用于数据科学的 Python 有 4 个阶段，我将介绍这四个阶段并提供有关如何掌握每个阶段的提示，以帮助你掌握这个阶段并可以进入下一个阶段

1、Python 基础知识

这个阶段适合任何正在学习Python基础知识的人。这些基本的东西不仅是作为一个数据科学家应该知道的东西，也是任何想要正确开始Python之旅学习的人应该掌握的。在这个层级，你至少应该知道数据类型和变量等基本概念，了解存储数据的最流行的选项(列表、字典和元组)。此外，你要能够使用条件语句和控制流：包括if/else语句、布尔操作和不同类型的循环(for、while和嵌套)。学会了条件语句、控制流和循环 你就可以用Python做很多很有意思的项目，从而真正打开Python世界大门，所以将这些学到的知识用起来,为下一阶段打下坚实的基础。对于有志成为数据科学家的人来说，最重要的事情是开始熟悉jupiter Notebook。它是数据科学家们编程的最佳选择，因为它不仅允许用户创建代码，还允许用户创建方程、可视化和文本。这使得jupiter Notebook成为数据科学家的工作利器。

主题:数据类型、变量、列表、字典、元组、条件、操作符、控制流(if / else)、循环、可迭代对象、函数、文件I/O操作(读、写文本文件)和常用方法。如何达到这个水平?如前所述，解决包含条件语句、控制流和循环的问题将帮助你掌握第1阶段。例如，可以尝试解决一些简单的游戏，如井字游戏、猜字游戏、猜谜游戏和贪吃蛇等。

2、Python数据科学

这一部分，是我所说的“数据科学所需的Python基础知识”。要达到这一层级，至少要对常用的数据分析库(如Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn)有基本的了解。使用这些库来解决常见的数据科学任务：如数据清洗、数据可视化、探索性数据分析(EDA)和特征工程。其中数据清洗和这个EDA项目最为常用。如果你能够理解代码，掌握了在Pandas和Numpy中使用的大多数方法/函数。你就处于这个阶段。对于你在阶段1已经知道的东西，仍然有改进的空间——特别是你作为数据科学家经常使用的东西。包括列表、lambda函数、zip()、f-string和with语句：此外，掌握必要的数据采集技能，如网络爬虫，将帮助你在成为一名数据科学家,脱颖而出。

主题:在Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn和web数据抓取库(Selenium和Scrapy)中使用的大多数方法/函数。列表、lambda函数、zip()、f-string、with语句以及其他任何有助于编写更好代码的东西。如何达到这个水平？做Python项目。在这个阶段，项目通常涉及前面提到的所有数据分析库。首先，确保你做的项目是你感兴趣的主题。例如，我喜欢体育分析，所以我就去做NBA球员的数据分析项目，在项目过程中，会涉及的大量Pandas、Numpy和Selenium方法。

3、Python数据统计&计算

第三阶段的特点是不同领域的数据科学会综合在一起，因此你的Python项目将成为一个数据科学项目。通过第二阶段，你已经学会数据清洗和EDA，但你也应该了解数据科学背后的所有基础统计和数学。统计学对于确保你用来训练模型的数据不存在偏差非常重要。例如，使用Matplotlib和Seaborn绘制直方图和箱线图将帮助你识别离群点。除此之外，你还应该知道如何将大多数统计概念应用到Python中的数据科学项目中。例如，如何处理不平衡的数据，分割训练/测试数据，制定问题和假设。

数学中你应该知道的一些主题是函数和矩阵。这些东西是通过Numpy在Python中实现的。这个库支持大型多维数组和矩阵，以及大量用于操作这些数组的高级数学函数集合。另一件你应该了解的事情是机器学习算法是如何工作的。这些算法背后有大量的数学和统计数据，所以在学习构建它们的Python代码之前，请确保你了解它们。

主题:不平衡数据，分割训练/测试数据，机器学习算法，数组/矩阵(Numpy)，数据可视化(Matplotlib/Seaborn)。最重要的是，知道如何将统计学和数学的主题应用到Python中的数据科学项目中如何掌握这个水平需要的知识：用Python解决数据科学项目。其中包括情感分析、信用卡欺诈检测和客户流失预测。你可以在本文中找到5个Python数据科学项目，选择你最喜欢的。

4、Python机器学习

最后一个阶段是开发机器学习模型。scikit-learn库是一个很好的开始。使用这个库，你应该能够做一些基本的事情，包括文本解释(BOW、Count Vectorizer、TF-IDF)、模型选择、评估和参数调优。这个项目涵盖了所有这些主题。这一级别的还需要掌握Keras和TensorFlow。Keras提供了一些创建神经网络所需的构建模块和工具，如神经层、激活和成本函数、目标等。TensorFlow是在Python上使用机器学习的最佳库之一。它使机器学习模型的构建无论是对于初学者和专业人士都很容易。

主题:文本表示、模型选择、评估和参数调优等。如何掌握并超越这一层次：这取决于你对哪个领域感兴趣。找一个你喜欢的领域，专门学习你需要的Python库。例如，如果你正在从事NLP，学习NLTK并解决诸如构建电影推荐系统或聊天机器人之类的项目，将有助于你在这一领域起步。