Khi dữ liệu đáng tin cậy ngày càng trở nên quan trọng đối với gần như mọi ngành công nghiệp, các nhà khoa học dữ liệu có thể phân tích và giải thích dữ liệu này có nhu cầu nhiều hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, với nhiều ngôn ngữ lập trình ngoài kia, điều tốt nhất là học cách trở thành một nhà khoa học dữ liệu? Là thành thạo Python, một trong những lựa chọn phổ biến nhất, đủ để thành công trong sự nghiệp này?
Python là đủ cho khoa học dữ liệu, vì nó được sử dụng rộng rãi trong toàn ngành và được thiết kế để hoạt động tốt cho cả dữ liệu lớn và phát triển ứng dụng. Mặc dù các lập trình viên có kinh nghiệm có thể chọn thành thạo hai ngôn ngữ lập trình, sự phổ biến của Python, đảm bảo rằng người dùng sẽ có thể làm việc trong lĩnh vực này. & NBSP;
Phần còn lại của bài viết này sẽ xem xét kỹ hơn lý do tại sao Python đủ để học khoa học dữ liệu, tập trung vào tính linh hoạt, hỗ trợ người dùng và hiệu quả khi được sử dụng cho dữ liệu lớn. Nó cũng sẽ phác thảo một số phương pháp bạn có thể sử dụng để bắt đầu học ngôn ngữ lập trình phổ biến này. & NBSP;
Sidenote quan trọng: Chúng tôi đã phỏng vấn hơn 100 chuyên gia khoa học dữ liệu [các nhà khoa học dữ liệu, người quản lý tuyển dụng, nhà tuyển dụng - bạn đặt tên cho nó] và xác định 6 bước đã được chứng minh để trở thành nhà khoa học dữ liệu. Đọc bài viết của tôi: 6 bước đã được chứng minh để trở thành một nhà khoa học dữ liệu [Hướng dẫn đầy đủ] cho các phát hiện và khuyến nghị chuyên sâu!-Đây có lẽ là bài viết toàn diện nhất về chủ đề bạn sẽ tìm thấy trên Internet! We interviewed 100+ data science professionals [data scientists, hiring managers, recruiters – you name it] and identified 6 proven steps to follow for becoming a data scientist. Read my article: ‘6 Proven Steps To Becoming a Data Scientist [Complete Guide] for in-depth findings and recommendations!– This is perhaps the most comprehensive article on the subject you will find on the internet!
- Tại sao Python đủ cho khoa học dữ liệu?
- Linh hoạt
- Dễ dàng khắc phục sự cố
- Tốt cho dữ liệu lớn
- Cách học Python
- Qua Python
- Hướng dẫn trên YouTube
- Sách
- Tác giả Khuyến nghị: Tài nguyên khoa học dữ liệu hàng đầu để xem xét
- Sự kết luận
Nếu bạn hoàn toàn quan tâm đến khoa học dữ liệu, bạn có thể đã nghe về Python. Ngôn ngữ lập trình, được phát minh vào cuối những năm 1980 và được phát hành vào năm 1991, đã ngày càng trở nên phổ biến. Trên thực tế, theo một nghiên cứu năm 2020 của Statista, Python hiện là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện có. Nó cũng là ngôn ngữ lập trình được sử dụng bởi các công ty cực kỳ thành công như Venmo, Reddit và Instagram, làm tăng thêm sức hấp dẫn của nó.
