如果你对各种数据类的科学课题感兴趣，你就来对地方了。本文将给大家介绍让你成为优秀数据科学家的42个步骤。深入掌握数据准备，机器学习，SQL数据科学等。

　　本文将这42步骤分为六个部分，前三个部分主要讲述从数据准备到初步完成机器学习的学习过程，其中包括对理论知识的掌握和Python库的实现。

　　第四部分主要是从如何理解的角度深入学习的方法。最后两部分则是关于SQL数据科学和NoSQL数据库。

　　数据准备、清洗、预处理、净化、筛选。这些技术适用于在机器学习、数据挖掘和数据社区的一系列数据活动和不同的数据阶段的学习中使用。同时，这篇文章涵盖了一组完全不同于我们常规的数据预处理的方法。

　　基于需求，技术可能会被运用在一个指定的情景下。你会发现这一系列方法既适用于正规途径，也适用于一般方法。

　　这篇文章主要讲述了七大步骤，包括基本 Python 技能，机器学习基础技巧，科学计算Python 软件包概述，使用 Python 学习机器学习，Python 实现机器学习的基本算法，Python 实现进阶机器学习算法，Python 深度学习。

　　这篇文章的主要目的是帮助你了解关于机器学习的众多方法。可以肯定的是，好的方法确实有很多，但哪个才是最好最适合的？方法使用的先后次序是什么？

　　上一篇文章主要是关于机器学习的基础知识，本文将重点关注机器学习任务的部分。如果你已习了该系列的上篇，那么应该达到了令人满意的学习速度和熟练技能；如果没有的话，你也许应该回顾一下上篇，具体花费多少时间，取决于你当前的理解水平。由于安全地跳过了一些基础模块——Python 基础、机器学习基础等等——我们可以直接进入到不同的机器学习算法之中。这次我们可以根据功能更好地分类教程。

　　这部分教程的目的是为深层神经网络新人而准备，如何从机器学习这个庞大而复杂的课题中找到并获取优质知识。这七个步骤分别是：

　　显然，SQL是数据科学的中比较重要的部分。因此，这篇文章旨在帮助读者使他通过免费的在线资源从SQL新手在短时间内成长为熟练的实践者。在互联网上存在大量的资源，但从开始到结束映射出的径，使用互相补足的工具，并不是像看起来那样的的那么简单。希望这篇文章能以这种方式给予你们帮助。

　　NoSQL是无模式、非关系型数据存储方案的代名词。NoSQL是一个总称，它涵盖了一些不同的技术。这些技术，甚至不一定和NoSQL具有强关联性；而同时，近年来结构化查询语言（SQL）已经和关系数据库管理系统进行了融合。

　　OK，42步骤讲完了，你都明白了吗？想要提升技术，就要掌握更多的学习要领，要想了解更多大数据技术，想学习更多大数据知识，达妹在文末为大家准备了Java大数据免费课程，来报名哦~

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