很多數據科學圈的大拿們說,大數據時代,數據來源不是問題,數據分析(建模)才是最關鍵的最值得考慮的,只有數據那只是數據而已,不會產生任何價值。
先入門才是硬道理
但是我想說的是,對於想了解數據科學而又數學統計底子的人來說,他們必須先對數據有個直觀的感受,讓他們覺得其實數據科學也不是很難,才能讓更多的人湧入到數據科學界。
數據科學最終是要根據數據分析出知識進而預測未來。分析(建模)很難,這就會把很多小白,尤其是文科生小白嚇到,反正我一開始是被嚇到了。
我們必須將學習變得有成就感,由易而難,讓數據科學之路的開始變得有趣起來才行。
爬蟲-數據科學之路的第一站
而這就是數據採集的重要意義,我就是這樣,從一個文科生轉變成python愛好者,再變成爬蟲愛好者,現在正從爬蟲愛好者開始朝著數據科學之路邁進(現在數據會採集了,想學更高深的東西)。
雖然水平現在很low,但我已經邁過了文科生轉編程這個大門檻,以後遇到再難,我也會覺得沒什麼大不了的,繼續快樂的堅持下去即可。
不遠的未來,你也可以的
人生在世幾十年,照著一件事堅持下去,你也可以出彩的,綻放屬於你的光彩。
而python就是一個很不錯的語言,是一門人看的懂得,說人話的語言。
堅持一周你就可以入門,喜歡上python;
耍一個月,你就會簡單的爬蟲;
玩半年,什麼抓包cookie都不在話下;
再鼓搗一年,你就能做數據分析,為商務決策提供數據分析支持。
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人生苦短,我玩python!!