Trong khi nhiều nguồn, bao gồm Tạp chí Phân tích Ấn Độ, sẽ nói với bạn rằng Python một mình không đủ để đạt được công việc nhà khoa học dữ liệu cao cấp, Python là hoàn hảo cho một người muốn học ngôn ngữ lập trình để xâm nhập vào ngành. Các nhà khoa học dữ liệu cấp nhập cảnh chuyên về Python có thể kiếm được hơn 70.000 đô la một năm, ngay cả khi không thành thạo ngăn xếp công nghệ back-end đầy đủ. Nói một cách đơn giản, bạn chắc chắn có thể làm việc trong khoa học dữ liệu bằng cách tập trung vào Python. & NBSP;
Vậy chính xác những gì làm cho Python trở nên phổ biến? Hãy cùng xem xét kỹ hơn một số tính năng khiến nó trở thành ngôn ngữ lập trình được lựa chọn cho rất nhiều. & NBSP;
Linh hoạt
Dễ dàng khắc phục sự cố
Tốt cho dữ liệu lớn
Cách học Python
Qua Python
Dễ dàng khắc phục sự cố
Tốt cho dữ liệu lớn
Nhiều người dùng Python thấy rằng bất kỳ vấn đề nào họ gặp phải, bất kể nó có vẻ khó khăn như thế nào, có thể được giải quyết bằng cách tiến hành tìm kiếm trên internet đơn giản. Với số lượng người dùng tăng lên mỗi ngày, rất có thể người dùng Python khác đã trải qua những rắc rối tương tự mà bạn gặp phải. Khắc phục các vấn đề trong cộng đồng thực sự là một cách tuyệt vời để học ngôn ngữ. Hầu hết các khóa học chứng nhận Python sẽ dành thời gian để học cách gỡ lỗi và xử lý các lỗi. & NBSP;
Với cơ sở người dùng lớn, có hàng trăm lập trình viên thư viện được thử nghiệm tốt sử dụng hàng ngày. Một số thư viện phổ biến nhất bao gồm:
- Học máy
- Phân tích dữ liệu
- Điện toán số
- Phân tích thống kê
- Hình dung
Trực quan là đáng để xem xét kỹ hơn. Sử dụng thư viện trực quan có thể giúp người dùng phát hiện ra những hiểu biết hữu ích từ dữ liệu, trình bày thông tin ở định dạng dễ hiểu. Mặc dù các thư viện trực quan tồn tại cho nhiều nhu cầu thích hợp nhất, một số thư viện phổ biến được sử dụng trên nhiều lĩnh vực và kỷ luật. Các thư viện trực quan liên ngành nổi tiếng bao gồm:
- Matplotlib
- Bokeh
- Âm mưu
- SeaBall
- Tia
Bất kể loại dữ liệu nào bạn làm việc với hoặc những hiểu biết sâu sắc mà bạn đang cố gắng lượm lặt từ họ, chắc chắn có một thư viện trực quan để giúp đỡ.
Tốt cho dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn đang gia tăng. Hầu như mọi doanh nghiệp đang tìm kiếm một cách để quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ mà họ nhận được hàng ngày và hiểu rõ hơn từ dữ liệu này có thể giúp thông báo các quyết định và dẫn đến tăng thu nhập. Các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm với Python được trang bị đặc biệt cho các nhiệm vụ này, vì ngôn ngữ lập trình nổi tiếng vì được sử dụng với dữ liệu lớn. & NBSP;
Python là hoàn hảo cho dữ liệu lớn vì nhiều lý do, bao gồm giấy phép nguồn mở và một số lượng lớn thư viện dữ liệu. Nó cũng là một sự phù hợp tuyệt vời do sự đơn giản của thiết kế, như đã đề cập trước đó. Vì Python sử dụng ít dòng mã hơn so với các ngôn ngữ lập trình tương tự, nên nó rất phù hợp để xử lý một lượng lớn dữ liệu và thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại trong thời gian dài. Python cũng rất phù hợp với dữ liệu lớn vì của nó:
- Tốc độ: Python hoạt động nhanh chóng, làm cho nó lý tưởng để xử lý số lượng dữ liệu tuyệt đối tạo nên dữ liệu lớn. Python hỗ trợ các ý tưởng tạo mẫu, cho phép mã chạy nhanh hơn, giải thích cho khoa học dữ liệu. Điều này cũng giúp làm cho mã trong suốt và có thể đọc được, giúp duy trì hơn. & NBSP;: Python works quickly, making it ideal for handling the sheer quantity of data that makes up big data. Python supports prototyping ideas, which allows the code to run faster, explains Towards Data Science. This also helps to make the code transparent and readable, making it easier to maintain.
- Phạm vi: Lập trình Python, cho phép nó hỗ trợ các cấu trúc dữ liệu nâng cao như danh sách, từ điển và bộ. Về bản chất, điều này cho phép người dùng đơn giản hóa các hoạt động dữ liệu, tăng cường phạm vi và tăng tốc toàn bộ quá trình. & NBSP;: Python’s programming allows it to support advanced data structures like lists, dictionaries, and sets. In essence, this allows users to simplify data operations, enhancing the scope, and speeding up the entire process.
