零基礎入門Python的秘密
2018-07-20 來源：raincent
火爆的Python語言
國外的StackOverflow(注：StackOverflow是一個與程序相關的IT技術問答網(wǎng)站。用戶可以在網(wǎng)站免費提交問題，瀏覽問題，索引相關內容)網(wǎng)站上，Python已經(jīng)是增長速度最快的語言，并且將可能在2020年成為最流行的語言。
最近Python從Python2轉型到Python3，很多小伙伴因此遇到問題，這可能是StackOverflow網(wǎng)站中提問數(shù)激增的原因之一。
而在Github(注：gitHub是一個面向開源及私有軟件項目的托管平臺)中，在2014年JavaScript是目前排名第一的語言，Java排名第二，Python排名第三，而隨著Python的流行，現(xiàn)在Python的排名上升到了第二位。
JavaScript是目前網(wǎng)頁開發(fā)的首選語言，有非常多有用的框架，但是更新非常快，不利于新手學習。另一方面，Python也從Python2更新到了Python3。因此兩種語言都各有優(yōu)劣勢。
去年有則新聞引起了關注，其中提到Python語言將被加入高考科目，可見這門語言被越來越重視。
在國內，數(shù)據(jù)分析的工作需求量非常大，Python作為數(shù)據(jù)分析的頭號語言，因此也越來越受歡迎。國內很多數(shù)據(jù)都是雜亂無章的，比如醫(yī)學分析報告，由很多病患的化驗結果拼接在一起，如果需要從中提取有用的數(shù)據(jù)，就需要用Python去處理。
Python學習中的難點在哪里?零基礎怎么破?
Python是“入門易，精通難”的語言。跟C++等語言比起來，Python的語言非常精簡，有時候解決一個問題需要十行C++代碼，而Python只需要一行。
那么零基礎學員如何入門?澤宇老師推薦了兩個預習課程：在Codecademy網(wǎng)站和Github網(wǎng)站上完成基礎課程后，再參加紐約數(shù)據(jù)科學院的訓練營會更加順利。(注：Codecademy，是一家國外在線學習編程知識的網(wǎng)站)Codecademy網(wǎng)站是非常適合新手來練習，在這個網(wǎng)站可以邊學邊練，網(wǎng)站會反饋代碼的正誤。
在美國有兩個學習代碼的理念：Learn by coding、Keep your hands dirty。因此，想要學會Python，一定要親自動手敲代碼。為了保證學習的效果，訓練營要求學員先在Codecademy上通過Python相關的練習，才能開始參與訓練營。
另外，在GitHub網(wǎng)站上還有一個目錄“awesome-python”，里面有很多教程，包括數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、機器學習、自然語言處理和網(wǎng)絡開發(fā)等，涵蓋了Python可以應用的所有領域。
澤宇老師額外分享了一個小技巧：在Github上搜索“awesome-想學的語言”，如“awesome-java”，就可以找到對應的目錄。
聽老師講再多，最實在的還是自己去完成一個項目。經(jīng)驗都是一個坑一個坑踩出來的，在訓練營熬得每一個通宵都會有回報。
訓練營課程亮點在哪里?
英文原版課件翻譯
訓練營的課件用的是紐約教育局認證的英文原版課件，授課用中文。用英文原版課件的原因有兩個：其一，Python代碼要求用全英文;其二，學員在StackOverflow和Github上提問時，只有熟悉Python的英文名詞，才能使問題被人理解。
純干貨，不廢話
澤宇老師說自己的教學風格偏向于“相聲流”，類似早年非常流行的新東方英語羅永浩老師的教學風格，非常注重跟學生互動。他打趣說心中理想的授課方式是直播，學員可以隨時發(fā)彈幕提問，還能給他雙擊“666”和刷火箭。
訓練營的所有課程都是對項目有幫助的，不浪費學員寶貴的時間。學員還可以到紐約數(shù)據(jù)科學院的網(wǎng)站上瀏覽往期學員做的幾百個項目，滿滿都是干貨。
有同學可能會問，課程亮點這么多，是不是上完就一定能找到工作?澤宇老師講了一個小段子：當年羅永浩老師在開老羅英語培訓的時候，演講說國內英語培訓有三大流派：第一個是神奇派，比如神奇速記，英語神奇記憶千法;第二個是N天搞定派，十七天搞定GRE單詞，17天突破托福作文;第三個流派是不不不派，學英語單詞不用背，英語單詞不再背。但是紐約數(shù)據(jù)科學院不會做這種“十天搞定Python”的課程。
