Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng, bạn có thể tự hỏi bạn cần bao nhiêu python cho công việc khoa học dữ liệu. Và nếu bạn đã đọc phần giới thiệu của Python, bạn đã biết rằng do hiệu quả và khả năng đọc mã của nó, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất. Python thường là sự lựa chọn cho các nhà khoa học dữ liệu cần thực hiện phân tích dữ liệu và các nhiệm vụ cần được tích hợp với các ứng dụng web hoặc môi trường sản xuất.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích cần bao nhiêu python cho phân tích dữ liệu hoặc khoa học dữ liệu. Chúng tôi sẽ bao gồm tất cả các khái niệm lập trình Python cần thiết để bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu của bạn.
Nguyên tắc cơ bản của Python cho khoa học dữ liệu
Bước đầu tiên trong việc học Python là hiểu các nguyên tắc cơ bản của Python. Trong các nguyên tắc cơ bản của Python, bạn sẽ muốn tìm hiểu về những cách mạnh mẽ để lưu trữ và thao túng dữ liệu và các công cụ khoa học dữ liệu để bắt đầu tổ chức phân tích của bạn. Bạn nên biết các khái niệm cơ bản của Python và cách sử dụng Python tương tác bằng cách sử dụng tập lệnh. Vì vậy, cần bao nhiêu nguyên tắc cơ bản của Python cho khoa học dữ liệu?
Các nguyên tắc cơ bản của Python có thể được chia thành các khái niệm thiết yếu sau đây:
- Bước đầu tiên là hiểu các loại dữ liệu và cấu trúc. Bạn nên quen thuộc với các loại dữ liệu được sử dụng rộng rãi, số nguyên [int], floats [float], chuỗi [str] và booleans [bool].
- Bước tiếp theo là tìm hiểu các loại dữ liệu hỗn hợp [danh sách, bộ dữ liệu và từ điển].
- Điều kiện và phân nhánh: Python sử dụng các biến Boolean để đánh giá các điều kiện. Bất cứ khi nào có đánh giá hoặc so sánh, giá trị Boolean là giải pháp.
- Vòng lặp: Để thực hiện một nhiệm vụ lặp đi lặp lại, các vòng lặp có thể giúp bạn loại bỏ chi phí dự phòng mã.
- Chức năng: Thông thường việc phải đối mặt với các nhiệm vụ tương tự nhiều lần và chức năng là một cách thuận tiện để quản lý mã của bạn.
- Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng - lập trình hướng đối tượng và thư viện bên ngoài
Những khái niệm này bao gồm các nguyên tắc cơ bản của Python và giúp bạn bắt đầu với khoa học dữ liệu.
Các thư viện cơ bản và quan trọng nhất cho khoa học dữ liệu Python
Đây là phần chính để hiểu bao nhiêu python thực sự cần thiết cho khoa học dữ liệu. Bộ thư viện rộng lớn là tài sản lớn nhất của Python. Nó giúp các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà không cần viết lại nhiều dòng mã. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn phải biết về các thư viện quan trọng sau đây làm cho Python trở thành một công cụ mạnh mẽ và mạnh mẽ để phân tích dữ liệu và trực quan hóa.
Numpy
Là một trong những gói cơ bản nhất trong Python, Numpy giúp chúng tôi có các công cụ đa chiều hiệu suất cao và các đối tượng mảng. Numpy được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu. Đối tượng chính của nó là mảng đa chiều đồng nhất. Trong Python, nó là gói cơ bản để tính toán số. Nó cung cấp các chức năng nhanh chóng và tiền được tiền. Nó hỗ trợ một cách tiếp cận hướng đối tượng và điện toán định hướng mảng để có hiệu quả tốt hơn.
Gấu trúc
Pandas là một gói nguồn mở trong Python và phải trong khoa học dữ liệu. Pandas là một trong những thư viện được sử dụng rộng rãi và phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu. Nó được thiết kế để phân tích dữ liệu thực tế về tài chính, khoa học xã hội, thống kê và kỹ thuật. Pandas giúp với các cấu trúc dữ liệu và công cụ phân tích hiệu suất cao và dễ sử dụng cho dữ liệu được dán nhãn. Nó hoạt động tốt với dữ liệu không đầy đủ, lộn xộn và không nhãn và cung cấp các công cụ để định hình, hợp nhất, định hình lại và cắt các bộ dữ liệu.
Matplotlib
Matplotlib chắc chắn cung cấp hình ảnh mạnh mẽ và đẹp mắt. Nó có một cộng đồng đóng góp rất sôi động. Bạn có thể tạo một số câu chuyện với dữ liệu được hiển thị bằng matplotlib. Đó là thư viện âm mưu giúp bạn tạo ra bất kỳ hình ảnh nào như sơ đồ đường, lô khu vực, sơ đồ phân tán, lô thân, ô đường viền, biểu đồ thanh và biểu đồ, biểu đồ hình tròn, sơ đồ qui, phổ, v.v.
Scipy
Python khoa học hoặc Scipy là một thư viện nguồn miễn phí và mở cho khoa học dữ liệu. Nó được sử dụng cho các tính toán kỹ thuật cấp cao. Nó xây dựng trên Numpy và sử dụng các mảng làm cấu trúc dữ liệu cơ bản của nó. Nó cung cấp các lệnh cấp cao để thao tác dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.
Kỹ thuật khoa học dữ liệu nâng cao
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển bao gồm nhiều ngành công nghiệp. Tiếp tục học hỏi và nhằm mục đích làm sắc nét các kỹ năng của bạn. Hành trình khoa học dữ liệu có đầy đủ các học tập liên tục và bạn phải bao gồm tất cả các cơ sở. Bạn phải thoải mái với các chủ đề như:
- hồi quy
- Phân loại
- Mô hình phân cụm K-MEANS, và nhiều hơn nữa
Mất bao lâu để học Python cho khoa học dữ liệu?
Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu tham vọng hoặc các nhà phân tích dữ liệu muốn biết: mất bao lâu để học Python cho khoa học dữ liệu? Có rất nhiều ước tính liên quan đến câu hỏi này. Đối với khoa học dữ liệu, ước tính là một phạm vi từ 3 tháng đến một năm trong khi thực hành một cách nhất quán. Nó cũng phụ thuộc vào thời gian bạn có thể dành để học Python cho khoa học dữ liệu. Nhưng có thể nói rằng hầu hết người học phải mất ít nhất 3 tháng để hoàn thành con đường học tập khoa học dữ liệu.
There are a lot of estimates regarding this question. For data science, the estimate is a range from 3 months to a year while practicing
consistently. It also depends on the time you can dedicate to learn Python for data science. But it can be said that most learners take at least 3 months to complete the Python for data science learning path.
Sự kết luận
Chúng tôi đã thảo luận về việc cần bao nhiêu python cho khoa học dữ liệu. Tính khả dụng của các gói như Numpy, Pandas, Matplotlib, SCIPY, ETC làm cho bất kỳ ai có nền tảng lập trình cơ bản để xây dựng mô hình học máy. Bây giờ, chúng ta có thể nói rằng để tạo ra sự nghiệp trong khoa học dữ liệu, bạn nên quen thuộc với các nguyên tắc cơ bản của Python và các thư viện tiêu chuẩn.
Nếu bạn nhầm lẫn giữa hai ngôn ngữ thống kê Python và R và muốn biết ngôn ngữ nào tốt hơn, hãy xem bài viết của chúng tôi về Python vs R để biết khoa học dữ liệu.