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今天小编想要讲解的是关于Python数据科学家的完整学习路径分享，选我们在起步开始学习旅程之前，要清楚为什么使用Python?Python如何发挥作用?首先我们需要一份关于数据分析方面的Python学习路径，适合新手入门学习。下面跟着小编一起来看看吧。
Python数据科学家学习计划八个步骤：
一、设置机器环境
设置机器环境。最简单的方法就是从官网上下载分发包Anaconda。Anaconda将以后可能会用到的大部分的东西进行了打包。采用这个方法的主要缺点是，即使可能已经有了可用的底层库的更新，你仍然需要等待Continuum去更新Anaconda包。当然如果你是一个初学者，这应该没什么问题。
二、Python语言的基础知识
了解Python语言的基础知识、库和数据结构。Codecademy上的Python课程是你最好的选择之一。完成这个课程后，你就能轻松的利用Python写一些小脚本，同时也能理解Python中的类和对象。具体学习内容：列表Lists，元组Tuples，字典Dictionaries，列表推导式，字典推导式。
任务：解决HackerRank上的一些Python教程题，这些题能让你更好的用Python脚本的方式去思考问题。
三、Python语言中的正则表达式
经常用到正则表达式来进行数据清理，尤其是当你处理文本数据的时候。学习正则表达式的最好方法是参加谷歌的Python课程，它会让你能更容易的使用正则表达式。
四、学习Python中的科学库—NumPy, SciPy, Matplotlib以及Pandas
根据NumPy教程进行完整的练习，特别要练习数组arrays。这将会为下边的学习旅程打好基础。接下来学习Scipy教程。看完Scipy介绍和基础知识后，你可以根据自己的需要学习剩余的内容。并不需要学习Matplotlib教程。对于我们这里的需求来说，Matplotlib的内容过于广泛。目前只需要简单了解一些就可以了。
学习Pandas。Pandas为Python提供DataFrame功能(类似于R)。这也是你应该花更多的时间练习的地方。Pandas会成为所有中等规模数据分析的最有效的工具。
五、有用的数据可视化
六、Scikit-learn库和机器学习的内容
Scikit-learn是机器学习领域最有用的Python库。这里是该库的简要概述。完成哈佛CS109课程的课程10到课程18，这些课程包含了机器学习的概述，同时介绍了像回归、决策树、整体模型等监督算法以及聚类等非监督算法。你可以根据各个课程的任务来完成相应的课程。
七、练习
如何练习？比通过在Kaggle上和数据科学家们进行竞赛来练习更好的方式吗?深入一个当前Kaggle上正在进行的比赛，尝试使用你已经学过的所有知识来完成这个比赛。
八、深度学习
已经学习了大部分的机器学习技术，需要关注一下深度学习。很可能你已经知道什么是深度学习。深度学习的新手，建议在deeplearning.net上有深度学习方面最全面的资源，讲座、数据集、挑战、教程等。尝试参加培训班课程了解神经网络的基本知识。
关于Python数据科学家的完整学习路径分享就分享到这里了，当然并不止以上和大家分析的办法，不过小编可以保证其准确性是绝对没问题的。希望以上内容可以对大家有一定的参考价值，可以学以致用。如果喜欢本篇文章，不妨把它分享出去让更多的人看到。
