作者
RahulAgarwal
译者
弯月，责编
伍杏玲
以下为译文：
在大学里，我的专业是机械工程师，所以毕业后我进入了钢铁行业。
我每天都穿着很重的钢靴和塑料头盔，在高炉和轧钢机周围冒险。虽说我们有一定的安全措施，但我知道一旦发生意外，谁都救不了我。或许跑鞋能帮忙，但头盔嘛，在摄氏度下连钢都会化成水。
所以我一直处于恐惧状态，我意识到这份工作并不适合我，因此我制定了目标：年进入分析和数据科学领域。从那时起，大规模在线开放课程就成了我学习新知识的首选途径，当然后来我也参加了很多这样的课程，好坏参半。
年，随着数据科学领域如此快速的变化，我们并不缺乏学习数据科学的资源。但初学者最常遇到一个问题：应该从什么地方下手，以及学什么呢？互联网上有很多资源，也是好坏参半。
BarrySchwartz曾在《选择的悖论》（THEPARADOXOFCHOICE:WHYMOREISLESS）一书中指出，消除消费者的选择可以大大减少购物者的焦虑感。数据科学课程也是如此。
因此，文本的目的就是为各位感到迷茫的新手提供建议，并为你们的数据科学之旅指明方向。
Python编程
首先，你需要学习一种编程语言。密歇根大学的以下课讲解如何使用Python以及创建自己的应用程序。
Python3ProgrammingSpecialization：