは、5分以内に完了することができる多くの短いコーディングチャレンジを備えたプラットフォームです（ただし、一度に何時間もプレイしていることに気付くほど楽しいです）。ポイントを獲得し、途中で新しいレベルのロックを解除します。これは、進捗状況を追跡するための優れた方法でもあります。
•Pythonチャレンジは、Web上で最もクールなパズルの1つであるため、1990年代のグラフィックスに恐れをなさないでください。Pythonスクリプトを使用して、33レベルすべてを完了することができます。あるユーザーはそれを「Pythonの詳細を学ぶ中毒性のある方法...」と呼んでいます。私は同意します！
•PracticePython.orgは、Pythonの短い練習問題のコレクションです。ほぼ毎週新しい質問で更新されます。本当に素晴らしいのは、作成者が問題ごとに複数のユーザー提出の解決策を含めているので、それらを解決するための代替方法を見ることができるということです。
•コンピュータサイエンティストのように考える方法は、主要なプログラミングの概念（Pythonを使用）を駆け巡る素晴らしいインタラクティブなオンラインブックです。プログラミングにまったく慣れていない場合は、これが良い選択かもしれません。凝縮された「CS101」コースのようなものです。
2.漫画からPythonを学ぶ
あなたはそうかもしれません。。。。。。
プログラミングを学びたい小学生、コンピュータコンテストに参加している中学生、コンピュータ関連分野を専攻している大学生、そしてソフトウェア開発に従事している職場の学生はすべて非常に適しています！
1.「ハンズオン」セッションが各章に配置されており、セッションでアプリケーション例を見つけることができます
2.各章の終わりには、「練習と練習」セッションがあり、同期練習の質問を見つけることができます
以下に説明するように、この本は合計16章です。
第1章では、Pythonの歴史と特徴を紹介し、開発環境を構築します。
第2章から第5章では、データ型、式、フロー制御など、Pythonの基本を紹介します。
第6章から第7章では、Pythonで一般的に使用されるコンテナタイプのデータと文字列データを紹介します。
第8章から第11章では、関数、クラスとオブジェクト、例外処理、一般的に使用される組み込みモジュールなど、Pythonの高度なコンテンツを紹介します。
第12章から第16章では、ファイルの読み取りと書き込み、グラフィカルユーザーインターフェイス、ネットワーク通信、データベースアクセス、マルチスレッドなど、Pythonユーティリティライブラリの使用法を紹介します。
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はじめましょう！学び始めましょう！！
より良い提案や学習方法があれば、コメント欄にメッセージを残して話し合うことができます〜