Hướng dẫn data modelling in python - mô hình hóa dữ liệu trong python
Việc sản xuất và sử dụng dữ liệu đang gia tăng và tất cả các công ty không phân biệt quy mô hay doanh thu, hiện đang phụ thuộc vào dữ liệu hơn bao giờ hết. Điều này đã dẫn đến sự gia tăng nhu cầu về Phân tích dữ liệu và rất nhiều chuyên gia được thu hút vào lĩnh vực này. Những chuyên gia này chuyển sang sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R và Python để nâng cao kỹ năng Phân tích dữ liệu của họ, nhưng thường không làm được điều đó do cách tiếp cận học tập sai lầm của họ.Phân tích dữ liệu và rất nhiều chuyên gia được thu hút vào lĩnh vực này. Những chuyên gia này chuyển sang sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R và Python để nâng cao kỹ năng Phân tích dữ liệu của họ, nhưng thường không làm được điều đó do cách tiếp cận học tập sai lầm của họ. Show
Python là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng và chứa nhiều thư viện và công cụ khác nhau có thể hợp lý hóa công việc Phân tích dữ liệu. Đây là lý do đằng sau sự phổ biến ngày càng tăng của nó đối với các Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu. là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng và chứa nhiều thư viện và công cụ khác nhau có thể hợp lý hóa công việc Phân tích dữ liệu. Đây là lý do đằng sau sự phổ biến ngày càng tăng của nó đối với các Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu. Bài viết này cung cấp phần giới thiệu về Phân tích dữ liệu với Python và giải thích lý do tại sao Ngôn ngữ lập trình Python lại rất hiệu quả cho lĩnh vực này. Sau đó, blog sẽ giải thích các bước mà bạn nên làm theo nếu bạn muốn bắt đầu lại từ đầu và trở nên hiệu quả trong Phân tích dữ liệu bằng Python. Hơn nữa, nó sẽ thảo luận về những sai lầm phổ biến mà bạn phải tránh trong hành trình học tập này. Đọc cùng để tìm hiểu thêm về Phân tích dữ liệu với Python!Phân tích dữ liệu với Python và giải thích lý do tại sao Ngôn ngữ lập trình Python lại rất hiệu quả cho lĩnh vực này. Sau đó, blog sẽ giải thích các bước mà bạn nên làm theo nếu bạn muốn bắt đầu lại từ đầu và trở nên hiệu quả trong Phân tích dữ liệu bằng Python. Hơn nữa, nó sẽ thảo luận về những sai lầm phổ biến mà bạn phải tránh trong hành trình học tập này. Đọc cùng để tìm hiểu thêm về Phân tích dữ liệu với Python!
Điều kiện tiên quyết
Giới thiệu về Phân tích dữ liệu với PythonCác bước để học phân tích dữ liệu với Python bao gồm việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và sử dụng Phân tích thống kê và Học máy trên dữ liệu đó để trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu đó. Đây là một khái niệm phổ biến, đặc biệt là trong lĩnh vực thương mại vì nó cho phép các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu dựa trên kết quả của Phân tích dữ liệu. Bước 1: Thiết lập môi trường Python Bước 2: Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về Python Các bước để học phân tích dữ liệu với PythonBước 1: Thiết lập môi trường Python Bước 1: Thiết lập môi trường PythonBước 2: Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về PythonNền tảng Python Anaconda . Một ứng dụng này sẽ giải quyết hầu hết các nhu cầu của bạn vì nó chứa cùng với Ngôn ngữ lập trình Python cốt lõi, hầu hết các thư viện quan trọng của nó như Pandas , Numpy , Matplotlib , IPython , v.v. Bước 3: Hiểu hoạt động của thư viện PythonGói Anaconda và cài đặt nó trên hệ thống của mình giống như bất kỳ ứng dụng nào khác. Gói có nhiều chương trình cài sẵn khác nhau, một trong số đó là Máy tính xách tay Jupyter . Nó sẽ hoạt động như một môi trường được phát triển tốt để làm việc bằng Python và