数据科学的完整学习路径（Python版）

从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程（译注：kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台）
假如你想成为一个数据科学家，或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能，那么你已经来对地方了。本文的目的就是给数据分析方面的Python新手提供一个完整的学习路径。该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述。如果你已经有一些相关的背景知识，或者你不需要路径中的所有内容，你可以随意调整你自己的学习路径，并且让大家知道你是如何调整的。
步骤0：热身
开始学习旅程之前，先回答第一个问题：为什么使用Python？或者，Python如何发挥作用？
观看DataRobot创始人Jeremy在PyCon Ukraine 2014上的30分钟演讲，来了解Python是多么的有用。

现在你已经决心要好好学习了，也是时候设置你的机器环境了。最简单的方法就是从Continuum.io上下载分发包anaconda。Anaconda将你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。
如果你在安装过程中遇到任何问题，你可以在这里找到不同操作系统下更详细的安装说明。

步骤2：学习Python语言的基础知识

你应该先去了解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。
替代资源：如果你不喜欢交互编码这种学习方式，你也可以学习谷歌的python。这个2天的课程系列不但包含前边提到的Python知识，还包含了一些后边将要讨论的东西。

步骤3：学习Python语言中的​正则表达式