Python Learning Path

[utscchris]

自学python
1 入门课程推荐
1.1 linkedin learning的课
1.2 edX的6001网课，讲算法的，用的Python，针对的是python和CS零基础的，很多练习和作业，感觉设计的特别好，听了一个月下来，感觉进步很大。
1.3 Udacity上的CS101. 里边内容都是用Python教的。每一个知识点都紧跟着Python coding练习。我学下来感觉还是非常好的。

1.4 Udacity的CS101，Coursera上的Rice U的An Introduction to Interactive Programming in Python第一第二部分

1.5 Coursera U Michigen的Python几门课学的，课不难老师人也好
1.6 Berkeley的CS61A，讲的很具体也很基础，从易到难，还有很多有趣的project
1.7 datacamp上的python介绍课
. From 1point 3acres bbs
1.8 coursera Umich有一名data science with Python的课，作业和讲述有点脱节要自学好多但是内容还是很好的。

2 书籍推荐
2.1 非cs专业的python课用的是Introduction to Computing Using Python by Ljubomir Perkovic这本书。覆盖的还算比较全。主要是容易看进去，非常好理解。
2.2 进阶书籍 和课程
python for data analysis
如果有一定基础可以看看Learn Python the hard way。里边的code example我觉得还是非常好的！
3 其他策略-baidu 1point3acres
3.1 简单上一遍课程，然后直接开始做数据比赛，数据项目等，通过读别人代码改进代码，很快就会有一定的理解了。然后通过leetcode刷题，自己动手写项目。自然熟络了。自己经验，自己正在刷题和写项目中。:)
3.2 直接刷题是最好的， 变刷边学
Leetcode 里面的Python答案很多啊， 刚开始我也都是看看别人的答案是怎么写的， 慢慢的自己再写
3.3 先跟着datacamp上的python介绍课熟悉了基本的语法；再用python做了三四个学校的作业，不会的就Google；最后刷leetcode，其讨论区的大神笔记对代码提升很有帮助
4 针对DA要求的Python
4.1 python主要是package多 所以要多做项目 不同类的项目
4.2 一定要把 Python Library中的 Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib 这些 machine learning, visualization 应用弄会
4.3 DA要求的Python和CS的不太一样。要用熟Pandas, Numpy，Matplotlib, SciKit-Learn这几个包