Hướng dẫn what should i learn first python or data science? - tôi nên học gì về python hay khoa học dữ liệu trước?

Suy nghĩ về việc học khoa học dữ liệu nhưng không chắc chắn để bắt đầu từ đâu? Một câu hỏi chúng tôi nghe rất nhiều là: Tôi nên học ngôn ngữ khoa học dữ liệu nào trước? Chúng tôi đã nói chuyện với Sophie, một nhà phát triển chương trình giảng dạy ở đây tại Codecademy, để trả lời câu hỏi này.

Một ngôn ngữ đầu tiên tốt sẽ giúp bạn bắt đầu với việc học các nền tảng của khoa học dữ liệu. Học một ngôn ngữ để hiểu các khái niệm và kỹ năng khoa học dữ liệu cốt lõi, như tổng hợp dữ liệu, chạy các bài kiểm tra giả thuyết và làm việc với các mô hình học máy. Một khi bạn biết các khái niệm cốt lõi, bạn có thể dễ dàng chọn các ngôn ngữ khác, ông Sophie nói.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét các ngôn ngữ khoa học dữ liệu thường được sử dụng ngày nay. Chúng tôi sẽ làm hết sức mình để thiết lập cho bạn những gì bạn cần biết để chọn ngôn ngữ khoa học dữ liệu phù hợp cho chính mình.

Tìm ngôn ngữ khoa học dữ liệu tốt nhất cho mục tiêu của bạn

Trước khi chúng tôi đi sâu, có một vài câu hỏi mà bạn sẽ muốn xem xét. Những dự án nào bạn muốn làm việc? Bạn quan tâm đến những chủ đề nào? Những ngành công nghiệp nào bạn muốn đi vào?

Câu trả lời của bạn cho những câu hỏi này có thể xác định ngôn ngữ mà bạn sẽ cần học. Một số ngành công nghiệp - chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe hoặc chính phủ - có thể yêu cầu bạn biết một ngôn ngữ cụ thể. Điều đó bởi vì bạn có thể đang làm việc với các mô hình khoa học dữ liệu hoặc các ngăn xếp công nghệ được xây dựng bằng một ngôn ngữ nhất định.

Một bước đầu tiên tốt có thể là tiếp cận với những người trong ngành mà bạn quan tâm và hỏi họ sử dụng ngôn ngữ nào và những gì họ đề nghị bắt đầu.

Nếu bạn muốn đi với một trong những ngôn ngữ khoa học dữ liệu phổ biến hơn, chúng tôi khuyên bạn nên kiểm tra Python, R và SQL. Đây là những ngôn ngữ được đề xuất nhất để các nhà khoa học dữ liệu tham vọng học hỏi trước, dựa trên kinh nghiệm và nghiên cứu của nhóm chương trình giảng dạy của chúng tôi.

Điều quan trọng là phải biết rằng bạn có thể thực sự sai trong việc lựa chọn ngôn ngữ khoa học dữ liệu đầu tiên của bạn. Chìa khóa là không bị khóa vào một ngôn ngữ. Khi bạn biết cách trích xuất những hiểu biết và giá trị từ dữ liệu bằng một ngôn ngữ, bạn có thể sử dụng kiến ​​thức đó để dễ dàng học ngôn ngữ khác. Có thể di chuyển giữa các ngôn ngữ sẽ giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu đa năng, ông Sophie Sophie nói.

Ngôn ngữ khoa học dữ liệu phổ biến để lựa chọn

Kiểm tra danh sách sau đây các ngôn ngữ khoa học dữ liệu phổ biến nhất để tìm hiểu thêm về chúng và những gì họ đã sử dụng.

Python

Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng, đa năng. Nó là một yêu thích trong số các lập trình viên cho cú pháp ngắn gọn và dễ đọc của nó. Với hàng tấn thư viện và gói mạnh mẽ, Python có thể thực hiện nhiều mô hình thống kê và tính toán cần thiết cho khoa học dữ liệu. Nó cũng là một trong những ngôn ngữ tốt nhất để quét dữ liệu ra khỏi web.

Cấm Python là một lựa chọn tốt cho khoa học dữ liệu nếu bạn đã quen thuộc với ngôn ngữ này, thì ông Sophie Sophie nói với chúng tôi. Nhiều công ty sử dụng Python cho khoa học dữ liệu vì các lập trình viên của họ đã sử dụng ngôn ngữ cho các mục đích khác. Python cũng sử dụng cú pháp trực quan và đơn giản, vì vậy nó thân thiện với người mới bắt đầu để học các khái niệm lập trình chung quan trọng như vòng lặp và chức năng.

