开发环境准备

安装Anaconda:

Windows的自带命令行工具很菜，对后续学习形成阻碍，建议安装Chocolatey，之后可以使用choco install anaconda3安装Anaconda，使用choco install cmder安装命令行工具cmder。

Anaconda自带了本教程需要的Python及机器学习库，cmder自带了git等一些有用的工具。

Anaconda体积较大，请在网络畅通的地方下载或者安装。

Linux系统：从Anaconda下载页下载安装文件安装。

本课程用到的库：

• numpy: 高性能数值计算的数据结构array及其基本操作，部分数值计算工具；
• scipy: 基础数值计算包；
• pandas: 基于numpy，提供了对数据表（table，dataframe/dataset for Spark）的高级操作；
• scikit-learn: 机器学习工具集；
• matplotlib: 绘图工具集；

Python语言基础

Python语言十分钟快速入门

Git基础知识

• 什么是版本控制
• 什么是commit（提交）
• 如何查看所有提交历史
• 如何查看某个提交的具体内容

参考：Git是版本控制和代码交流工具，参考Git简明指南。

作业：

• 按照chocolatey，并用它安装anaconda，如果已经安装了Python, spyder, anaconda，请卸载 :)
• Fork本仓库，创建一个自己名字命名的文件夹，完成一个简单的Python算法程序，放在文件夹里，给我发PR。
• 尝试安装miniconda，搞清楚anaconda和miniconda有什么区别，告诉我你的答案。