Hướng dẫn is data science with python easy? - khoa học dữ liệu với python có dễ không?

Ngày 12 tháng 7 năm 2022

Tại sao học Python cho khoa học dữ liệu?

Python là ngôn ngữ lập trình được lựa chọn cho các nhà khoa học dữ liệu. Mặc dù đó là ngôn ngữ lập trình chính đầu tiên, sự phổ biến của nó đã tăng lên trong suốt những năm qua.

• Năm 2016, nó đã vượt qua R trên Kaggle, nền tảng hàng đầu cho các cuộc thi khoa học dữ liệu.
• Vào năm 2017, nó đã vượt qua cuộc thăm dò ý kiến ​​hàng năm của các nhà khoa học dữ liệu hàng năm của Kdnuggets.
• Trong năm 2018, 66% các nhà khoa học dữ liệu đã báo cáo sử dụng Python hàng ngày, khiến nó trở thành ngôn ngữ số một cho các chuyên gia phân tích.
• Vào năm 2021, nó đã vượt qua Java trên Chỉ số TIOBE và hiện là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất.

Hơn nữa, các chuyên gia khoa học dữ liệu hy vọng xu hướng này sẽ tiếp tục. & NBSP;

Thị trường lao động hiện tại trông như thế nào đối với các nhà khoa học dữ liệu? & NBSP;

Theo Glassdoor, mức lương trung bình cho một nhà khoa học dữ liệu vào năm 2022 là $ 119,118.

Con số đó chỉ được dự kiến ​​sẽ tăng khi nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu tăng lên. Vào năm 2020, đã có gấp ba lần số vị trí mở cho các nhà khoa học dữ liệu so với năm trước. & NBSP;

Tương lai xuất hiện rất tươi sáng cho khoa học dữ liệu và Python. May mắn thay, việc học Python bây giờ dễ dàng hơn bao giờ hết. Chúng tôi sẽ chỉ cho bạn làm thế nào trong năm bước đơn giản.

Cách học Python cho khoa học dữ liệu

Bước 1: Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Python

Tất cả mọi người bắt đầu từ một vài nơi. Bước đầu tiên này là học những điều cơ bản lập trình Python. (Bạn cũng sẽ muốn giới thiệu về Khoa học dữ liệu nếu bạn chưa quen thuộc.)

Bạn có thể làm điều này với một khóa học trực tuyến (mà DataQuest cung cấp), bootcamp khoa học dữ liệu, học tập tự định hướng hoặc các chương trình đại học. Không có cách đúng hay sai để tìm hiểu những điều cơ bản của Python. Điều quan trọng là chọn một con đường và duy trì sự nhất quán.

Để được giúp đỡ duy trì động lực, hãy tham gia một cộng đồng trực tuyến. Hầu hết các cộng đồng cho phép bạn học với các câu hỏi mà bạn hoặc người khác hỏi nhóm. & NBSP;

Bạn cũng có thể kết nối với các thành viên cộng đồng khác và xây dựng mối quan hệ với các chuyên gia trong ngành. Điều này cũng làm tăng cơ hội việc làm của bạn, vì giới thiệu nhân viên chiếm 30% tổng số nhân viên.

Nhiều sinh viên cũng thấy hữu ích khi tạo một tài khoản Kaggle và tham gia một nhóm gặp gỡ địa phương. & NBSP;

Nếu bạn là người đăng ký DataQuest, bạn sẽ có quyền truy cập vào cộng đồng người học DataQuest, nơi bạn sẽ tìm thấy quyền truy cập để hỗ trợ từ cả sinh viên và alum hiện tại.

Bước 2: Thực hành bằng học tập thực hành

Một trong những cách tốt nhất để tăng tốc giáo dục của bạn là thông qua việc học thực hành.

