本文主要向大家介绍了机器学习入门之学习Python数据科学的5个步骤，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

1.学习Python for Data Science：基础知识

要进入Python for Data Science世界，您不需要像自己的孩子那样了解Python。只是基础就足够了。

2.设置你的机器

为了配合Python for Data Science，我们建议使用Anaconda。它是用于大规模数据处理，预测分析和科学计算的Python和R编程语言的免费增值开源发行版。您可以从Continuum.io下载它。Anaconda拥有您使用Python进行数据科学之旅所需的一切。

3.学习正则表达式

如果您处理文本数据，正则表达式将在数据清理时派上用场。它是从记录集，表或数据库中检测和纠正损坏或不准确记录的过程。它识别数据的不完整，不正确，不准确或不相关的部分，然后替换，修改或删除脏数据。我们将在后面的教程中详细讨论正则表达式。

4.用于数据科学的Python基本库

就像我们提到的，有一些用Python的库用于数据科学之旅。库是一组预先存在的函数和对象，您可以将其导入脚本以节省时间和精力。在这里，我们列出了您不想放弃的重要库，如果您想通过数据科学去Python的任何地方。

Python for Data Science - Python库

一个。NumPy的

NumPy有助于简单有效的数值计算。它还有许多其他库。确保学习NumPy数组。

湾 熊猫

建立在NumPy之上的一个图书馆是熊猫。它与数据结构和探索性分析相结合。它提供的另一个重要功能是DataFrame，这是一个二维数据结构，具有可能不同类型的列。熊猫将成为您一直需要的最重要的图书馆之一。

C。SciPy的

SciPy将为您提供科学和技术计算所需的所有工具。它具有优化，线性代数，积分，插值，特殊函数，FFT，信号和图像处理，ODE求解器和其他任务的模块。

d。Matplotlib

Matplotlib是一个灵活的绘图和可视化库，功能强大。但是，它很麻烦，所以，你可能会选择Seaborn。

即 scikit学习

scikit-learn是机器学习的主要库。它具有用于预处理，交叉验证和其他此类目的的算法和模块。一些算法处理回归，决策树，集合建模和非监督学习算法，如聚类。

F。Seaborn

使用Seaborn，绘制通用数据可视化比以往更容易。它建立在Matplotlib之上，提供更舒适，高级的包装。您应该学习有效的数据可视化。

5.项目和进一步学习

要真正了解技术并学习Python用于数据科学，您必须在其中构建一些东西。很可能，你会遇到困难，每次遇到困难，你都会找到自己的出路。从互联网上可用的问题开始，并建立您的技能。然后，提出自己的问题，并定义和解决它们。

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