Hướng dẫn can you use python for analysis? - bạn có thể sử dụng python để phân tích không?
|
Các nhà sản xuất của nó định nghĩa ngôn ngữ Python là một ngôn ngữ được giải thích, một ngôn ngữ lập trình cấp cao, hướng đối tượng với ngữ nghĩa động. Đó là các cấu trúc dữ liệu tích hợp cấp cao, kết hợp với gõ động và liên kết động, làm cho nó rất hấp dẫn để phát triển ứng dụng nhanh chóng, cũng như sử dụng làm ngôn ngữ kịch bản hoặc keo để kết nối các thành phần hiện có. Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng, có nghĩa là nó có thể được sử dụng trong việc phát triển cả ứng dụng web và máy tính để bàn. Nó cũng hữu ích trong việc phát triển các ứng dụng khoa học và số phức tạp. Với sự linh hoạt này, không có gì ngạc nhiên khi Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phát triển nhanh nhất trên thế giới. Vậy làm thế nào để python jibe với phân tích dữ liệu? Chúng tôi sẽ xem xét kỹ về lý do tại sao ngôn ngữ lập trình đa năng này là điều bắt buộc đối với bất kỳ ai muốn sự nghiệp phân tích dữ liệu ngày nay hoặc đang tìm kiếm một số con đường có khả năng của Upskilling. Khi bạn đã hoàn thành, bạn sẽ có một ý tưởng tốt hơn về lý do tại sao bạn nên chọn Python để phân tích dữ liệu. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ trình bày các chủ đề sau đây một cách chi tiết: Một nhà phân tích dữ liệu làm gì, dù sao? Một chút bồi dưỡng về vai trò của một nhà phân tích dữ liệu có thể giúp bạn dễ dàng trả lời câu hỏi về lý do tại sao Python xông phù hợp. Bạn càng hiểu một công việc tốt hơn, những lựa chọn tốt hơn bạn sẽ thực hiện trong các công cụ cần thiết để thực hiện công việc. Các nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm giải thích dữ liệu và phân tích kết quả sử dụng các kỹ thuật thống kê và cung cấp các báo cáo liên tục. Họ phát triển và thực hiện các phân tích dữ liệu, hệ thống thu thập dữ liệu và các chiến lược khác nhằm tối ưu hóa hiệu quả và chất lượng thống kê. Họ cũng chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu từ các nguồn dữ liệu chính hoặc phụ và duy trì cơ sở dữ liệu. Bên cạnh đó, họ xác định, phân tích và giải thích các xu hướng hoặc mẫu trong các bộ dữ liệu phức tạp. Các nhà phân tích dữ liệu xem xét báo cáo máy tính, bản in và chỉ số hiệu suất để xác định vị trí và khắc phục các vấn đề về mã. Bằng cách này, họ có thể lọc và làm sạch dữ liệu. & NBSP; Các nhà phân tích dữ liệu tiến hành phân tích vòng đời đầy đủ để bao gồm các yêu cầu, hoạt động và thiết kế, cũng như phát triển các khả năng phân tích và báo cáo. Họ cũng theo dõi hiệu suất và kế hoạch kiểm soát chất lượng để xác định các cải tiến. Cuối cùng, họ sử dụng kết quả của các trách nhiệm và nhiệm vụ trên để làm việc tốt hơn với quản lý để ưu tiên nhu cầu kinh doanh và thông tin. Người ta chỉ cần liếc qua danh sách các tác vụ nặng dữ liệu này để thấy rằng có một công cụ có thể xử lý số lượng dữ liệu hàng loạt một cách dễ dàng và nhanh chóng là điều tuyệt đối. Xem xét sự phổ biến của dữ liệu lớn (và nó vẫn còn tăng), điều quan trọng là có thể xử lý lượng thông tin khổng lồ, làm sạch nó và xử lý nó để sử dụng. Python phù hợp với dự luật vì tính đơn giản và dễ thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại có nghĩa là cần ít thời gian hơn để cố gắng tìm ra cách thức hoạt động của công cụ. Phân tích dữ liệu Vs. Khoa học dữ liệuTrước khi lội quá sâu vào lý do tại sao Python rất cần thiết để phân tích dữ liệu, điều quan trọng trước tiên là thiết lập mối quan hệ giữa phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu, vì sau này cũng có xu hướng được hưởng lợi rất nhiều từ ngôn ngữ lập trình. Nói cách khác, nhiều lý do Python rất hữu ích cho khoa học dữ liệu cũng là lý do tại sao nó phù hợp để phân tích dữ liệu. & NBSP; Hai lĩnh vực có sự chồng chéo đáng kể, nhưng cũng khá đặc biệt, mỗi lĩnh vực bên phải của họ. Sự khác biệt chính giữa một nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu là những hiểu biết có ý nghĩa của trước đây từ dữ liệu đã biết, trong khi cái sau liên quan nhiều hơn đến các giả thuyết, What-IFS. Các nhà phân tích dữ liệu xử lý hàng ngày, sử dụng dữ liệu để trả lời các câu hỏi được trình bày cho họ, trong khi các nhà khoa học dữ liệu cố gắng dự đoán tương lai và đóng khung những dự đoán đó trong các câu hỏi mới. Hoặc để đặt nó một cách khác, các nhà phân tích dữ liệu tập trung vào ở đây và bây giờ, trong khi các nhà khoa học dữ liệu ngoại suy những gì có thể là. & NBSP; Thường có những tình huống trong đó các dòng bị mờ giữa hai đặc sản, và đó là lý do tại sao những lợi thế mà Python ban cho khoa học dữ liệu có khả năng là giống nhau được yêu thích bằng cách phân tích dữ liệu. Ví dụ, cả hai ngành nghề đều yêu cầu kiến thức về kỹ thuật phần mềm, kỹ năng giao tiếp có thẩm quyền, kiến thức toán học cơ bản và sự hiểu biết về các thuật toán. Hơn nữa, cả hai ngành nghề đều yêu cầu kiến thức về các ngôn ngữ lập trình như R, SQL, và, tất nhiên, Python. & NBSP; Mặt khác, một nhà khoa học dữ liệu lý tưởng nên sở hữu sự nhạy bén trong kinh doanh mạnh mẽ, trong khi các nhà phân tích dữ liệu không cần phải lo lắng về việc làm chủ tài năng cụ thể đó. Tuy nhiên, các nhà phân tích dữ liệu thay vào đó nên thành thạo với các công cụ bảng tính như Excel. & NBSP; Theo như mức lương, một nhà phân tích dữ liệu cấp nhập cảnh có thể lấy trung bình mức lương 60.000 đô la hàng năm, trong khi mức lương trung bình của nhà khoa học dữ liệu là 122.000 đô la ở Mỹ và Canada, với các nhà quản lý khoa học dữ liệu kiếm được trung bình 176.000 đô la. Tại sao Python cần thiết để phân tích dữ liệu?
