python是一个逻辑简单易懂，但知识框架复杂，范围广泛的一门语言。不论数据分析，前端后端，日常爬虫，机器学习，都有很多程序猿喜欢。我在研究生期间研究深度学习的时候浅学了一下，主要是Pytorch相关知识。

目前对Python重拾兴趣，想记录分享一下学习过程。找了一本比较好的书籍——Oreilly的《数据科学入门》。喜欢的话也可以关注一下，私聊一下，免费分享给需要的小伙伴。在大学到研究生期间，也码了不少学习资料，后面整理好了也会陆续分享。

话不多说，开始数据科学之旅吧。

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数据科学家被誉为“21 世纪头号性感职业”，很多分析师都预言，未来十年数据科学工作者的岗位缺口会越来越大，数据科学家的吸引力也相应增大，所以称它“性感”。

什么是数据科学？

数据科学是以下几个方面的交叉：

• 黑客技能
• 数学和统计学知识
• 专业技能

这本书的目标有两个：一是帮助读者掌握从事数据科学工作所必需的黑客技能；二是帮助读者熟悉数学和统计学，这是数据科学的核心。专业技能没有做过多叙述。

为什么使用Python？

对于学习和从事数据科学工作，Python 具有几大优势：

• 免费；
• 编程相对简单（尤其是也易于理解）；
• 具有很多数据科学相关的库，NumPy、scikit-learn、pandas等。

 总体来说，本书在讲解知识点的同时，会带入作者自身学习的方式，可以借鉴，不适合自己的可以另寻他法。