sẽ cho phép bạn biên dịch và chạy mã của mình một cách liền mạch. Máy tính xách tay Jupyter sẽ mở trong trình duyệt của bạn và không yêu cầu bất kỳ kết nối internet nào để thực thi mã của bạn. Khi quá trình cài đặt này hoàn tất, môi trường của bạn đã sẵn sàng! Để tìm hiểu thêm về cách cài đặt Gói Anaconda, hãy truy cập vào đây . Bước 2: Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về PythonĐiều cần thiết là trước tiên bạn phải hiểu các khái niệm cơ bản của Python trước khi chuyển sang bất kỳ loại Phân tích dữ liệu nào với Python. Bạn không cần phải trở thành một chuyên gia về ngôn ngữ lập trình này, chỉ cần bao gồm các chủ đề quan trọng sau đây là đủ:
Hơn nữa, bạn không cần phải đăng ký bất kỳ khóa học nào để học tất cả các khái niệm trên. Có nhiều tài nguyên như W3Schools , Tutorials Point , v.v. có sẵn miễn phí trên internet cung cấp các hướng dẫn chi tiết về các nguyên tắc cơ bản của Python dưới dạng video, ghi chú, v.v. Học các khái niệm này sẽ cung cấp cho bạn nền tảng cần thiết để bắt đầu Phân tích dữ liệu của bạn. Con trăn. Bước 3: Hiểu hoạt động của thư viện PythonMột tính năng chính của Python là nó có rất nhiều thư viện có thể đơn giản hóa công việc của bạn ở một mức độ lớn. Nếu bạn muốn thực hiện Phân tích dữ liệu với Python, thì bạn phải tự làm quen với một số Thư viện Python được sử dụng chính . Các Thư viện Python thiết yếu liên quan đến Khoa học Dữ liệu là:có thể đơn giản hóa công việc của bạn ở một mức độ lớn. Nếu bạn muốn thực hiện Phân tích dữ liệu với Python, thì bạn phải tự làm quen với một số Thư viện Python được sử dụng chính . Các Thư viện Python thiết yếu liên quan đến Khoa học Dữ liệu là:
4 Thư viện Python này là bắt buộc nếu bạn muốn làm việc trên Phân tích dữ liệu với Python. Khi bạn đã hiểu những điều này, bạn có thể thử và khám phá các thư viện quan trọng khác để nâng cao hơn nữa kiến thức về việc triển khai Phân tích dữ liệu với Python. Các thư viện này và nhiều thư viện khác được cài đặt sẵn trên Máy tính xách tay Jupyter của bạn. Tuy nhiên, nếu không có thư viện nào, bạn có thể dễ dàng cài đặt nó bằng lệnh pip .pip . Để biết thêm thông tin về cách cài đặt Thư viện Python, hãy truy cập vào đây . Bước 4: Thực hành làm việc với tập dữ liệu3 bước trên nhằm mục đích học các công cụ và kỹ thuật nhất định sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho Phân tích dữ liệu của bạn với Python. Bây giờ, đã đến lúc triển khai kiến thức này trên các Tập dữ liệu thực tế. Có đủ Datasets trong StatsModels Libray bằng Python và bạn cũng có thể tải thêm từ các nền tảng như Kaggle để thực hành thêm. Bằng cách áp dụng các hoạt động Thống kê và Phân tích cơ bản trên các Tập dữ liệu này, sự tự tin của bạn đối với Phân tích dữ liệu và Python sẽ tăng lên và bạn sẽ nhận ra các lĩnh vực mà bạn cần cải thiện. Trên các Tập dữ liệu này, bạn phải thực hành 4 loại quy trình sau:Thống kê và Phân tích cơ bản trên các Tập dữ liệu này, sự tự tin của bạn đối với Phân tích dữ liệu và Python sẽ tăng lên và bạn sẽ nhận ra các lĩnh vực mà bạn cần cải thiện. Trên các Tập dữ liệu này, bạn phải thực hành 4 loại quy trình sau:
Những sai lầm cần tránh trong Phân tích dữ liệu với PythonHầu hết những người mới bắt đầu thường mắc phải những sai lầm sau khi học Phân tích dữ liệu với Python:
Thay vì rơi vào bẫy của những sai lầm này, hãy tập trung vào việc học theo tốc độ của riêng bạn. Hơn nữa, hãy tập trung vào triển khai thực tế của Thư viện Python và các thuật toán Máy học đơn giản. Chúng tôi chuyên cung cấp những khoá học về Phân tích dữ liệu, đăng ký ngay để nhận được tư vấn chi tiết lộ trình dành riêng cho bạn nhé! 16:58 |