Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ đi qua 5 giai đoạn trong hành trình khoa học dữ liệu của bạn với Python từ kiến thức cơ bản về Python đến xây dựng thuật toán máy học
Python là một trong những ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất vì nó dễ đọc và có rất nhiều thư viện nguồn mở tuyệt vời cho khoa học dữ liệu. Python cũng có một cộng đồng người dùng tích cực thường xuyên cập nhật và sửa đổi tài liệu, khiến nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho những người mới bắt đầu có thể cần hướng dẫn trong suốt quá trình
Trên thực tế, một trong những tài liệu chính thức của Python, The Zen of Python, mô tả một cách tao nhã các nguyên tắc hướng dẫn về thiết kế thân thiện với người dùng. Với suy nghĩ về The Zen of Python, chúng ta sẽ xem qua các thư viện và chủ đề thiết yếu mà người mới bắt đầu sẽ cần biết để thành công trong khoa học dữ liệu và phân tích
1. Khái niệm cơ bản về lập trình Python
Đầu tiên, bạn sẽ muốn tìm hiểu kiến thức cơ bản về Python và các khái niệm như kiểu dữ liệu, biến và lập trình hướng đối tượng. Khi môi trường học tập đã được thiết lập, chúng tôi sẽ làm việc với các loại dữ liệu khác nhau như chuỗi, danh sách, từ điển và bộ dữ liệu. Mỗi loại dữ liệu có mục đích cụ thể của riêng nó và biết khi nào nên sử dụng từng loại sẽ rất cần thiết
2. Kiểm soát luồng và vòng lặp
Sau đó, bạn sẽ học cách sử dụng các câu lệnh có điều kiện và các công cụ kiểm soát luồng. Điều này bao gồm các Câu lệnh If/Else, Phép toán Boolean và các loại vòng lặp khác nhau. Các chủ đề này tạo ra một phần lớn logic trong mã của bạn và khóa học này sẽ giúp bạn nắm vững các khái niệm này
3. Phân tích dữ liệu khám phá
Tiếp theo, bạn sẽ tìm hiểu cốt lõi của phân tích dữ liệu và các khối xây dựng của khoa học dữ liệu bằng cách học cách nhập và làm sạch dữ liệu, tiến hành phân tích dữ liệu khám phá [EDA] thông qua trực quan hóa và thảo luận về các phương pháp hay nhất về kỹ thuật tính năng. Bạn sẽ muốn thành thạo các thư viện trực quan hóa và thao tác dữ liệu phổ biến như Pandas, NumPy, Matplotlib và Seaborn để thực hiện các tác vụ này
4. Số liệu thống kê
Sau khi bạn biết cách làm sạch dữ liệu và tiến hành EDA, hãy tìm hiểu quy trình làm việc của khoa học dữ liệu và các thống kê cơ bản đằng sau khoa học dữ liệu. Những chủ đề này rất quan trọng trong việc đảm bảo rằng dữ liệu bạn đang sử dụng để huấn luyện các mô hình của mình không bị sai lệch. Một số chủ đề bạn sẽ học bao gồm các phương pháp hay nhất để phân đoạn dữ liệu đào tạo/thử nghiệm, xử lý dữ liệu mất cân bằng và quan trọng nhất là đặt câu hỏi về khoa học dữ liệu và phát triển giả thuyết
5. Học máy
Cuối cùng, bước cuối cùng sẽ là tạo các mô hình dự đoán bằng các công cụ học máy như scikit-learning. Scikit-learning là một thư viện mã nguồn mở có rất nhiều thuật toán học có giám sát và không giám sát. Nó là một công cụ tuyệt vời với tài liệu tuyệt vời mà các nhà khoa học dữ liệu khao khát phải biết cách sử dụng để mô hình hóa dữ liệu
Một số tính năng quan trọng nhất của Scikit-learn bao gồm thuật toán phân cụm, giảm kích thước, phương pháp tập hợp, trích xuất và lựa chọn tính năng cũng như điều chỉnh tham số. Scikit-learning cũng có nhiều loại thuật toán học có giám sát cho các mô hình tuyến tính tổng quát, mô hình phân loại và cây quyết định
Tóm tắt lại
Dữ liệu đang nhanh chóng trở thành một khía cạnh không thể tránh khỏi và phổ biến của cuộc sống. Học cách thao tác, trực quan hóa và rút ra dự đoán từ dữ liệu bằng Python sẽ là một kỹ năng vô giá. Mặc dù có vẻ như là một thử thách khó khăn, nhưng đó là một nhiệm vụ đáng giá, và để trích dẫn dòng 15 từ The Zen of Python, “Bây giờ tốt hơn là không bao giờ. " Liên hệ với chúng tôi để tìm hiểu thêm
Giới lập trình ai cũng biết Python thân thiện với người dùng và mức độ phổ biến của nó như thế nào. Nó rất dễ học, đọc và viết mã. Sự sẵn có của nhiều thư viện để thực hiện mọi công việc là đáng giá. Tính khả dụng của nguồn mở, sự hỗ trợ từ một cộng đồng lớn, là những tính năng quan trọng khác của ngôn ngữ lập trình này. Ngoài những điều này, nhiều tính năng khác đang làm cho ngôn ngữ lập trình này trở nên phổ biến. Sau khi xem xét nhu cầu đối với các nhà phát triển Python, không có gì ngạc nhiên khi nhiều người muốn đăng ký học hướng dẫn về python tốt nhất. Vì vậy, nếu bạn cũng đang muốn học Python và băn khoăn về các giai đoạn học tập của mình, thì đây là những giai đoạn đó.
