打好基础
Python中的matplotlib，numpy，scipy，pandas等库给Python赋予了处理大规模数据的能力。首先，我们先系统地来讲解如何学习这几个库：
Matplotlib
Matplotlib是一个数据可视化库，可以帮助我们将数据图形化以便更好地理解这些数据。你可以从以下几个方面入手：
- 熟悉基本的图表类型：如直方图，散点图，饼状图，折线图等。
- 学习如何调整图表的元素，包括标题，标签，图例，颜色，线型等。
- 探索子图，并理解如何在一个画板上同时显示多个图表。
- 熟悉如何保存图形，导入导出图片格式。
针对Matplotlib，你可以参考官方文档，或参考一些在线教程如W3School，CSDN等。
Numpy
Numpy是Python的一个重要库，主要用于数值计算。以下是你应该探索的一些基础内容：
- 学习Numpy数组的创建和基本操作，包括切片，索引等。
- 理解Numpy中的数据类型和数组的属性。
- 熟悉Numpy中的数学运算，包括基本的算术运算，线性代数运算等。
- 了解高级功能如广播等。
同样的，你可以参考官方文档，或一些在线教程（教程挺多的，其实大差不差）。
Scipy
Scipy是一个用于数学，科学，工程计算的库。你可以从以下几个方面去学习它：
- 学习Scipy中的一些基本模块，如插值，优化，图像处理，统计等。
- 了解各模块如何应用到实际问题中。
- 掌握Scipy如何与Numpy结合使用。
Pandas
Pandas是一个强大的数据处理库。以下是学习Pandas的一些基本知识：
- 学习创建和操作Series和DataFrame，这是pandas中最基本的两种数据结构。
- 掌握数据清洗技术，如处理丢失数据，删除重复数据等。
- 学习数据分析技术，如分组，聚合，排序等。
- 掌握将数据导入和导出到不同格式的文件中。
以上的大多数基础知识其实都可以通过Github上的一个叫 python_for_data_analysis 仓库学到基础知识（感觉新手够够的了），如果找不到中文版的可以问我。
到目前为止，你应该已经有了足够的理论基础和实践经验来使用Python进行数据挖掘了。实际上，Python在数据挖掘领域有着深厚的应用基础，有大量的库可以帮助你完成从数据清洗，预处理，模型建立到模型评估的所有步骤。
至于是否能从事数据挖掘相关的工作，这需要你有一定的数学和统计基础，包括线性代数，概率论，统计学等。同时，你还需要对机器学习算法有一定的了解，比如线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，和神经网络等。此外，还需要你了解如何使用Python的机器学习库，比如sklearn，Pytorch，tensorflow等。
有许多优秀的在线课程和教材，你可以通过它们全面了解数据挖掘的各个方面。如李航的《统计学习方法》、周志华的西瓜书、《深度学习入门：基于Python的理论与实现》等，公号回复“数据挖掘”领取这些资料。
立刻进入实践
无论学习哪项技能，理论知识和实践经验都是相辅相成的。在学习Python数据挖掘的过程中，下面的建议会帮你避开很多坑，在学完基础知识后，你其实可以直接看竞赛代码然后强迫自己学习看不懂的相关知识，这种压力式学习进步是相当快的（就是挺压力的）。
- 动手实践：阅读和理解别人的代码是一种好方法，但是只有当你自己动手编写程序，才能真正了解并掌握知识。挑选一些有挑战的问题，试着用Python来解决它们。
- 参加在线竞赛：诸如阿里天池、Kaggle这样的数据科学比赛平台提供了很多实践机会。你可以在这些平台上找到真实世界的问题，并用你所学到的知识来解决它们。同时，你还可以观看其他选手的解决方案，学习他们的方法和技巧。（想要的可以点个赞啊，如果需要的人数较多的话，后续我会分享哪些比赛适合新手入门）
- 启动项目：选择一个你热衷的主题，开始你的数据科学项目，例如数据清洗，预处理，模型选择，模型训练，性能评估等。一步一步按照数据挖掘的流程来，这样既能巩固理论知识，又能提高实践能力。
- 参加开源项目：开源项目是互相学习，共同进步的好平台。你可以在Github等平台找到使用Python进行数据挖掘的开源项目，根据自己的实际水平，选择性地参与这些项目。
- 看论文，顶会论文：这种高级的学习方法需要你具有一定的理论基础。通过阅读顶级会议的论文，如KDD，NIPS，ICML等，你可以了解数据挖掘的最新动态和发展趋势。
- 阅读Python库的官方文档：这些官方文档包含了丰富的信息，可以帮助你理解库内的函数和类如何工作，并能够提供实用的代码示例。
- 持续学习：数据科学是一个不断发展的领域，新的工具和技术不断涌现。因此，你需要保持对新事物的热情和好奇心，持续关注并学习新的工具和技术。
学习是一个持久的过程，加油，我相信你能做得很好！