Vì vậy, để tổng hợp, những điểm này, Python không quá phức tạp để sử dụng, giá là đúng (miễn phí!) Và có đủ hỗ trợ để đảm bảo rằng bạn sẽ không bị ảnh hưởng bởi phát sinh. Điều đó có nghĩa là đây là một trong những trường hợp hiếm hoi mà bạn nhận được những gì bạn phải trả cho những người chắc chắn không áp dụng! Một số suy nghĩ bổ sung & nbsp;Python là một phần có giá trị của hộp công cụ phân tích dữ liệu, vì nó được thiết kế riêng để thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại và thao tác dữ liệu, và bất kỳ ai đã làm việc với một lượng lớn dữ liệu đều biết mức độ thường xuyên lặp lại. Bằng cách có một công cụ xử lý công việc lẩm bẩm, các nhà phân tích dữ liệu có thể tự do xử lý các phần thú vị và bổ ích hơn của công việc. Các nhà phân tích dữ liệu cũng nên ghi nhớ nhiều thư viện Python khác có sẵn ngoài kia. Các thư viện này, chẳng hạn như Numpy, Pandas và Matplotlib, giúp nhà phân tích dữ liệu thực hiện các chức năng của mình và nên được xem xét một khi bạn có những điều cơ bản của Python. Học Python cho Khoa học dữ liệuCó thể bạn đã sẵn sàng để thay đổi nghề nghiệp và phân tích dữ liệu đang gọi bạn. Hoặc có lẽ bạn đã là một nhà phân tích dữ liệu, nhưng bạn muốn thực hiện một số khả năng tăng cường để tăng khả năng tiếp thị và giá trị của bạn. Dù lý do là gì, SimpleLearn đã bảo vệ bạn. Khoa học dữ liệu của chúng tôi với khóa học chứng nhận Python sẽ thiết lập các kỹ thuật phân tích và khoa học dữ liệu của bạn bằng Python. Sử dụng khóa học này, bạn sẽ học các khái niệm thiết yếu về lập trình Python và đạt được chuyên sâu, kiến thức có giá trị trong phân tích dữ liệu, học máy, trực quan hóa dữ liệu, quét web và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Như chúng tôi đã thấy, Python là một kỹ năng ngày càng bắt buộc đối với nhiều vị trí khoa học dữ liệu, vì vậy hãy tăng cường sự nghiệp của bạn với khóa học thực hành, tương tác này. & NBSP; Cho dù bạn chọn các giải pháp đào tạo Flexi-Pass trực tuyến hoặc công ty, bạn sẽ có quyền truy cập vào 44 giờ đào tạo do người hướng dẫn dẫn đầu được cung cấp thông qua hàng tá bài học, 24 giờ học tập tự học và bốn dự án dựa trên ngành thực tế cho làm việc trên. Khi bạn vượt qua kỳ thi và đáp ứng các yêu cầu khác, bạn sẽ được chứng nhận và sẵn sàng giải quyết các thử thách mới. & NBSP; Nhu cầu về cả các nhà khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu sẽ tăng hơn 1000% trong vài năm tới;Đó là thời gian để bạn thực hiện di chuyển của bạn.Cho dù bạn muốn trở thành một nhà phân tích dữ liệu hay tạo ra bước nhảy vọt lớn đối với nhà khoa học dữ liệu, việc học tập và làm chủ Python là một điều tuyệt đối phải có! Nếu bạn quan tâm đến việc trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu thì chúng tôi có hướng dẫn phù hợp cho bạn.Hướng dẫn nghề nghiệp khoa học dữ liệu sẽ cung cấp cho bạn những hiểu biết về các công nghệ xu hướng nhất, các công ty hàng đầu đang tuyển dụng, các kỹ năng cần thiết để khởi động sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu thịnh vượng và cung cấp cho bạn một lộ trình cá nhân để trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu thành công. |
