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本节书摘来自华章计算机《Python数据科学实践指南》一书中的第0章,第0.2节,作者 纪路,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
读者应该知道这个问题很难回答,失败的原因总是相似的,成功的经历却各有不同。从来没有人靠复制他人的经历就能获得同样的成就,就像“人不能两次踏入同一条河流”的哲学观点一样,没有人可以复制别人的经历,更何谈成就。因此在回答这个问题时,我只假设一些概念上的前提条件:良好的计算机科学基础,较高的英文读写水平,极强的自学能力,还有一些个人品质比如耐心、毅力、乐于分享,等等。不过最重要的还是“兴趣”,我相信能花上几十块钱购买这本书的读者一定是有兴趣的,因为这本书是给那些对数据科学有一些了解,希望学习具体方法的人准备的。所以,即使上面所说的前提条件你一个都不具备,只要有兴趣,那么让我们从现在就开始吧。
最好有!如果你恰好是在校大学生,又碰巧学习数学或计算机相关专业(在这个程序员匮乏的年代,所有必修C语言的专业都称为“计算机相关专业”),希望你能学习好学校的课程,下面是一份技能清单,如果其中有一些技能没有在你的课程安排里,那么最好是通过选修或自学的方式进行补充。
对于已经错过了花季、雨季的社会人来讲,如果你并非从事计算机程序开发的相关工作,上述几项技能对你来说可能要求太高了。不过,你还是需要多付出一些努力来补上这些知识,当然是在读过本书之后。得益于互联网的发达,很多教学资源都能够从网上获取,这里也向各位读者推荐一些好的网站。
这是国外的两家编程学习网站,拥有交互式解释器、美观的讲义,有一些课程还有手把手的视频教程,可能读英文对你来说有点慢,不过这是一个好的开始。
这是由布鲁诺·R·普莱斯所著的一系列算法图书的在线版,包括C++版、Java版、C#版、Python版、Ruby版、Lua版、Perl版、PHP版、Objective-C版等,你能想到的常用编程语言都有对应的版本,它们中的一部分有过正式引进的中文版,或者有爱好者翻译的版本,当然推荐阅读原版。
另外,本书会带领读者复习一下概率与统计和线性代数的基本概念,以及介绍一些SQL方面的知识。最后,不要忘记本书的目的是通过数据科学实战学习Python编程。希望读者在读过这本书之后,能有充分的知识来支持后续的学习。
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