Thực hành với các dự án Python & NBSP;

Nó có thể làm bạn ngạc nhiên khi bạn nhanh chóng bắt kịp khi bạn xây dựng các dự án Python nhỏ. May mắn thay, hầu như mọi khóa học DataQuest đều chứa một dự án để tăng cường học tập của bạn. Dưới đây là một vài trong số họ:

• Phá vỡ nhà tù - Có một số niềm vui, và phân tích một bộ dữ liệu của nhà tù trực thăng trốn thoát bằng cách sử dụng máy tính xách tay Python và Jupyter.
• Hồ sơ ứng dụng có lợi cho thị trường App Store và Google Play - trong dự án có hướng dẫn này, bạn sẽ làm việc như một nhà phân tích dữ liệu cho một công ty xây dựng ứng dụng di động. Bạn sẽ sử dụng Python để cung cấp giá trị thông qua phân tích dữ liệu thực tế.
• Khám phá các bài đăng tin tức của Hacker - Làm việc với một bộ dữ liệu gửi cho Hacker News, một trang web công nghệ phổ biến.
• Khám phá dữ liệu bán hàng xe eBay - Sử dụng Python để làm việc với một bộ dữ liệu được sử dụng của những chiếc xe đã qua sử dụng từ eBay Kleinanzeigen, một phần rao vặt của trang web EBAY của Đức.

Bài viết này cũng có hàng tấn ý tưởng dự án Python khác cho người mới bắt đầu:

• Xây dựng một trò chơi đá, giấy, kéo
• Xây dựng một trò chơi phiêu lưu văn bản
• Xây dựng một trò chơi đoán
• Xây dựng các libs điên tương tác

Những cách khác để thực hành và học hỏi

Để nâng cao khóa học của bạn và tìm câu trả lời cho các vấn đề lập trình Python bạn gặp phải, đọc sách hướng dẫn, bài đăng trên blog, hướng dẫn Python hoặc những người khác mã nguồn mở cho các ý tưởng mới.

Nếu bạn vẫn muốn nhiều hơn, hãy xem bài viết này về các cách khác nhau để tìm hiểu Python cho khoa học dữ liệu.

Bước 3: Tìm hiểu các thư viện khoa học dữ liệu Python

Bốn thư viện Python quan trọng nhất là Numpy, Pandas, Matplotlib và Scikit-Learn.

• Numpy - & nbsp; Một thư viện làm cho nhiều hoạt động toán học và thống kê dễ dàng hơn; Nó cũng là cơ sở cho nhiều tính năng của thư viện Pandas. —  A library that makes a variety of mathematical and statistical operations easier; it is also the basis for many features of the pandas library.
• PANDAS - Một thư viện Python được tạo riêng để tạo điều kiện làm việc với dữ liệu. Đây là bánh mì và bơ của rất nhiều công việc khoa học dữ liệu Python. — A Python library created specifically to facilitate working with data. This is the bread and butter of a lot of Python data science work.
• MATPLOTLIB - Một thư viện trực quan giúp nó nhanh chóng và dễ dàng tạo biểu đồ từ dữ liệu của bạn. — A visualization library that makes it quick and easy to generate charts from your data.
• Scikit-learn-Thư viện phổ biến nhất cho công việc học máy ở Python. — The most popular library for machine learning work in Python.

Numpy và gấu trúc là tuyệt vời để khám phá và chơi với dữ liệu. Matplotlib là một thư viện trực quan hóa dữ liệu tạo ra các biểu đồ khi bạn tìm thấy trong Excel hoặc Google Sheets.

Ở đây, một hướng dẫn hữu ích cho 15 thư viện Python quan trọng nhất cho khoa học dữ liệu.

Bước 4: Xây dựng danh mục khoa học dữ liệu khi bạn học Python

Đối với các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng, một danh mục đầu tư là một điều cần thiết - nó là một trong những điều quan trọng nhất mà các nhà quản lý tuyển dụng tìm kiếm trong một ứng viên có trình độ.

Các dự án này nên bao gồm công việc với một số bộ dữ liệu khác nhau và mỗi dự án nên chia sẻ những hiểu biết thú vị mà bạn đã phát hiện ra. Dưới đây là một số loại dự án cần xem xét:

