![自学python二三事](https://imgcache.dealmoon.com/fsvrugc.dealmoon.com/ugc/e4f/348/e9e/25b6572701959fa44b9e297.jpg_1280_1280_3_0145.jpg)
目标
作为人文社科学生,学python的主要目的是数据分析。虽然平时有专门进行数据分析的软件,但python的功能之全和开源特征还是很具有吸引力。
学习目标也很清晰,主要是:爬数据、转换数据格式、数据可视化,以及数据分析。
Codeacademy
零基础自学是从codeacademy开始的。
Learn python 2是免费的,python 3则是付费的。
Python 2和3之间有细微的区别,虽然python 3才是主要学习的东西,但是codeacademy主要教基本的概念来打基础,所以用python 2也没有什么大影响。
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课程总共十二节,每节课都是讲解+练习的模式。讲解很细致,练习难度适中(也有提示)。以后对基础概念不熟悉还可以打开codeacademy熟悉一下。
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Coursera
Coursera这个网课平台已经跟我最初用的时候不太一样了。以前是获取证书要付费,现在是听课做练习也要付费(可以申请financial aid)。不过,允许旁听的课程点击audit是不需要付费的,只是旁听的按钮比较隐蔽。
Statistics with python
我在coursera上了两节和python有关的课,比较系统学习的就是密歇根大学开的statistics with python.
![5c92d6672ae54ee200c269e.jpg](https://imgcache.dealmoon.com/fsvrugc.dealmoon.com/ugc/dbc/fd3/096/5c92d6672ae54ee200c269e.jpg_1080_0_40_5b5d.jpg)
Statistics with Python Specialization有三部分的课。
1. Understanding and Visualizing Data with Python
2. Inferential Statistical Analysis with Python
3. Fitting Statistical Models to Data with Python
每个series 4周完成,一共12周的课程(要点击进每个series的课程页面才能看到很小字的audit按钮)。
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每周的课都是先讲统计学知识,再讲python应用,然后代码练习。
统计学知识没有学校老师讲得好,也不是非常细致,但是都是准确的。因为大部分统计学知识都学过了,我跳过了大部分讲解统计学的视频。
Python应用是用Jupyter notebook完成的。每周大概需要细读两到三个notebook,加上一个练习。practice是available的,但是作为旁听学生,每周的quiz是锁起来的,not available。所以每周的进度条永远不会显示完成😂
多读多写代码,渐渐就对用python做统计分析熟练起来了。
Social media data analysis
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这门课也跟python有关,教的是怎样获取social media (twitter, YouTube)的公开数据。
课程很短,四周结束,包括python的简要介绍和应用。
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这门课旁听的学生没有练习可以做,因此只能看视频并且获取老师写好的代码。quiz和assignment都是付费升级才能做的。
对于python初学者,这门课用处有限,主要让观众知道了python能做点啥。以后代码写熟练了,或许可以回过头再对这门课的材料加以利用。
Keep going
虽然上了一些课做了一些练习,但却还没有用这个新工具分析过自己的项目。
下半年希望能用python完成自己的数据分析项目~
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最新评论 2
:多谢分享!“要点击进每个series的课程页面才能看到很小字的audit按钮”,我点进去每个series的课程页面,只看到很小字的"financial aid"的按钮 和free trial 7 days的按钮,求那个audit具体在页面的那个部位呢
:点进7-day free trial,在最底下(见图中黄色高亮部分)