Étape 0: Hotmge

Avant de commencer à étudier le voyage, répondez à la première question: pourquoi utiliser Python ou comment fonctionne Python Voir le fondateur de Datarobot Jeremy 30 minutes sur Pycon Ukraine 2014 pour apprendre à utiliser Python utile.

Étape 1: Placez votre appareil de machine

Maintenant que vous avez déterminé que vous devez étudier dur, mais il est temps de placer les lèvres de votre école de machine . Le moyen le plus simple est d'envoyer un paquet Anaconda du continuum.io. Anaconda a emballé la plupart des choses que vous pouvez utiliser plus tard. Le principal inconvénient de l'utilisation de cette méthode est même s'il existe une mise à jour de base de la bibliothèque disponible, vous avez toujours besoin de continuum pour mettre à jour le paquet Anaconda. Bien sûr, si vous êtes l'initiateur, cela n'aura aucun problème.

Si vous rencontrez des problèmes lors du processus d'installation, vous pouvez trouver des instructions d'installation plus détaillées dans différents systèmes d'exploitation.

Étape 2: apprendre nChoses de base sur la langue Python

Vous devez d'abord comprendre les bases, les bibliothèques et les structures de données de la langue Python. Le cours de Python sur Codecademy est l'un de vos meilleurs choix. Après avoir terminé ce cours, vous pouvez facilement écrire quelques petits scripts avec Python et vous pouvez comprendre les classes et les objets de Python.

Contenu d'apprentissage spécifique: Listes de liste, ensembles de données, dictionnaires dictionnaires, listes de départ, dictionnaires dérivés.

Mission: Résolvez des questions de guidage Python sur Hackerrank, ces questions peuvent vous faire penser mieux sur les problèmes de la manière dont les scripts python.

Ressources alternatives: Si vous n'aimez pas crypter cette interaction de type d'apprentissage, vous pouvez également apprendre le cours de Python de Google. Cette série de cours de 2 jours ne contient que des connaissances python mentionnées devant, mais contient également quelque chose qui sera discuté derrière.

Étape 3: Apprenez un horaireForme principale en langage Python
Vous utiliserez souvent des données d'expression régulières, en particulier lorsque vous traitez du texte de données. La meilleure façon d'apprendre les expressions courantes est de participer au python de Googlet, il facilitera facilement les expressions régulières.

Mission: effectuer un exercice commun sur le nom de l'enfant.

Si vous avez besoin de plus d'exercices, vous pouvez participer à ces instructions de nettoyage de texte. Différentes étapes de traitement liées aux données de pré-traitement constitueront un petit défi pour vous.

Étape 4: Apprenez la bibliothèque scientifique à Python --Numpy, Scipy, Matplotlib et Pandas


À partir de cette étape, apprendre le voyage va changer, je m'amuse. Basse est une introduction à chaque bibliothèque, vous pouvez effectuer certaines opérations communes:

EXERCICE PERFORE Selon des instructions numpées, en particulier des tableaux de réseau. Cela fixera la fondation de haProcessus d'apprentissage suivant.

Suivant, apprenez les instructions scicieuses. Après avoir lu l'introduction scipe et des connaissances de base, vous pouvez trouver le contenu restant en fonction de vos propres besoins. Pas besoin d'apprendre les instructions de matplotlib. Pour nos besoins ici, le contenu de Matplotlib est trop large. Au lieu de cela, vous pouvez en apprendre davantage sur le contenu des 68 premières lignes de la note.

ont finalement appris les pandas. Pandas fournit des cadres de données (similaires à r) pour Python. C'est aussi là que vous devriez pratiquer plus de temps. Pandas deviendra l'outil le plus efficace pour toutes les analyses de données de taille moyenne. Dès le début, vous pouvez d'abord envisager d'introduire une courte de 10 minutes à des pandas et de trouver un guide de pandas plus détaillé.

Vous pouvez également apprendre deux blogs pour analyser les données à découvrir avec des pandas et des données Panda.

Ressources supplémentaires:

Si vous en avez besoin d'unLe livre sur Pandas et Numpy, alors Wes McKinney a écrit "Python à analyser des données".

Dans les documents Pandas, de nombreux guides de Pandas peuvent le voir ici.

Mission: Essayez de résoudre cette mission de cours de Harvard CS109.

Étape 5: Visitez des données utiles

Ce cours a participé à CS109. Vous pouvez sauter il y a 2 minutes, mais le contenu suivant sera sec. Vous pouvez compléter le processus d'apprentissage en fonction de cette tâche.

Étape 6: Découvrez le contenu de la bibliothèque et de la bibliothèque SCIKIT

Nous devons maintenant commencer la partie chronique de l'ensemble du processus. Scikit-Apprendre est la bibliothèque Python la plus utile dans le domaine de l'apprentissage de la machine. Voici un bref aperçu de la bibliothèque. Cours sur des cours de Harvard CS109 10 Pour verrouiller 18, ces cours comprennent un aperçu des machines d'apprentissage et d'introduire des algorithmes sans surveillance tels que la régression, les arbres de décision, les modèles globaux et la magie grosseAutre projet de suivi et de clustering. Vous pouvez compléter le cours correspondant en fonction des tâches de chaque cours.
Ressources supplémentaires:

S'il y a un livre que vous devez lire, offrez une programmation intelligente collective. Bien que ce livre soit un peu vieux, il est toujours l'un des meilleurs livres de cette région.

De plus, vous pouvez également prendre des cours de machine de Yaser Abu-Mostafa, c'est l'un des meilleurs cours de machines. Si vous devez comprendre plus facilement pour comprendre l'interprétation de la technologie de la machine, vous pouvez choisir un parcours de machine d'Andrew NG et utiliser Python pour effectuer des exercices de cours connexes.

Étape 7: Exercice, pratique, puis pratiquer

Félicitations, vous avez terminé tout le voyage d'apprentissage.

Vous avez appris toutes les compétences dont vous avez besoin. Maintenant, comment faire des problèmes et mieux est de pratiquer la concurrence dans Kaggle et les scientifiques de données, aller dans un pJe joue sur Kaggle, essayez d'utiliser toutes les connaissances que vous avez apprises à remplir ce concours.

Étape 8: Apprendre profondément

Vous avez maintenant la majeure partie de la technologie technologique, qui est temps de faire attention à la recherche en profondeur. Il est possible que vous sachiez déjà quelle est la recherche profonde, mais si vous avez toujours besoin d'une courte introduction, vous pouvez voir ici.

Je suis également un nouvel apprenant académique, veuillez donc appliquer certaines suggestions. Deeplearning.net possède les ressources les plus complètes de l'apprentissage profond, où vous trouverez tout ce que vous voulez - conférences, ensembles de données, défis, instructions, V.V. Vous pouvez également essayer de rejoindre les cours de N pour comprendre les connaissances de base du réseau nerveux.