在当今的大数据时代，数据使我们能够了解周围的世界，驱动着我们探索自然和社会的运转。在这种背景下，无论是企业还是个人，掌握数据，就掌握了未来。
可以说，在 21 世纪每个人都应该掌握编程和数据分析能力，才能更好地生存和发展，《经济学》杂志甚至将大数据评为 “新的石油”。
而 python 作为目前数据科学领域的头牌语言，成为入门数据科学的不二之选。
Python 做数据分析有着得天独厚的优势。首先 Python 是一门高级编程语言，语法简单，容易入门，受众更广；其次 Python 有很多优秀的数据科学库，比如：pandas、numpy、matplotlib、sklearn、keras 等等，强大的库支持，让 python 在数据科学领域独领风骚。
经常有人在后台问：想学 Python 数据分析，应该如何入门 ？
其实网上能找到的数据科学资源很多，主要分为两类：
一类是具体的学习内容，但繁琐又杂乱，除了给初学者增加负担和杂音之外，能起到的作用并不多；
一类是各种资源的集合，书单、教程一一罗列，质量层次不齐，往往不知道如何学起。
其实在数据科学领域，有这么一门课程：它由「纽约大学经济学系」的 「Thomas J. Sargent」 教授 + 「澳大利亚国立大学」的「John Stachurski」教授联合制作，并得到了 NumFOCUS 的资助。
这门课从 Python 基础讲起，逐步讲解到：NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy、Numba 等 Python 数据科学库，即使是从未接触过 Python 的编程小白，也能愉快地学习这门课程。
更关键的是：这是一门免费的课程，你可以在家就学到世界顶级的数据科学课程。你可以在这门课的官方学习本课程：
https://python-programming.quantecon.org/
在二位教授的授权下，实验楼为本课程带来了「中文线上实验版本」，你可以在实验楼学习这门世界顶级的数据科学课程：
课程地址： https://www.lanqiao.cn/courses/2794
课程并不局限于简单的翻译，我们还针对部分代码和内容进行增删，添加了更多的讲解和注释性内容，使国内用户更容易理解。
另外，实验楼还为课程配备了线上的 Notebook 实验环境，让你可以随时随地开始学习。
这门课是 Python 计量经济学初阶教程是系列课程的第一部分，不会涉及到太多计量经济学相关的专业知识，更多是 Python 的方法和使用，是极为优质的 Python 入门内容。
如果你没有 Python 基础，又想系统地学习数据科学，相信这门课几乎是你能找到最好的教材了。当然，如果你有不错的英文阅读能力，我们同样推荐你直接阅读英文原版课程。
课程正在限时 “白送” 中（限时优惠 ¥9.9，新用户可以用注册赠送的优惠券免费学习本课程），欢迎大家来实验楼 “白嫖” 这门优秀的课程～