Python需要掌握到什么程度才能当数据科学家？_数据分析师如何写python的熟练程度

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数据科学家一定要学Python？

Python需要掌握到什么程度才能当数据科学家？

怎样学习Python?

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数据科学家一定要学Python？

是的，数据科学家一定要学习Python，Python 编程正为全球就业市场提供动力， Python是世界上三大编程语言之一，不管是哪个国家，哪个行业，只要你会Python，你的职业发展就有无限可能。

Python 编程几乎是所有领域都使用的通用技能，包括：

• 数据科学
• 科学和数学计算
• 网站开发
• 金融和贸易
• 系统自动化和管理
• 计算机制图
• 基础游戏开发
• 安全和渗透测试
• 通用和特定应用程序脚本
• 映射和地理（GIS 软件）

Python是一种通用的、易用的语言，并且在数据科学中被认为是最佳语言。在可扩展性方面，Python比像R一样的其他编程语言更有优势。它为数据科学家提供了灵活性，而且提供了解决问题的不同方法。在速度方面，Python再次在其同行语言（如Matlab和Stata）中脱颖而出。

Python 语言一些重要特性：

• Python语法使用起来相当简单，任何人都可以在较短的时间内学会 Python;
• 许多健壮的第三方库被用于数据科学应用。库是模块的集合，可以反复应用于不同程序；
• 强大的社区支持，有助于数据库和框架保持最新，社区人数超过1千万人。来源：developer-tech
• 库和框架可以免费下载和使用，Python 库和框架总数估计在 137000左右；
• Python 是一种解释型编程语言，与 C 或 C + + 不同，Python代码首先被转换成低级指令的字节码，然后由 Python 解释器执行;
• Python 是跨平台的，这意味着一旦代码是用 Python 编写的，它就能够在任何操作系统中运行：例如 Windows、 Mac、 Linux 等等。注意，Python 解释器是依赖平台的；
• Python 可以实现自动化，因此，我们可以将日常生活中某些耗时的任务自动化。例如，一位班主任希望根据 excel 表中的分数，制作成一份学生电子成绩单。假设一个班有100个学生，一个接一个地做成绩单似乎不是一个好的选择。为了解决这个问题，我们可以创建一个 Python 脚本，该脚本基于 excel 工作表，创建所有学生的电子成绩单。

Python需要掌握到什么程度才能当数据科学家？

1、了解基本语法

这是最容易的一级，掌握了 Python 的基本语法，可以通过 Python 代码实现常用的需求，不管代码质量怎么样，是否漂亮都是其次，但至少能写出来，能运行。

2、熟练使用常用的库

熟悉常用 standard library 的使用，包括但不限于 copy / json / itertools / collections / hashlib / os / sys 等。

熟悉常用的第三方库，这就根据每个人不同的用法而有所不同了，但是一定要掌握你所常用的那个领域里的第三方库。

3、Pythonic

这一级别比上一级别稍难，但是还是可以轻松达到的。所谓 Pythonic，就是相比其它语言，Python 可以通过更加优雅的实现方式(不管是语法糖还是什么)，比如(包括但不限于) with、for-else、try-else、yield 等。

另外你还需要掌握这些所谓魔法的实现原理，了解 Python 在语法层面的一些协议，可以自己实现语法操作。如 with 的实现方式(上下文管理器)等。达到这一级，你的代码就可以看起来很漂亮了。

4、高级玩法

掌握 Python 的内存机制、GIL 限制等，知道如何改变 Python 的行为，可以轻松写出高效的优质的 Python 代码，能够轻松分辨出不同 Python 代码的效率并知道如何优化。

怎样学习Python?

有计算机背景知识的同学，并且比较自律的，可以选择自学；如果你基础薄弱，耐力不高，但是对Python数据科学很感兴趣，那么可以选择Simplilearn圣普伦在线学习。本课程讲授 Python数据科学需要掌握的知识：了解基本语法、熟练使用常用的库、数据抓取、数据类型、元组、列表、字典、基本运算符和函数的基本概念，此外还有数据分析、机器学习、数据可视化、网络抓取和自然语言处理等进阶内容。

总的来是，Python 是任何数据科学家的基础，如果你想从事数据科学领域的工作，那么你就应该考虑 Python 作为主要语言，因为它语法简单并且有大量的支撑库。