Một nhược điểm nhỏ của Python như một ngôn ngữ khoa học dữ liệu đầu tiên là việc cài đặt cơ bản của Python không đi kèm với các chức năng thống kê, vì vậy bạn sẽ cần tải xuống các gói riêng biệt để bắt đầu thực hiện bất kỳ khoa học dữ liệu nào. Nhưng một khi bạn được thiết lập, Python có thể là một ngôn ngữ dễ học.

Một số gói khoa học dữ liệu tốt để biết Python là:

• Thao tác dữ liệu: gấu trúc và numpypandas and NumPy
• Trực quan hóa: Matplotlib và SeabornMatplotlib and seaborn
• Kiểm tra giả thuyết và phù hợp mô hình: Scipy, Scikit-learn và StatSmodelsSciPy, scikit-learn, and statsmodels

R

R là ngôn ngữ lập trình thống kê được xây dựng để phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và khoa học dữ liệu. Nó đi kèm với một bộ toàn diện các chức năng và phương pháp thống kê tích hợp.

Cấm R là một lựa chọn tốt nếu bạn là người mới sử dụng khoa học dữ liệu, nhưng đã có một số hiểu biết cơ bản về các khái niệm lập trình chung, ông Sophie Sophie nói với chúng tôi. Các cấu trúc dữ liệu, các loại biến và các công cụ phân tích trong R rất đơn giản và được xây dựng dành riêng cho khoa học dữ liệu. Bạn không phải bị sa lầy với cú pháp hoặc nhiều thư viện khác nhau khi bạn mới bắt đầu.

Với việc cài đặt cơ sở của R, bạn sẽ có thể truy cập nhiều chức năng khoa học dữ liệu, như hồi quy tuyến tính hoặc thử nghiệm t, và tạo ra đồ họa và trực quan hóa đẹp. R cũng kết hợp tốt với rstudio - một môi trường phát triển tích hợp (IDE) - giúp dễ dàng chạy mã R và kiểm tra đầu ra.

Một số gói hữu ích cần biết khi bạn học lần đầu tiên bao gồm:

• Bộ sưu tập các gói khoa học dữ liệu: Tidyversetidyverse
• Thao tác dữ liệu: DPPLYR (cũng có trong Tidyverse)dplyr (also contained in tidyverse)
• Trực quan hóa: GGPLOT2 (cũng có trong Tidyverse)ggplot2 (also contained in tidyverse)
• Phân loại và hồi quy: CARETcaret

SQL

SQL (phát âm là phần tiếp theo) là một ngôn ngữ cho phép các lập trình viên giao tiếp với cơ sở dữ liệu để quản lý dữ liệu mà họ chứa. Nó thường được sử dụng để truy vấn và chỉnh sửa dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ.

Thông thường, các nhà khoa học dữ liệu sẽ trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu bằng SQL và sau đó nhập dữ liệu đó vào R hoặc Python để phân tích. Không có vấn đề gì với ngôn ngữ bạn học để phân tích dữ liệu, SQL rất quan trọng để tìm hiểu nếu bạn muốn rút dữ liệu ra khỏi cơ sở dữ liệu, theo ông Sophie Sophie.

Biết SQL cho phép bạn làm việc với PostgreSQL, SQLite, MySQL và các cơ sở dữ liệu quan hệ khác. Cú pháp cho các truy vấn cơ bản là tương tự giữa các cơ sở dữ liệu khác nhau, làm cho SQL trở thành ngôn ngữ linh hoạt cho mục đích này. Để tìm hiểu thêm về các loại cơ sở dữ liệu khác nhau, hãy xem bài viết của chúng tôi về các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ.

Tùy thuộc vào ngành công nghiệp bạn đi vào, bạn có thể cần học một ngôn ngữ cụ thể cho khoa học dữ liệu. Kiểm tra danh sách các ngôn ngữ sau đây để tìm hiểu thêm về những gì họ đã sử dụng.