• Dự án làm sạch dữ liệu-Bất kỳ dự án nào liên quan đến dữ liệu bẩn hoặc không có cấu trúc mà bạn dọn dẹp và phân tích sẽ gây ấn tượng với các nhà tuyển dụng tiềm năng, vì hầu hết dữ liệu trong thế giới thực yêu cầu làm sạch. — Any project that involves dirty or “unstructured” data that you clean up and analyze will impress potential employers, since most real-world data requires cleaning.
• Dự án trực quan hóa dữ liệu-Làm cho trực quan hóa hấp dẫn, dễ đọc là cả một chương trình vừa là một thách thức thiết kế, nhưng nếu bạn có thể làm tốt, phân tích của bạn sẽ hữu ích hơn đáng kể. Có các bảng xếp hạng tuyệt vời trong một dự án sẽ làm cho danh mục đầu tư của bạn nổi bật. — Making attractive, easy-to-read visualizations is both a programming and a design challenge, but if you can do it well, your analysis will be considerably more useful. Having great-looking charts in a project will make your portfolio stand out.
• Dự án học máy - Nếu bạn khao khát làm việc như một nhà khoa học dữ liệu, bạn chắc chắn sẽ cần một dự án thể hiện các kỹ năng ML của bạn. Bạn có thể muốn một vài dự án học máy khác nhau, với mỗi dự án tập trung vào một thuật toán khác nhau. — If you aspire to work as a data scientist, you will definitely need a project that shows off your ML skills. You may want a few different machine learning projects, with each focused on a different algorithm.

Trình bày danh mục đầu tư của bạn một cách hiệu quả

Phân tích của bạn phải rõ ràng và dễ đọc - lý tưởng theo định dạng như máy tính xách tay Jupyter để đối tượng kỹ thuật có thể đọc mã của bạn. (Độc giả phi kỹ thuật có thể theo dõi cùng với các biểu đồ và giải thích bằng văn bản của bạn.)

Danh mục đầu tư của bạn có cần một chủ đề không?

Danh mục đầu tư của bạn không nhất thiết phải cần một chủ đề cụ thể. Tìm bộ dữ liệu mà bạn quan tâm, sau đó phát triển một cách để liên kết chúng. Nếu bạn muốn làm việc tại một công ty cụ thể hoặc trong một ngành cụ thể, việc giới thiệu các dự án liên quan đến ngành công nghiệp đó là một ý tưởng tuyệt vời.

Hiển thị các dự án như thế này chứng tỏ các nhà tuyển dụng trong tương lai rằng bạn đã dành thời gian để học Python và các kỹ năng lập trình quan trọng khác.

Bước 5: Áp dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu nâng cao

Cuối cùng, cải thiện kỹ năng của bạn. Hành trình khoa học dữ liệu của bạn sẽ có đầy đủ các khóa học liên tục, nhưng có các khóa học Python nâng cao bạn có thể hoàn thành để đảm bảo bạn đã bao gồm tất cả các cơ sở.

Học cách thoải mái với hồi quy, phân loại và mô hình phân cụm K-MEAN. Bạn cũng có thể bước vào học máy bằng cách nghiên cứu các mô hình bootstrapping và tạo mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng Scikit-learn.

Mẹo học tập Python hữu ích cho người mới bắt đầu

Hỏi câu hỏi

Bạn không biết những gì bạn không biết!

Python có một cộng đồng chuyên gia phong phú, những người sẵn sàng giúp bạn khi bạn học khoa học dữ liệu với Python. Các tài nguyên như Quora, Stack Overflow và cộng đồng người học DataQuest, có rất nhiều người hào hứng chia sẻ kiến ​​thức của họ và giúp bạn học lập trình Python. Chúng tôi cũng có một Câu hỏi thường gặp cho mỗi bài học để giúp với các câu hỏi bạn gặp trong suốt các khóa học lập trình của bạn với DataQuest.

Sử dụng Git để kiểm soát phiên bản

Git là một công cụ phổ biến giúp bạn theo dõi các thay đổi đối với mã của bạn. Điều này làm cho việc sửa chữa sai lầm, thử nghiệm và cộng tác với những người khác dễ dàng hơn nhiều.

Tìm hiểu số liệu thống kê người mới bắt đầu và trung gian

Trong khi học Python cho khoa học dữ liệu, bạn sẽ muốn phát triển một nền tảng vững chắc về thống kê. Hiểu số liệu thống kê sẽ cung cấp cho bạn suy nghĩ bạn cần tập trung hiệu quả để tìm ra những hiểu biết có giá trị (và giải pháp thực sự).

Bắt đầu học Notebook Jupyter

Jupyter Notebook là một công cụ cực kỳ quan trọng, mà bạn nên bắt đầu học ngay. Nó được đóng gói sẵn với các thư viện Python, rất hữu ích.

Python cho Câu hỏi thường gặp về Khoa học Dữ liệu

Mất bao lâu để học Python?

