作者 燈塔大數據

本文轉自公眾號燈塔大數據（DTbigdata），轉載需授權

如果你對各種數據類的科學課題感興趣，你就來對地方了。本文將給大家介紹讓你成為優秀數據科學家的42個步驟。深入掌握數據準備，機器學習，SQL數據科學等。

本文將這42步驟分為六個部分， 前三個部分主要講述從數據準備到初步完成機器學習的學習過程，其中包括對理論知識的掌握和Python庫的實現。

第四部分主要是從如何理解的角度講解深入學習的方法。最後兩部分則是關於SQL數據科學和NoSQL數據庫。

接下來讓我們走進這42步進階學習。

7步掌握數據準備（Python）

數據準備、清洗、預處理、凈化、篩選。這些技術適用於在機器學習、數據挖掘和數據社區的一系列數據活動和不同的數據階段的學習中使用。同時，這篇文章涵蓋了一組完全不同於我們常規的數據預處理的方法。

基於需求，技術可能會被運用在一個指定的情景下。你會發現這一系列方法既適用於正規途徑，也適用於一般方法。

7步掌握Python的機器學習（1）

這篇文章主要講述了七大步驟，包括基本 Python 技能，機器學習基礎技巧，科學計算Python 軟件包概述，使用 Python 學習機器學習，Python 實現機器學習的基本算法，Python 實現進階機器學習算法，Python 深度學習。

這篇文章的主要目的是幫助你了解關於機器學習的眾多方法。可以肯定的是，好的方法確實有很多，但哪個才是最好最適合的？方法使用的先後次序是什麽？

7步掌握Python的機器學習（2）

上一篇文章主要是關於機器學習的基礎知識講解，本文將重點關註機器學習任務的部分。如果你已經學習了該系列的上篇，那麽應該達到了令人滿意的學習速度和熟練技能；如果沒有的話，你也許應該回顧一下上篇，具體花費多少時間，取決於你當前的理解水平。由於安全地跳過了一些基礎模塊——Python 基礎、機器學習基礎等等——我們可以直接進入到不同的機器學習算法之中。這次我們可以根據功能更好地分類教程。

7步理解深度學習

這部分教程的目的是為深層神經網絡新人而準備，如何從機器學習這個龐大而復雜的課題中找到並獲取優質知識。這七個步驟分別是：

第一步：介紹深度學習；

第二步：學習技術；

第三步：反向傳播和梯度下降；

第四步：實踐；

第五步：卷積神經網絡和計算機視覺；

第六步：遞歸網和語言處理；

第七步：更深入的課題。

7步掌握SQL數據科學

顯然，SQL是數據科學的中比較重要的部分。因此，這篇文章旨在幫助讀者使他通過免費的在線資源從SQL新手在短時間內成長為熟練的實踐者。在互聯網上存在大量的資源，但從開始到結束映射出的路徑，使用互相補足的工具，並不是像看起來那樣的的那麽簡單。希望這篇文章能以這種方式給予你們幫助。

7步了解NoSQL數據庫

NoSQL是無模式、非關系型數據存儲方案的代名詞。NoSQL是一個總稱，它涵蓋了一些不同的技術。這些技術，甚至不一定和NoSQL具有強關聯性；而同時，近年來結構化查詢語言（SQL）已經和關系數據庫管理系統進行了融合。

OK，42步驟講完了，你都明白了嗎？想要提升技術，就要掌握更多的學習要領，要想了解更多大數據技術，想學習更多大數據知識，達妹在文末為大家準備了Java大數據免費課程，來報名哦~

42步進階學習—讓你成為優秀的Java大數據科學家！