• C/C ++: Cả C và C ++ đều đòi hỏi sự hiểu biết mạnh mẽ về các nguyên tắc cơ bản mã hóa và có thể mất nhiều thời gian hơn để học hỏi. Khi kết hợp với Python hoặc R, C/C ++ có thể được sử dụng để thực hiện các tính toán trên các bộ dữ liệu với tốc độ và hiệu quả cao hơn.C++: Both C and C++ require a strong understanding of coding fundamentals, and can take more time to learn. When combined with Python or R, C/C++ can be used to perform computations on datasets with more speed and efficiency.
• Java: Nhiều hệ thống doanh nghiệp được xây dựng trên các kết thúc trở lại Java. Nếu bạn đã làm việc với Java, bạn có thể tích hợp các phương thức khoa học dữ liệu ngay vào cơ sở mã hiện tại của mình.: Many enterprise systems are built on Java back ends. If you’re already working with Java, you can integrate data science methods right into your existing codebase.
• JavaScript: Tuyệt vời để phát triển trực quan hóa dữ liệu tương tác cho Web, với các thư viện như D3.JS. JavaScript cũng hỗ trợ các thư viện máy học như tenorflow.js.: Great for developing interactive data visualizations for the web, with libraries like D3.js. JavaScript also supports machine learning libraries like TensorFlow.js.
• MATLAB: Lý tưởng cho tính toán số tiên tiến và để giải quyết các vấn đề toán học và thống kê phức tạp. MATLAB được sử dụng rộng rãi trong học viện để dạy toán, vật lý và kỹ thuật. Ideal for advanced numerical computation and for tackling complex mathematical and statistical problems. MATLAB is widely used in academia for teaching mathematics, physics, and engineering.
• SAS: Được xây dựng cho các phân tích nâng cao, thông minh kinh doanh và phân tích dự đoán. SAS thường được sử dụng trong khoa học sức khỏe, ngân hàng và bảo hiểm.: Built for advanced analytics, business intelligence, and predictive analytics. SAS is commonly used in the health sciences, banking, and insurance.
• Stata: Được sử dụng trong nghiên cứu kinh tế, chính sách công và khoa học xã hội. Stata được thiết kế cho bất cứ điều gì từ phân tích mô tả đơn giản đến mô hình thống kê phức tạp. Used in economics research, public policy, and the social sciences. Stata is designed for anything from simple descriptive analysis to complex statistical modeling.
• Scala: Một ngôn ngữ mạnh mẽ có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu. Scala chạy trên máy ảo Java, có nghĩa là nó tích hợp tốt với các chương trình Java. A powerful language able to handle large amounts of data. Scala runs on the Java Virtual Machine, which means it integrates well with Java programs.
• Julia: Một ngôn ngữ lập trình mới hơn được thiết kế để phân tích số và phân tích khoa học tính toán. Nó rất hữu ích cho các ứng dụng trong vật lý, hóa học, thiên văn học, kỹ thuật, tin sinh học, v.v. A newer programming language designed for numerical analysis and computational scientific analysis. It’s useful for applications in physics, chemistry, astronomy, engineering, bioinformatics, and more.

Bắt đầu trong khoa học dữ liệu

Sẵn sàng để bắt đầu hành trình của bạn vào khoa học dữ liệu? Con đường sự nghiệp và nhà phân tích dữ liệu của nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi sẽ đưa bạn qua mọi thứ bạn cần biết để bắt đầu sự nghiệp trong khoa học dữ liệu, bao gồm cách sử dụng Python và SQL.

Con đường sự nghiệp của nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi sẽ đưa bạn qua mọi thứ bạn cần biết để bắt đầu sự nghiệp là một nhà khoa học dữ liệu, bao gồm cách sử dụng Python và SQL để phân tích dữ liệu, truyền đạt kết quả của bạn và rút ra dự đoán bằng cách sử dụng máy học.

Đường dẫn sự nghiệp phân tích dữ liệu của chúng tôi sẽ thiết lập cho bạn các công cụ bạn cần để trở thành nhà phân tích dữ liệu, bao gồm cách sử dụng Python và SQL để có được, làm sạch và phân tích dữ liệu, cộng với truyền đạt phát hiện của bạn.

Nếu bạn có một ngôn ngữ cụ thể mà bạn muốn bắt đầu, hãy xem các đường dẫn kỹ năng của chúng tôi:

• Phân tích dữ liệu với Python
• Phân tích dữ liệu với r
• Phân tích dữ liệu với SQL
• Thống kê chính với Python

Bất cứ ngôn ngữ nào bạn sẽ chọn, chúng tôi cũng rất vui mừng khi bạn bắt đầu với khoa học dữ liệu và chúng tôi chúc bạn mọi điều tốt đẹp nhất trên hành trình của mình!

Các khóa học & hướng dẫn khoa học dữ liệu | Codecademy

Các nhà khoa học dữ liệu cố gắng hiểu được dữ liệu mà tất cả chúng ta xung quanh chúng ta. Học khoa học dữ liệu có thể giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt, tạo hình ảnh đẹp mắt và thậm chí cố gắng dự đoán các sự kiện trong tương lai thông qua học máy. Nếu bạn tò mò về những gì bạn có thể tìm hiểu về thế giới bằng cách sử dụng dữ liệu p…

Các khóa học liên quan