從零開始學習Python 跟數據科學 (第二階段 — 中階水平)

我的學習歷程分5個階段

1. （嬰兒級別 — 測試你的熱情和基本能力）
   Data Camp 的 “Introduce to Python” 課程

2. （初學者級別 — 真正的開始）
   Data Camp 的 “Data Scientist” 職業課程

3. （中階級別 — 證書獵人）
   Coursera 的 密歇根大學 “應用數據科學與Python” 或 EdX 的相等課程

4. （高階級別 — 是時間做點自己有興趣的項目）
   研究生學位 OR/AND 通過實踐學習併發佈在Medium上

5. （大師級別 — 學得越多，知道得越少）
   在GitHub上建立自己的簡歷

在本文中，我將繼續分享中階水平的學習歷程。如果您是初學者，不知道從何開始學習Python跟數據科學，您可以回到這裡的文章。

3. 中階級別（3–12個月）

完成Data Camp課程後，您應該已經獲得了一些Python和數據科學的基礎知識，並具有一些編程的實踐經驗。

但是，這遠遠不代表您對 Python / 數據科學 已經具有中階水平的認識。因為 Data Camp 的交互式功能在現實中並不存在。在任何工作上，您都必須從零開始編寫Python腳本。

而且，在面試中，除了編程測試之外，您也經常會被要求口頭描述一些數據科學的理論和概念。因此，學習算法背後的數學和邏輯，並從零開始編寫Python腳本是必要的。更重要的是，現在是時候添加一些有價值的證書到您的簡歷，並開始求職了。

老實說，許多人因為這個階段的難度和工作量過重而放棄了。而且當你面對那些作業和測試時，動力將逐漸下降。

我的建議是選擇您真正感興趣的課程，或者選擇您欽佩的學校或公司提供的課程。因為至少，你知道你正在為你想要的證書努力。這樣將為您提供一些額外的動力。

兩大著名的學習平台 Coursera 和 EdX 提供了數百門關於 Python 和數據科學的課程。其中許多課程都是由著名的大學和公司提供的。

• Coursera 提供兩種訂閱選項: (a) 每月訂閱 或 (b) 按課程收費。您可以根據自己的時間表選擇適合您的方式。 ( 我記得我當初訂閱了兩個月，並儘可能完成了所有我想讀的課程。)

• EdX 是一種 “免費” 加 “高級版”，大部分課程都可以免費參加。但是如果你想獲得證書，則必須支付費用。

在我最初學習 Python & Data Science 的時候 （2016–2017年），課程的選擇很少。當時我找到最好的一個是由密歇根大學提供的《Applied Data Science with Python Specialization》課程。即使到今天，這個項目仍然是 Coursera 上最受歡迎之一。

該項目結構緊密，共有 5 門課程，包括數據可視化、機器學習、文本挖掘和社交網絡分析。有許多基於真實世界數據的練習和測試，為學習者提供了非常好的培訓，讓他們有機會體驗數據科學家的工作。

不過，這門課程的工作量幾乎相當於半個碩士學位，對於那些全職工作的人來說是有點難度的。 ( 這也是為什麼它與密歇根大學的應用數據科學碩士學位相聯的原因。)

但是，我也保證，您在完成這個課程後，數據科學的知識和編程實踐技能會有非常大的進步。例如，您將學習自然語言處理（NLP），明白ChatGPT 的強大，以及谷歌創始人 Larry Page 創立的 Page Rank 理論。

聽起來很有趣，對吧？更重要的是，這個項目將檢驗您成為數據科學家的激情和能力。沒有痛苦就沒有收穫，堅持下去吧。這將是您與其他 85% Python / Data Science 學習者的分界線。

實際上，我也在 Coursera 和 EdX 上了許多其他課程，深入了解人工智能和深度學習領域。它們大多數都非常技術性，如果你不是理科人才，可能會有點困難。以下是一些有趣的選擇。

• 由 斯坦福大學 和 DeepLearning.AI 提供的 Machine Learning Specialization，由著名的 Andrew Ng 授課

• 由 DeepLearning.AI 提供的 Deep Learning Specialization

• IBM 提供的 Python for Data Science Projects

• 哈佛大學 提供的 CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python

如果您能完成密歇根大學的應用數據科學課程，再加上1到2個專業課程，您絕對具備Python和數據科學的中階級別。（當然，前提是您能記住大部分課程內容，並熟悉相關概念和編程。）

到時候，您應該有足夠的信心在簡歷上寫下：Python（中級），並添加一些有名的數據科學證書。

可以開始求職嗎？可以 或 不可以。

• 可以，如果您正在尋找非IT公司的數據分析員職位，主要做數據處理和數據可視化的工作。

• 不可以，如果您的目標是數據科學家/數據工程師職位，這需要更強的編程基礎和一些後端知識。

關於從高級到大師級別的學習歷程，請參閱下一篇文章。