原文：
www.kdnuggets.com/2016/04/datacamp-learning-python-data-analysis-data-science.html
Python 被广泛用于数据分析，你可能已经考虑过自己学习它（如果没有，或者你仍在寻找额外的动力来开始，看看下面的理由为何你应该学习 Python）。当然，自学可能会有挑战，一些指导总是有帮助的。本文正是为你提供了学习 Python 以处理数据的指导。
我们将讨论你应该采取的学习 Python 的步骤，并提供一些基本资源，例如 DataCamp 的免费 数据分析 Python 课程和教程 以及阅读和学习材料。
步骤 0：学习 Python 的理由
为什么要学习 Python 作为数据分析工具？
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它是一个流行的数据分析工具：首先，Python 本身就是 最受欢迎的数据分析工具之一。35% 的数据科学家使用 Python，它领先于 SQL 和 SAS，仅次于 R。
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通用编程语言：尽管还有其他非常流行且优秀的计算工具用于数据分析（例如 R、SAS），Python 是唯一真正的通用编程语言。查看这个 信息图表 获取更详细的比较。
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流行编程语言：此外，与其他通用编程语言（例如 Java、C++、PHP）相比，Python 是 最受欢迎的编程语言之一。
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如果这还不够，Python 还是 顶级美国大学计算机科学教学的首选语言。
作为旁注：正如在 “R 或 Python？考虑同时学习两者” 中所描述的，我们不建议你只学习 Python 而忽略其他。然而，学习 Python 是你职业生涯中可以做的最好的事情之一。Python 被计算机科学家广泛采用，有很多理由，而成为众多数据分析工具的首选主要是因为学习和使用 Python 的便利性。尽管如此，设定学习路径可能会有挑战，所以这就是我们现在要做的。
步骤 1：为数据分析设置 Python 环境
设置 Python 环境以进行数据分析相对简单。最方便的方法是从 Continuum Analytics 下载免费的 Anaconda 套件，它包含了核心的 Python 语言，以及所有必需的库，包括 NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib 和 IPython。通过使用图形安装程序，下载 Python 就像下载任何计算机程序一样简单。
安装后，你将获得一个包含多个程序的启动器。最重要的程序是 iPython 笔记本，也叫做 Jupyter 笔记本。一旦你启动笔记本，终端将打开，并且笔记本将在你的浏览器中打开。不要感到困惑！你不需要互联网连接来创建或使用笔记本。简单来说，浏览器被用作环境，而不是独立的程序，你可以在其中编写代码。
然而，你不局限于使用基于浏览器的 Jupyter 笔记本。如果你更喜欢集成开发环境（IDE），Yhat 提供的 Rodeo 是一个很好的数据分析选择。如果你对 RStudio 熟悉，那么 Rodeo 对 Python 来说非常类似。务必尝试这两种选择，毕竟，你使用的 Python 环境最终将取决于你的个人偏好。
步骤 2：学习基础知识和基本原理
现在你准备开始学习 Python 编程了。有几种很好的方法可以做到这一点。鉴于你希望学习 Python 进行数据分析，最好的选择是 DataCamp 提供的 Introduction for Python for Data Science 课程。这个免费的课程包含视频教程和互动浏览器练习，是一种通过实践学习的好方法，而不是单纯阅读概念和查看示例。你不会通过阅读书籍来学习绘画。你会拿起画笔开始绘画。这就是我们建议你开始学习 Python 的方式！除了入门课程，DataCamp 还提供了 Intermediate Python for Data Science 课程，进一步提升你的技能。
另一个相当有用的资源是 Codecademy 的 Python 课程。虽然这个课程并不专注于数据，而是 Python 编程，但它是练习 Python 语法和获得编程概念的好方法，这些概念在处理数据时对你会很有帮助。
步骤 3：用于数据分析的 Python 包
Python 是一种通用语言，通常用于数据分析和数据科学以外的其他任务。然而，Python 在处理数据时极其有用的原因是它的库，这些库为用户提供了必要的功能。以下是用于数据处理的主要 Python 库。你应该花时间了解这些包的基本用途。
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Pandas – 数据处理和分析。
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Matplotlib – 绘图和可视化。
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Scikit-learn – 机器学习和数据挖掘。
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StatsModels – 统计建模、测试和分析。
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