‫欢迎回来｡
‫我们现在正处于一个关键点, 因为我们有两条路要分开｡
‫现在, 别担心, 这两条路只是取决于你过去的经验｡
‫在课程结束时, 您仍将在同一地点学习相同的知识｡
‫但我们希望确保这门课程对每个人都是包容性的, 这是为了让我们继续下去｡
‫我们需要知道一种编程语言, 特别是Python, 因为Python在数据科学中无处不在｡
‫这是强制性要求, 所以我们需要学习｡
‫现在对你们中的一些人来说｡
‫你已经知道Python了, 对吧？
‫对于那些了解Python的人, 你们可以继续下一节课, 因为从下一节课开始,
‫我们会假设你们知道如何用Python编程｡
‫另一条路是给不懂Python的人走的｡
‫无论你是编程新手, 还是知道其他语言但对Python不太熟悉, 我们都有第二条路,
‫从头开始教你Python｡
‫对于这些人, 你必须在课程大纲中转到课程的底部, 然后开始学习python部分｡
‫一旦你们完成了Python这一节, 回到这节课, 然后继续这门课｡
‫我向你保证, 它没有你想的那么吓人｡
‫你要学会足够的Python, 现在就可以被录用了｡
‫你可能会问自己, 安德烈, 我们为什么需要Python？
‫你一直在谈论的所有这些东西听起来很像数据, 我们可以使用Excel和Excel工作表来创建图表,
‫难道我们没有Excel吗？
‫在过去的几十年里, 企业一直在成功地使用Excel,
‫尽管Excel很棒, 但在某些领域, 像Python这样的编程语言对某些类型的数据科学和数据分析来说要好得多｡
‫所以这次相信我｡
‫你需要了解Python, 因为不像Excel, 你只能有一个可视化的表示, 拖放单元格,
‫玩东西｡
‫好吧, 使用Python, 我们有一些好处, 比如可以处理几乎任何类型的数据｡
‫您可以自动执行重复性任务, 使事情变得更简单｡
‫当您开始处理越来越多的数据时, 速度会快得多｡
‫它具有高级的统计和机器学习功能, 这是Excel所无法提供的｡
‫以及高级数据可视化｡
‫所以我们可以做的不仅仅是你在Excel中可能会找到的一般图表｡
‫但更重要的是, 使用Python, 可以在任何地方运行Python｡
‫您不需要特定类型的操作系统或特定类型的计算机｡
‫你可以用Python运行你的数据科学项目和机器学习项目｡
‫所以, 是的, 你必须了解Python, 我在这个视频中已经说了无数次了｡
‫这就是你的两个选择｡
‫要么你知道Python, 然后继续学习, 要么你不知道Python.
‫所以你要跳到Python部分, 然后回到这个视频｡
‫好吧, 两条路｡
‫我们开始吧
‫我们都会在同一个地方结束｡
‫下次见｡
‫再见, 再见, 再见