不要光看视频,看教程,看各种书,这样学太慢了,上手亲自敲代码,敲了多了自然就会了。

没什么基础的,可以参考下面的"告别枯燥,60 秒学会一个 Python 小例子"的例子。jackzhenguo/python-small-examples​github

内容都很简单,只有八章内容,但是重要的不是看,重要的是练,反复练:

第一章:Python 基础+进阶

第二章:Python字符串+正则

第三章:Python文件日期和多线程

第四章:Python三大利器

第五章:Python绘图

第六章:Python坑点和工具

第七章:算法入门

第八章:Python实战

大学生学东西,往往第一反应就是看书,看教程,这种方式在编程上是不成立,少看多上手,上手中不明白就去google去百度,想办法找到答案,要给自己一点压力,真仔细仔细敲下来,很快就有感觉了,自然就会了,看一百本教游泳的书,不如跳水里游一个小时。

Python基础课程反复练习完了之后,就找个自己感兴趣的方向实践起来,比如说想继续学习下深度学习的框架PyTorch,简单翻下教程,就去Github找项目,先安装起来,先跑起来试试看,比如detectron2:facebookresearch/detectron2​github

先下载下来跑起来,再看下代码,然后再改改试试,就像小孩子遇到玩具的一样,先玩一会,再拆开,再组装,没有什么高深的理论,就是这样动手,拆解,再试,遇到问题就GOOGLE,百度,花不了多久你感觉入门了。

又比如,想学习数据分析,花个10分钟把pandas照着课程练个熟练,多练几遍,反正pandas的用法也和excel差不多,对照着EXCEL把pandas的下面操作都练个熟练:增加/删除一列

增加/删除一行

更新某个列行的值

过滤

根据某一列排序

建一个透视图

给EXCEL一个饼图/Bar图

两个EXCEL表格关联

给EXCEL某一列求和/平均数/中位数等等10 minutes to pandas​pandas.pydata

然后,直接kaggle找入门题目开始尝试了,比如一般入门题是这个:

预测泰坦尼克号上乘客是否幸存

直接用你才学会的Pandas搞起来,再去看看别人都是怎么写的,为什么写出来的代码比你预测更准。多来几遍,你就开始明白数据科学是咋回事了。

总而言之,学机器学习,不用把数学每个概念都弄明白了,看完每个课程再去做,学数据科学,也不用上完统计课,概率论,再去写代码,先在GITHUB上找到知名的项目,先搞起来,不明白,先去搜搜,再去看视频,再去翻书。虽然很多时候会有挫折,但是学的快的多。

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