- Hỗ trợ xử lý dữ liệu: Tính năng này được tích hợp vào Python. Nó cũng được coi là một trong những yêu cầu quan trọng nhất trong Dữ liệu lớn, làm cho Python trở thành ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho công việc. & NBSP;: This feature is built into Python. It’s also considered one of the most important requirements in big data, making Python the best programming language for the job.
Cách học Python
Bây giờ bạn đã biết tại sao Python là tuyệt vời cho khoa học dữ liệu, bạn sẽ cần phải biết làm thế nào để bắt đầu. Mặc dù bạn có thể trả tiền cho các khóa học trực tuyến thông qua nhiều trường đại học, cũng như trả tiền để được chứng nhận chính thức, có nhiều lựa chọn miễn phí cho các lập trình viên ở tất cả các cấp độ kỹ năng để làm chủ Python tại nhà. Hãy xem một số tùy chọn dưới đây.
Qua Python
Python tự cung cấp một trang wiki đầy đủ các hướng dẫn và hướng dẫn của người mới bắt đầu được cộng đồng cập nhật liên tục. Bạn có thể chọn từ video và hướng dẫn bằng văn bản, cũng như thực hành các kỹ năng mới của bạn với các bài tập thực hành và các công cụ tương tác. Bạn thậm chí có thể đăng ký các khóa học email sẽ cung cấp bài học trực tiếp cho hộp thư đến của bạn gần như hàng ngày.
Hướng dẫn trên YouTube
YouTube là nơi có hàng tấn video về học Python, từ những điều cơ bản đến các kỹ thuật tiên tiến nhất. Các lớp học đầy đủ thậm chí có sẵn trên trang web, với hơn mười hai giờ bài học được trình bày bởi các lập trình viên chuyên gia. Tôi đề nghị bắt đầu với video giới thiệu này từ Freecodecamp. & NBSP;
Sách
Mặc dù Python tồn tại trong một thế giới kỹ thuật số, nhưng đôi khi không có cách nào tốt hơn để dạy cho mình một cái gì đó hơn là với một cuốn sách lỗi thời. Ngay cả một lập trình viên có kinh nghiệm cũng có thể được hưởng lợi từ việc có một cuốn sách tham khảo trong tay. Amazon là nơi có nhiều lựa chọn được đánh giá cao, giá cả phải chăng như Python Crash Course, phiên bản thứ 2. Hướng dẫn thực hành này sử dụng các dự án như xây dựng một trò chơi arcade và một ứng dụng web đơn giản để dạy các khái niệm lập trình.
Tác giả Khuyến nghị: Tài nguyên khoa học dữ liệu hàng đầu để xem xét
Trước khi kết thúc bài viết này, tôi muốn chia sẻ một vài tài nguyên khoa học dữ liệu hàng đầu mà tôi đã cá nhân xem xét cho bạn. Tôi tự tin rằng bạn có thể hưởng lợi rất nhiều trong hành trình khoa học dữ liệu của mình bằng cách xem xét một hoặc nhiều tài nguyên này.I wanted to share few top data science resources that I have personally vetted for you. I am confident that you can greatly benefit in your data science journey by considering one or more of these resources.
- DataCamp: Nếu bạn là người mới bắt đầu tập trung vào việc xây dựng các kỹ năng nền tảng trong khoa học dữ liệu, thì không có nền tảng nào tốt hơn Datacamp. Theo một chiếc ô thành viên, DataCamp cho phép bạn truy cập vào hơn 335 khóa học khoa học dữ liệu. Hoàn toàn không có nền tảng nào khác đến bất cứ nơi nào gần với điều này. Do đó, nếu việc xây dựng các kỹ năng khoa học dữ liệu nền tảng là mục tiêu của bạn: Bấm vào đây để đăng ký Datacamp ngay hôm nay! If you are a beginner focused towards building the foundational skills in data science, there is no better platform than DataCamp. Under one membership umbrella, DataCamp gives you access to 335+ data science courses. There is absolutely no other platform that comes anywhere close to this. Hence, if building foundational data science skills is your goal: Click Here to Sign Up For DataCamp Today!
