主要是想用MOOC有系统性的学完python，之后完成Udacity的Machine learning的
Narodegree
版上爬文学python是说要以完成project为主
但感觉自己还缺一些概念，而且也不知道到底要先完成什么project好
也不知道如果要实做能做出展示给别人看的project要到什么程度
以及是否有那种手把手的影片带?
不知道有没有用Mooc自学成功的?
目前上了几门课程
一、Cousera:Python for everyone
原本看完Cousera的Python for everyone了，前十章介绍
while / for 那些大概搞懂了基本语法
原本以为后面会强调实作完成project，没想到没有
感觉这门课虽然容易理解，但上完了不知道能干嘛
二、Udacity CS:101
进度大概卡hash function、index那边，一直看不懂
后来就先跳过看别的了，其实有点好奇一直在学craw，
建造一个search engin
是能涵盖到整个基础吗?
三、Udacity Programming for foundation
他总共有七个单元，不知道为何很顺的就看完
实做上完感觉很有成就感，但感觉就是训练如何import东西而已(?)
四、Udacity的Machine learning系列
其实之前有试用narodegree的课程，感觉他的编排是把很多ML的课程凑在一起?
想请教版上有人买Narodegree的课程吗?
是否新手到进阶只要看熟这套就好?还是要在其他地方打好python的基础?
目前是上到如何使用numpy 和pandas，感觉之前学到string等语法都用不到
目前是打算先完成
Intro for Machine learning
感觉ML主要是在运用import 的东西。
五、Lynda Become a Python Developer
原本以为这是很有系统的从新手到可以就业
但后来发现挺没系统的，然后一开始在介绍一些import 的module一些用法
但我又不知道他from XXX 能 import的又有哪些
以后也不知道用到，感觉没有完成project有点虚虚的
目前打算先弃追，算是目前最不推荐的一个。
六、Udemy的一堆课程。。
有个网站推荐超多的Udemy课程，但多到我晕头转向
也不知道到底看哪个就好
之前看了一个，发现有的没英文字幕会完全跟不上。。。

你要学ML 就去学regression analysis, statistical inference, convex optimization, multivariate statistical analysis, 不是去上这种用套件的课 这种课连data cleaning都没教 根本自学就好

林轩田的课堂作业可以做做看

林的课给初学者刚好 不过学完还是离data scientist很远就是了 而且他ppt有点简略 有些地方也不太general

我也有这样子的状况XD最近想用paramiko上ptt虽然没摸到边...很挫折，却觉的自己能挣扎比以前久，感觉不错

kaggle可以看别人怎么用ML也不错

挑个主题用python下去实作学最快

我是学网页 结合一些像爬虫,数据库或是一些有的没的自己做个网页蛮有成就感的XD自己日常生活有没有觉得可以做一些什么软件可以让自己更方便 自己试着做做看

不知道要做啥的话就看看这本书https://goo.gl/eWhhCD

感谢楼上推荐～已购买课程