Giai đoạn tìm hiểu cơ bản về Python
Nó không thành vấn đề; . Vì vậy, quy tắc này được áp dụng ngay cả trong quá trình học Python. Khái niệm cơ bản về các khái niệm Python như biến, kiểu dữ liệu, OOP. Sự hiểu biết về những điều này là điều cần thiết để tiến tới các khái niệm sâu hơn. Do đó, nếu bạn không vững về kiến thức cơ bản, bạn nên xem lại những phần bạn yếu. Khi môi trường học tập của bạn đã sẵn sàng, bạn sẽ tìm hiểu về những điều mới chẳng hạn như các loại danh sách, từ điển, chuỗi và bộ dữ liệu khác nhau. Mỗi loại dữ liệu có một mục đích cụ thể và khác nhau, và điều quan trọng là phải biết khi nào nên sử dụng mọi loại dữ liệu. Tuy nhiên, nếu bạn muốn học mọi thứ từ những điều cơ bản của Python một cách có hệ thống, bạn có thể đăng ký các khóa học về trăn tốt nhất cho người mới bắt đầu
Vòng lặp và luồng điều khiển
Khi bạn hiểu các khái niệm cơ bản của Python, hãy chuyển sang các giai đoạn tiếp theo của lộ trình học tập. Trong giai đoạn này, bạn sẽ học về luồng điều khiển và các câu điều kiện. Điều này bao gồm học các phép toán Boolean, câu lệnh Else/If và các loại vòng lặp khác. Những khái niệm này thực sự có lợi vì phần lớn logic và mã hóa của bạn phụ thuộc vào những điều này. Một lần nữa, những khái niệm này rất quan trọng để xây dựng bất kỳ logic nào và áp dụng nó trong thế giới thực. Thực hành những điều này hàng ngày sẽ rất tốt nếu bạn muốn phát triển vượt trội với tư cách là một nhà phát triển Python.
Khám phá phân tích dữ liệu
Chơi với dữ liệu là bắt buộc đối với nhà phát triển Python. Khi bạn làm cho cơ bản của mình trở nên vững chắc và tìm hiểu các loại vòng lặp khác nhau, bạn sẽ chuyển sang phần cốt lõi của phân tích dữ liệu. Trong giai đoạn này, bạn sẽ học các nền tảng cơ bản của phân tích dữ liệu/khoa học dữ liệu. Người học sẽ học cách nhập và làm sạch dữ liệu, tiến hành phân tích dữ liệu khám phá, sử dụng các kỹ thuật trực quan hóa và hiểu các phương pháp kỹ thuật tính năng tốt nhất. Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về khoa học dữ liệu, bạn phải biết và thành thạo các thư viện thao tác dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu nổi tiếng, bao gồm Pandas, Matplotlib, NumPy và seaborn, để thực hiện các tác vụ khác nhau. Python có đầy đủ các thư viện khác nhau để thực hiện bất kỳ loại tác vụ nào và việc khám phá cũng như biết cách chúng hoạt động là điều cần thiết đối với các nhà phát triển Python. Các thư viện này cho phép các nhà phát triển xây dựng chương trình mà không cần viết mã từ đầu. Vì vậy, biết chúng sẽ giúp bạn giảm thời gian cần thiết để phát triển bất kỳ chương trình nào.
Số liệu thống kê
Khi bạn tự tin trong việc làm sạch dữ liệu của mình và thực hiện EDA, bạn cần tìm hiểu quy trình làm việc của khoa học dữ liệu và thống kê cơ bản của khoa học dữ liệu. Những khái niệm này rất quan trọng vì chúng đảm bảo dữ liệu bạn sử dụng để đào tạo các mô hình là không thiên vị. Trong giai đoạn này, các chủ đề chính bạn sẽ học bao gồm dữ liệu thử nghiệm/ đào tạo phân đoạn, làm việc với dữ liệu không cân bằng, đặt câu hỏi về khoa học dữ liệu và phát triển giả thuyết. Để biết thêm về các chủ đề này và được huấn luyện chuyên nghiệp, bạn có thể đăng ký khóa học Python tốt nhất. Để vượt qua các khóa học cấp chứng chỉ về python, người ta phải hiểu sâu hơn về tất cả những điều này.
Học máy
Phần cuối cùng trong giai đoạn học tập là hiểu về Machine Learning. Trong giai đoạn này, bạn sẽ xây dựng các mô hình sáng tạo bằng các công cụ học máy như scikit-learning. Nó là một thư viện mã nguồn mở với một loạt các thuật toán học tập có giám sát và không giám sát. Công cụ này bao gồm tài liệu khổng lồ được yêu cầu bởi các nhà khoa học dữ liệu trong khi lập mô hình dữ liệu. Các tính năng quan trọng của thư viện này là giảm kích thước, thuật toán phân cụm, phương pháp tập hợp, điều chỉnh tham số và trích xuất và lựa chọn tính năng.