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www.kdnuggets.com/5-free-courses-to-master-python-for-data-science
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学习 Python 对于想要转行数据职业的人来说非常有帮助。但有很多需要学习的内容：从 Python 编程基础到数据分析、机器学习以及破解编码面试。那么你如何找到最佳的学习资源呢？
1. 谷歌网络安全证书 - 快速进入网络安全职业道路。
2. 谷歌数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
3. 谷歌 IT 支持专业证书 - 支持你的组织的 IT 工作
为了帮助你，我们编制了一份课程清单，帮助你掌握 Python 在数据科学中的应用。无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，希望刷新你的 Python 技能，这些课程都适合你。推荐的课程将帮助你学习以下内容：
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Python 基础
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Python 数据科学库
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使用 Python 进行数据分析和机器学习
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使用 Python 进行数据结构和算法
让我们开始吧。
Mosh 的初学者 Python课程将帮助你熟悉 Python 编程的绝对基础。
在大约一个小时内，你可以掌握以下基础知识：
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变量
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接收输入
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类型转换
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字符串
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运算符及运算符优先级
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if 语句
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while 和 for 循环
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列表和元组
链接：初学者的 Python
现在你掌握了基础知识，你可以参加这个中级 Python 编程课程。该课程从讨论各种 Python 内置数据结构开始，并继续讲解语言的更高级特性。
本课程涵盖的主题包括：
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Python 的内置数据结构
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集合
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itertools
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Lambda 函数
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异常和错误
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日志记录
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处理 JSON
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随机数生成
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装饰器
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生成器
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多线程和多进程
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函数参数
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浅拷贝与深拷贝
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上下文管理器
链接：中级 Python 编程
一旦你对 Python 有了良好的掌握，你可以继续学习各种 Python 数据科学库。
Python 数据分析 认证将帮助你学习所有必要的 Python 数据科学库：
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NumPy
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Pandas
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Matplotlib
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Seaborn
你还将构建一些数据分析项目。你应完成这些项目以获得 Python 数据分析认证。
链接: Python 数据分析认证
你现在应该能够熟练使用 Python 编程并操作 Python 数据科学库。现在你可以开始探索机器学习。
使用 Python 和 Scikit-Learn 的机器学习 将帮助你了解机器学习算法的理论（如何工作）和使用 scikit-learn 实现这些算法。该课程还将教你如何规划和实施机器学习项目，并构建和部署机器学习应用。
这是所涉及主题的概述：
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线性回归和梯度下降
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用于分类的逻辑回归
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决策树和随机森林
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如何接近机器学习项目
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使用 XGBoost 的梯度提升机
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从零开始的机器学习项目
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以课堂形式部署机器学习项目
链接: 使用 Python 和 Scikit-Learn 的机器学习
在数据科学面试过程中，你应该首先破解编码面试，才能进入下一个阶段。为了破解它们，并使你的编码练习更有效，你应首先在数据结构和算法方面打下坚实的基础。
Python 中的数据结构和算法 是一个免费课程，将帮助你学习基本的数据结构和算法，重点是 Python。
只需遵循数据结构和算法课程，你将学习到以下内容
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二分查找、链表和复杂度
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二叉搜索树、遍历和递归
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哈希表和 Python 字典
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排序算法、分治法
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递归和动态编程
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图算法
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Python 面试问题、技巧和建议
链接: Python 中的数据结构和算法
希望你觉得这些课程有帮助。我们整理了一份全面的课程列表，将帮助你在 Python 数据科学方面变得熟练。
如果你还记得，我们的课程从 Python 编程的基础开始，到使用 Python 进行数据分析和机器学习。我们还包括了一门课程，帮助你学习数据结构和算法的基础，以备编码面试之需。祝学习愉快，编码顺利！
Bala Priya C是来自印度的开发者和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交汇点上工作。她的兴趣和专长包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！目前，她正致力于通过撰写教程、操作指南、观点文章等方式学习和分享她的知识。Bala 还创建了引人入胜的资源概述和编码教程。
