Python 受欢迎的原因是什么？为什么我身边的朋友都开始学习Python？我怎样才能从头开始学习这门语言？学习上有哪些困难？ DT财经特邀纽约数据科学学院讲师张泽宇为您一一解答。

流行的Python语言

在国外的StackOverflow（DT君注：StackOverflow是一个程序相关的IT技术问答网站，用户可以在网站上免费提交问题、浏览问题、索引相关内容）网站上，Python已经是增长最快的语言，并将可能成为2020年最流行的语言。

Python最近从Python2过渡到Python3，很多朋友都遇到了问题。这可能是StackOverflow 网站上问题数量激增的原因之一。

在Github（DT注：GitHub是开源和私有软件项目的托管平台）中，JavaScript目前是2014年排名第一的语言，Java排名第二，Python排名第三。随着Python流行度的增长，现在Python的排名已经上升到第二位。

JavaScript 目前是Web 开发的首选语言。有用的框架很多，但是更新速度很快，新手学习起来比较困难。另一方面，Python也从Python2更新到了Python3。所以两种语言都有各自的优点和缺点。

去年，一则新闻引起关注，其中提到Python语言将被纳入高考科目，可见这门语言正在被越来越重视。

在中国，数据分析岗位的需求量非常大。作为数据分析的第一语言，Python 正变得越来越流行。国内很多数据比较杂乱，比如医学分析报告，是很多患者的检测结果拼接在一起的。如果需要从中提取有用的数据，则需要使用Python来处理它们。

学习Python有哪些难点？如何打破零基础？

Python是一门“易学但难掌握”的语言。与C++等语言相比，Python的语言非常精简。有时需要十行C++代码才能解决一个问题，而Python只需要一行。

那么零基础知识的同学如何入门呢？泽宇老师推荐了两门预科课程：完成Codecademy网站和Github网站上的基础课程后，参加纽约数据科学院的训练营会更加顺利。 （DT君注：Codecademy是国外一个学习编程知识的在线网站）Codecademy网站非常适合新手练习。在这个网站上，你可以同时学习和练习，网站会反馈代码的正确性。

在美国学习代码有两个概念：通过编码学习和保持双手肮脏。因此，如果你想学习Python，你必须自己敲代码。为了保证学习效果，训练营要求学员在Codecademy上通过Python相关练习后才能开始参加训练营。

另外，GitHub网站上有一个目录“awesome-python”，里面有很多教程，包括数据分析、数据可视化、机器学习、自然语言处理、网络开发等，涵盖了Python可以应用的所有领域。

泽宇老师再给大家分享一个额外的小技巧：在Github上搜索“awesome-你想学的语言”，比如“awesome-java”，就可以找到对应的目录。

不管听老师讲多少，最实际的还是自己完成一个项目。经验是在一个又一个的坑中积累的，训练营中的每一个通宵都会有回报。

训练营课程有哪些亮点？

英文原版课件翻译

训练营课件采用纽约教育部认证的原版英文课件，中文教学。使用英文原版课件的原因有两个：一是Python代码要求是英文的；二是Python代码需要英文。其次，当学生在StackOverflow和Github上提问时，只有熟悉Python的英文名词才能理解问题。

纯粹的东西，没有废话

泽宇老师的教学风格偏向“相声流”，与早年很受欢迎的新东方英语老师罗永浩的教学风格类似，非常注重与学生的互动。他开玩笑说，他理想的教学方式是直播，学生可以随时发帖提问，还可以双击“666”为他发射火箭。

训练营中的所有课程对项目都有帮助，不会浪费学员的宝贵时间。学生还可以访问纽约数据科学院网站，浏览过去学生完成的数百个项目，其中充满了有用的信息。

有同学可能会问，课程这么多亮点，学完你确定能找到工作吗？我给大家讲一个小故事：罗永浩老师在给老罗进行英语培训的时候，说中国的英语培训主要有三大流派：第一是“魔派”，比如魔法速记，还有千人计划。神奇英语记忆法；是“N天搞定”学校，意味着17天掌握GRE词汇，17天突破托福作文；第三所学校是“不不不学校”，你不需要背英语单词，你也不再需要背英语单词。但纽约数据科学院不会提供这种“十天学会Python”的课程。