Mặc dù mọi người đều khác nhau, chúng tôi đã phát hiện ra rằng phải mất ba tháng đến một năm thực hành nhất quán để học Python cho khoa học dữ liệu. & NBSP;

Chúng tôi đã thấy mọi người di chuyển qua các khóa học của chúng tôi với tốc độ sét và chúng tôi đã thấy những người khác đã tăng tốc độ chậm hơn. Tất cả phụ thuộc vào thời gian bạn có thể dành để học lập trình Python - và bạn có thể nhanh chóng nhận thông tin mới như thế nào.

May mắn thay, chúng tôi đã thiết kế các khóa học DataQuest, để bạn đi với tốc độ của riêng bạn. & NBSP;

Mỗi con đường có đầy đủ các bài học, học tập thực hành và cơ hội đặt câu hỏi để bạn có thể thành thạo các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu. Phương pháp học tập thực hành của chúng tôi sử dụng các bộ dữ liệu thực tế, điều này sẽ không chỉ giúp bạn học nhanh hơn mà còn giúp bạn thấy cách áp dụng kiến ​​thức của bạn. & NBSP;

Bắt đầu miễn phí. Tìm hiểu Python với con đường khoa học dữ liệu của chúng tôi và bắt đầu thành thạo một kỹ năng mới ngay hôm nay!

Tôi có thể học Python cho khoa học dữ liệu ở đâu?

Bởi vì Python được sử dụng trong nhiều ngành lập trình khác, từ phát triển trò chơi đến ứng dụng di động, các tài nguyên chung của Python, cố gắng dạy một chút mọi thứ, nhưng điều này có nghĩa là bạn sẽ học những thứ không liên quan đến khoa học dữ liệu.

Khi mục tiêu chính của bạn là học Python để phân tích dữ liệu và thay vào đó, bạn đang gặp khó khăn thông qua một khóa học mà dạy bạn xây dựng một trò chơi, nó dễ dàng trở nên thất vọng và muốn bỏ thuốc lá.

Có rất nhiều Python miễn phí cho các hướng dẫn khoa học dữ liệu ngoài kia. Nếu bạn không muốn trả tiền để học Python, đây có thể là một lựa chọn tốt. Liên kết này cung cấp hàng tá hướng dẫn được sắp xếp theo cấp độ khó và khu vực tập trung.

Nếu bạn muốn tối đa hóa việc học của mình, tốt nhất là tìm một nền tảng cung cấp một chương trình giảng dạy được phát triển cho giáo dục khoa học dữ liệu. DataQuest là một trong những nền tảng như vậy. Chúng tôi có các khóa học có thể đưa bạn từ người mới bắt đầu đến sẵn sàng làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư dữ liệu ở Python. & NBSP;

Python có cần thiết trong lĩnh vực khoa học dữ liệu không?

Nó có thể làm việc như một nhà khoa học dữ liệu sử dụng Python hoặc R. Mỗi ngôn ngữ có điểm mạnh và điểm yếu của nó. Cả hai đều được sử dụng rộng rãi trong ngành. Python là phổ biến hơn về tổng thể, nhưng R thống trị trong một số ngành công nghiệp (đặc biệt là trong học viện và nghiên cứu).

Đối với khoa học dữ liệu, bạn chắc chắn sẽ cần phải học ít nhất một trong hai ngôn ngữ này. (Bạn cũng sẽ phải học một số SQL, bất kể bạn chọn ngôn ngữ nào.)

Python có tốt hơn R cho khoa học dữ liệu không?

Đây là một chủ đề thảo luận liên tục trong khoa học dữ liệu, nhưng câu trả lời thực sự là nó phụ thuộc vào những gì bạn đang tìm kiếm và những gì bạn thích.

R được xây dựng đặc biệt cho số liệu thống kê và toán học, nhưng có một số gói tuyệt vời giúp sử dụng cực kỳ dễ sử dụng cho khoa học dữ liệu. Ngoài ra, nó có một cộng đồng trực tuyến rất hỗ trợ.

Python là một ngôn ngữ lập trình toàn diện tốt hơn. Kỹ năng Python của bạn có thể chuyển sang nhiều ngành khác. Nó cũng phổ biến hơn một chút. Một số người sẽ lập luận rằng nó dễ học hơn, mặc dù rất nhiều người sẽ không đồng ý.

Thay vì đọc ý kiến, hãy xem bài viết này về cách Python và R xử lý các nhiệm vụ khoa học dữ liệu tương tự và xem cái nào trông hấp dẫn hơn đối với bạn.