- Giấy chứng nhận chuyên nghiệp khoa học dữ liệu IBM: Nếu bạn đang tìm kiếm một thông tin khoa học dữ liệu có sự công nhận mạnh mẽ trong ngành nhưng không liên quan đến quá nhiều nỗ lực: Bấm vào đây để đăng ký vào Chương trình Chứng chỉ Chuyên nghiệp Khoa học Dữ liệu IBM ngay hôm nay! [Để tìm hiểu thêm: Kiểm tra đánh giá đầy đủ của tôi về chương trình chứng chỉ này tại đây] If you are looking for a data science credential that has strong industry recognition but does not involve too heavy of an effort: Click Here To Enroll Into The IBM Data Science Professional Certificate Program Today! [To learn more: Check out my full review of this certificate program here]
- Chương trình MITX Micromasters trong Khoa học dữ liệu: Nếu bạn đang ở giai đoạn nâng cao hơn trong hành trình khoa học dữ liệu của mình và tìm cách đưa các kỹ năng của bạn lên một tầm cao mới, thì không có chương trình không cấp độ nào tốt hơn MIT Micromasters. Nhấn vào đây để đăng ký vào chương trình MIT Micromasters ngay hôm nay! . If you are at a more advanced stage in your data science journey and looking to take your skills to the next level, there is no Non-Degree program better than MIT MicroMasters. Click Here To Enroll Into The MIT MicroMasters Program Today! [To learn more: Check out my full review of the MIT MicroMasters program here]
- Lộ trình để trở thành một nhà khoa học dữ liệu: Nếu bạn đã quyết định trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu nhưng không hoàn toàn chắc chắn làm thế nào để bắt đầu: Đọc bài viết của tôi - 6 cách đã được chứng minh để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Trong bài viết này, tôi chia sẻ những phát hiện của mình từ việc phỏng vấn hơn 100 chuyên gia khoa học dữ liệu tại các công ty hàng đầu [bao gồm - Google, Meta, Amazon, v.v.] và cung cấp cho bạn một lộ trình đầy đủ để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. If you have decided to become a data science professional but not fully sure how to get started: read my article – 6 Proven Ways To Becoming a Data Scientist. In this article, I share my findings from interviewing 100+ data science professionals at top companies [including – Google, Meta, Amazon, etc.] and give you a full roadmap to becoming a data scientist.
Sự kết luận
Mặc dù một bậc thầy thực sự của lập trình sẽ muốn làm chủ các ngôn ngữ lập trình khác nhau, việc học Python chắc chắn là đủ để làm việc trong khoa học dữ liệu. Python cung cấp một phương pháp tương đối đơn giản cho các lập trình viên để có được các kỹ năng mà họ cần để làm việc trong việc phát triển dữ liệu hoặc ứng dụng lớn. Cộng đồng nguồn mở hoạt động của Python cũng có nghĩa là người mới bắt đầu sẽ có thể khắc phục sự cố và tìm các giải pháp sáng tạo để phân tích dữ liệu một cách đơn giản. & NBSP;
Trước khi bạn đi: Don Tiết quên kiểm tra bài viết mới nhất của tôi - 6 bước đã được chứng minh để trở thành nhà khoa học dữ liệu [Hướng dẫn đầy đủ]. Chúng tôi đã phỏng vấn hơn 100 chuyên gia khoa học dữ liệu [các nhà khoa học dữ liệu, nhà quản lý tuyển dụng, nhà tuyển dụng - bạn đặt tên cho nó] và tạo ra hướng dẫn toàn diện này để giúp bạn tìm được công việc khoa học dữ liệu hoàn hảo đó. Don’t forget to check out my latest article – 6 Proven Steps To Becoming a Data Scientist [Complete Guide]. We interviewed 100+ data science professionals [data scientists, hiring managers, recruiters – you name it] and created this comprehensive guide to help you land that perfect data science job.
Tiết lộ liên kết: Chúng tôi tham gia vào một số chương trình liên kết và có thể được bồi thường nếu bạn mua hàng bằng cách sử dụng liên kết giới thiệu của chúng tôi, mà không phải trả thêm chi phí cho bạn. Tuy nhiên, bạn có thể tin tưởng vào tính toàn vẹn của khuyến nghị của chúng tôi. Các chương trình liên kết tồn tại ngay cả đối với các sản phẩm mà chúng tôi không khuyến nghị. Chúng tôi chỉ chọn giới thiệu cho bạn các sản phẩm mà chúng tôi thực sự tin tưởng. We participate in several affiliate programs and may be compensated if you make a purchase using our referral link, at no additional cost to you. You can, however, trust the integrity of our recommendation. Affiliate programs exist even for products that we are not recommending. We only choose to recommend you the products that we actually believe in.