训练营的一位毕业生给出了这样的评价：“训练营就像一个放大镜，比如说十倍放大镜，你投资一块钱，得到十块钱，你投资十块钱，得到一百块钱。”所以。学生投入的时间和精力越多，自然获得的回报就越多。

过去的学生项目

泽宇老师给大家分享了一些往届学员的项目。

其中，同学们从招聘网站Glassdoor上爬取了美国各大城市的招聘信息，然后进行了简单的薪资分析。可以看出，加州和圣何塞的工资高于纽约。不过加州的税率和房租都会比纽约高，所以你最终拿到的工资可能不会比纽约高。在这种情况下，老师会建议学生抓一些生活成本、税率等方面的统计数据，综合分析哪个城市最适合数据科学家找工作。

在这个项目中，学生还进行了词频分析。可以看出，各大科技公司的主要产品和语言是，例如苹果的关键词是Siri和机器学习，亚马逊的关键词是AWS云计算服务，Facebook的主要语言是PHP，谷歌的主要关键词是Cloud和Android，微软的关键词是Cloud和Android。专注于Azure。

有同学可能会问：在公司工作会用到网络爬虫吗？公司没有内部数据和现成的数据吗？事实上，好的数据要花很多钱才能买到。

举个具体的例子，上一期训练营与美国最大的制锁公司Masterlock合作。他们提供了数据和要求，训练营的学员们被分成小组，为他们提供一些咨询服务，让学员们在毕业前能够取得联系。来自大公司的真实数据，了解大公司对数据科学工作的要求。

Masterlock非常关注其对各个电商公司的评价，希望训练营的学员搭建一个爬虫软件，每天抓取亚马逊过去24小时的新评论。对于捕获到的新评论，首先要对数据进行清洗，然后使用一些自然语言处理技术来处理，比如深度学习中的递归神经网络技术。

最后，生成的报告告诉Masterlock这次评估的内容是什么，比如锁的颜色、安全性等。使用爬虫软件代替人类阅读评论，正在利用数据科学和机器学习来改变企业处理数据的方式。

Python更高级的应用

学会使用Python进行数据分析后，可以参加Kaggle数据分析比赛。 （DT注：Kaggle是一个数据分析竞赛平台：企业或研究人员可以在Kaggle上发布数据、问题描述和预期指标，以竞赛的形式收集数据科学家的解决方案）

比如，泽宇老师正在参加桑坦德银行的客户价值预测比赛，奖金为6万美元。这次竞赛将解决一个现实问题，其中敏感数据的含义不会被公开，从而不会出现数据泄露的问题。

Kaggle 最近被谷歌收购了。现在该网站每年都会推出近百个竞赛，其中一些竞赛是关于预测两种产品之间的相似性，或者预测哪条生产线发生事故的概率更大。比赛中使用的数据包括数字、文字和图片相关的数据。现在有很多中国学生参加上述比赛，在排行榜上可以看到很多中国ID。

纽约数据训练营的学生在Kaggle比赛中取得了非常好的成绩，获得了多枚银牌和铜牌。泽宇老师还获得过一些金牌和银牌。在Kaggle 上获奖对以后找工作很有帮助，参与项目更是为你的简历加分。

Python也可以用于图像识别。例如，在下图中，识别图片是狗还是猫。图像识别的另一个应用是无人驾驶汽车。

上层建筑必须有基础。只有打下了坚实的基础，我们才有能力去挑战更艰巨的任务。

注：以上内容根据张泽宇在数据人在线实验室的演讲整理。图片来自其现场PPT。本文仅代表作者观点，不代表DT财经立场

编辑|陈静chenjing@dtcj.com

标题图片|扎古海洛

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数据人派

张泽宇是纽约数据科学研究所的数据科学家。主要负责在纽约数据科学研究所训练营教授Python、机器学习、深度学习课程。他拥有上海交通大学工程学士学位和纽约大学电气工程硕士学位。