最近，在Github上發現了一份數據科學的“入門套路”。無論你是從未嘗試過編寫代碼，還是你需要深入復習相關數學知識，都可以在這份開源項目里找到你想要的。

比如你是一位剛剛接觸數據科學的新手，那么，你就可以看相對應的Python基礎知識，數學基礎、高級Python、高級數學以及數據科學等知識。

如果你是一名專業的機器學習工程師，也有完整的學習路徑，比如在這個階段你可能更注重的應該是數據可視化、數據預處理、數據采集以及溝通陳述、決策等能力。

還有工具推薦，要熟練的使用 Jupyter Notebooks、latex、Wolfram Alpha 等等。

簡而言之，本指南打包了幾種類型的指南：

• 職業：完整的學習路徑，指導你從頭開始掌握新技能。
• 主題：由子領域組織的特定主題、方法和現實應用的綜合指南。
• 專業化：個人技能的垂直指南。
• 工具：單一工具或技術的深入指南。
• 研究：對***論文和技術文件的***審查和解釋。
• 元(Meta)：這些主要是關于如何學習和接近新概念的指南。

這份指南一開始是由一位名為“Vigilio”的開發者整理的他還創建了一個Facebook群組，并且不斷更新，如今，這一份資料已經有了中文版。

目前，這個項目已經在Github上獲得 11174 個Star，2173 個Fork，想入門數據科學的伙伴們這一次不要再錯過了(Github地址：https://github.com/virgili0/Virgilio/tree/master/zh-CN)