有一個訓練營的畢業(yè)生給出了這樣的評價：“訓練營就像一個放大鏡，比如說一個十倍的放大鏡，你投入一塊錢得到十塊錢，投入十塊錢得到一百塊。”所以學員投入的時間以及精力越多，自然而然得到的回報也會越多。
往期學員項目
澤宇老師分享了往期學員的項目。
其中，學員抓取了招聘網(wǎng)站Glassdoor中美國各大城市的招聘信息，然后進行簡單的薪水分析，可以看到加州和圣何塞的薪水比紐約還要高。但是加州的稅率以及房租也會比紐約高，所以最后到手的工資不一定比紐約的高。在這樣的案例中，老師會建議學生再抓取一些生活成本、稅率等其他方面的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，綜合分析出到底哪個城市最適合數(shù)據(jù)科學家找工作。
在這個項目中，該同學還做了詞頻分析。可以看出各大科技公司的主打產(chǎn)品和語言，比如蘋果公司的關鍵詞是Siri和機器學習，亞馬遜的關鍵詞是AWS云計算服務，臉書的主打語言是PHP，谷歌主打Cloud和安卓，微軟主打Azure。
有同學可能會問：到公司工作的時候會用到網(wǎng)絡爬蟲嗎?公司里面不是有內部數(shù)據(jù)和現(xiàn)成的數(shù)據(jù)嗎?其實好數(shù)據(jù)是要花很大價錢去買的。
舉一個具體例子，訓練營上一期和美國的最大的鎖具制造企業(yè)Masterlock合作，他們提供數(shù)據(jù)和要求，訓練營的學生分組給他們做一些類似于咨詢的服務，這樣學生在畢業(yè)之前可以接觸到大公司的真實數(shù)據(jù)，了解到大公司對數(shù)據(jù)科學工作的要求。
Masterlock非常關心自己在各個電商的評價，希望訓練營的學生做一個爬蟲軟件，每天定時從亞馬遜上抓取過去24小時內的新評論。對抓取到的新評論，要先做數(shù)據(jù)清理，接著運用一些自然語言處理的技術來處理，比如深度學習里面的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡技術。
最后，生成報告告訴Masterlock，這條評價是關于什么的，比如說鎖的顏色、安全性等。用爬蟲軟件代替人工來讀評論，這就是用數(shù)據(jù)科學和機器學習改變公司處理數(shù)據(jù)的方式。
Python更高級的應用
學會用Python做數(shù)據(jù)分析之后，可以參加Kaggle數(shù)據(jù)分析競賽。(注：Kaggle是一個數(shù)據(jù)分析的競賽平臺：企業(yè)或者研究者可以將數(shù)據(jù)、問題描述、期望的指標發(fā)布到Kaggle上，以競賽的形式向廣大的數(shù)據(jù)科學家征集解決方案)
比如澤宇老師正在參加桑坦德銀行的一個客戶價值預測比賽，它的獎金有6萬美金。這個比賽會解決一個實際問題，其中不會把敏感數(shù)據(jù)的含義公布出來，這樣就不會造成數(shù)據(jù)泄露問題。
Kaggle最近前段時間被google收購了�，F(xiàn)在網(wǎng)站上每年會有將近上百比賽推出，有的是預測兩個商品的相似度，或者預測哪條生產(chǎn)線會有更大的概率出現(xiàn)事故。比賽運用到的數(shù)據(jù)包括數(shù)字、文字和圖片相關的數(shù)據(jù)�，F(xiàn)在有很多中國學生參加上面的比賽，可以在排行榜上看到很多中文的ID。
紐約數(shù)據(jù)訓練營的學員在Kaggle的比賽中獲得過很好的成績，拿到過不少銀牌和銅牌，澤宇老師拿到過一些金牌和銀牌。在Kaggle上拿獎會在以后找工作時有幫助，參與的項目在簡歷上是一個有利的加分項。
Python還可以應用在圖像識別上。比如下圖中識別圖片中是狗還是貓。圖像識別更進一步的應用是無人駕駛汽車。
上層建筑一定要有底層基礎，把基礎打牢了之后才有能力去挑戰(zhàn)更高難度的任務。
>張澤宇，紐約數(shù)據(jù)科學學院數(shù)據(jù)科學家，主要負責紐約數(shù)據(jù)科學院訓練營的Python、機器學習、深度學習課程教學。上海交通大學工程專業(yè)學士，紐約大學電子工程專業(yè)碩士。
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