たくさんの参考資料が出てきたらすぐに勧めるようなものは好きではありません。初心者を混乱させるだけです。赤ちゃんと同じように、歩くことを学ぶ方法は100通りあると言います。彼は歩くことに無関心になるだけです。彼が望んでいるのは、100通りの方法ではなく、歩くことを学ぶ最も効果的な方法の1つにすぎません。
同様に、以下は私が自分でpythonを学び始めたばかりの方法のひとつであり、必要な方法は1つだけです。
ステップ1、基本
多くの人が分厚い本を書いて読むのが好きで、読み終えたものの、まだPythonの使い方がわからないのが最大の悲しみです。
悲しい?悲しいですか?
実際、このチュートリアルを読む必要があるのは、新人チュートリアルのWebサイトだけです。Webサイトのアドレス:
Python3チュートリアル|初心者チュートリアル
プログラミングを始めたばかりの初心者で、理解できない場合は、数回読んでください。このプロセスは面倒ですが、しっかりとしたプログラミングの考え方を確立する必要があります。
この段階での補助ツール:
理解できないコードや概念を見つけた場合は、そのコードを次のWebサイトにコピーして、理解できるようにコードをグラフィカルに表示できます。pythontutor.com/ visuali
コードがメモリ内でどのように実行されるかわからない場合は、Tutorにコピーして視覚的に実行し、理解を深めることをお勧めします。
たとえば、Ptyhonで辞書のデータ構造を学習しているが、概念を理解していない場合は、本にコードを入力して、下の赤いボックスのボタンをクリックできます。
次のグラフィカルな結果を実行し、グラフィックに対する概念を理解します。クールすぎないでください。
ステップ2:高度なデータ分析
上記の最初のステップはPythonプログラミングの基礎を築き、今度はデータ分析の学習フェーズに入ります。 「Pythonを使ったデータ分析」という本をお勧めするだけで十分です。この本のDoubanのスコアは8.5です。
統計的確率の知識が理解できないときに関係する本を見て、このとき、統計的確率の知識を学びます。
多くの人が学ぶ間違った方法は、最初に統計的確率を学び、次にデータ分析のためのプログラミングツール(Excel、Python、R)を学ぶことです。最後に、不平を言うことは学ぶのが難しすぎる。
これは実際には間違った学習方法です。どうしてこれなの?
2つの理由があります:
1 )多くの統計的確率は複雑な数式について話しますが、統計的確率が生活にどのように適用されるかについては話しません。この結果、あなたは多くのことを学びますが、あなたはまた多くのことを忘れます。
2 )統計的確率の知識は、ほとんどの場合理論的基礎です。データ分析ツール(Excel、Python、R)で使用しないと、間違いなくそれを学ぶことはできません。
たとえば、四分位の理論を学びましたが、実際にそれを使用する方法、データ分析のツールを知らない、もちろんそれを使用しません。
ただし、データ分析のツールを知っている場合、実際の操作は1行のコードであり、四分位数が計算されます。もちろん、あなたは興奮していて、幸せなときに学習への興味が浮かび上がります。
したがって、私の提案と正しい学習方法は、統計的確率の知識に遭遇したときに、最初に基本的なデータ分析ツールの使用法を学び、この知識を追加し、学習中にデータ分析ツールを使用してそれを実現することです。
この段階での補助ツール:
実践的なプロジェクトを行ってPtyhonを学びたい場合は、「Pythonデータ分析の初心者向けの5つのプロジェクト」を試すことができます。
Five data science projects to learn data science
簡単に説明すると、上の図です。
あなたの研究目的があなたの認識を改善することであるならば、あなたの人生に統計的確率を適用して、主要な決定に直面するときに最良の選択をするようにあなたを導きます、あなたは本「裸の統計」を読むべきです。アップ。
研究の目的がビッグデータの基礎を学ぶことである場合:統計的確率、そしてデータアナリストになり、昇進と昇給の目的を達成したい場合、あなたの研究リファレンスブックは「統計の深い理解」または「ビジネスと経済の統計」です。
「簡単な言語で統計を学ぶ」は、統計的確率の根拠がない人に適しています。この本は面白くて簡単です。
以前に学校でいくつかの統計的確率クラスを勉強したことがあるが、最終的にクラスの内容を教師に返した場合は、「ビジネスと経済統計」という本を読んで基本的な知識を再統合することを選択する必要があります。
高度な知識を学ぶことで、あなたはもはや勤勉ではなくなり、年間の昇給目標を達成するのに役立ちます。
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