Nếu bạn là nhà khoa học dữ liệu hoặc muốn học Khoa học dữ liệu với Python, đây là năm kỹ năng quan trọng bạn cần phát triển khi mới bắt đầu
Và để giúp bạn phát triển những kỹ năng này, chúng tôi đã liên kết một số tài nguyên tốt nhất hiện có để giúp bạn trở thành người thực hành dữ liệu sáng tạo
1. Cạo dữ liệu
Thu thập dữ liệu từ các trang web là một trong những nguồn dữ liệu hợp lý và dễ tiếp cận nhất
Bạn sẽ cần học cách sử dụng các gói Python như urllib2, yêu cầu, Simplejson, hoạt động biểu thức chính quy, selen và súp đẹp mắt để xử lý các yêu cầu web và định dạng dữ liệu dễ dàng hơn
2. SQL
Bạn cần tìm hiểu cách biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có thể hành động và khi bạn có một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, bạn sẽ muốn lưu trữ và xử lý dữ liệu đó
Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu hoặc một kỹ sư hiệu quả, bạn phải có khả năng sắp xếp và trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ bằng SQL
3. khung dữ liệu
SQL rất quan trọng trong khoa học dữ liệu và tuyệt vời để xử lý lượng lớn dữ liệu, tuy nhiên nó thiếu Machine Learning và Data Visualization
Vì vậy, bạn sẽ phải trải qua quá trình đau đớn để kích hoạt các dịch vụ Machine Learning trong SQL Server hoặc sử dụng MapReduce để lấy dữ liệu ở kích thước có thể quản lý và sau đó xử lý dữ liệu đó bằng Pandas
4. Học máy
Rất nhiều khoa học dữ liệu có thể được thực hiện bằng cách chọn, tham gia và nhóm theo [hoặc tương đương, lập bản đồ và thu nhỏ] nhưng đôi khi bạn cần thực hiện một số thao tác học máy không tầm thường
Trước khi bạn chuyển sang các thuật toán phức tạp hơn, hãy thử các thuật toán đơn giản hơn như Naive Bayes và hồi quy tuyến tính, chính quy. Trong Python, chúng được triển khai trong scikit-learning
5. Trực quan hóa dữ liệu
Khoa học dữ liệu là truyền đạt những phát hiện của bạn và trực quan hóa dữ liệu là một phần vô cùng quý giá trong đó
Python cung cấp sơ đồ giống như Matlab thông qua matplotlib, có chức năng, ngay cả khi nó thiếu một cách nghiêm túc và nếu bạn thực sự nghiêm túc về trực quan hóa động, hãy thử d3
“Những kỹ năng này được giảng dạy xuất sắc trong Nhà khoa học dữ liệu với Python Career Track
DataCamp cung cấp hơn 200 khóa học do các chuyên gia hướng dẫn về các chủ đề như nhập dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và học máy
Bạn học nhanh hơn thông qua phản hồi ngay lập tức và được cá nhân hóa của DataCamp về mọi bài tập. ”
Bạn cũng có thể quan tâm đến việc đọc Cách học Khoa học dữ liệu với Python Track hoặc có thể cân nhắc bắt đầu với một Khóa học Khoa học dữ liệu tốt nhất [và giá cả phải chăng…] để tìm hiểu và nâng cấp các kỹ năng Khoa học dữ liệu của bạn
Do tính đơn giản và dễ sử dụng, Python dành cho khoa học dữ liệu là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong lĩnh vực khoa học và nghiên cứu. Những người không có nền tảng kỹ thuật có thể dễ dàng học cách sử dụng nó vì tính đơn giản và thư viện lớn của nó. Ngoài ra, nó hoạt động tốt hơn để tạo mẫu nhanh
Các nhà khoa học AI cũng ủng hộ Python, liên quan đến các lĩnh vực ứng dụng. Các nhà phát triển có xu hướng dựa vào Java khi nói đến các lĩnh vực như tạo thuật toán phát hiện gian lận và bảo mật mạng, nhưng họ đã chọn Python cho các ứng dụng khoa học dữ liệu như phân tích tình cảm và xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP] vì nó có một thư viện công cụ lớn giúp việc này trở nên dễ dàng hơn . Python có cần thiết cho việc học khoa học dữ liệu hay không?
Trăn là gì?
Python là một ngôn ngữ cấp cao, mã nguồn mở, được giải thích, cung cấp các kỹ thuật lập trình hướng đối tượng xuất sắc. Khoa học dữ liệu tận dụng ngôn ngữ này trong tất cả các dự án của họ và là một trong những ngôn ngữ tốt nhất mà các nhà khoa học dữ liệu có thể tận dụng. Python cung cấp các khả năng tuyệt vời để xử lý các hàm số học, thống kê và khoa học. Để đối phó với các ứng dụng khoa học dữ liệu, nó cung cấp các thư viện tuyệt vời.
Các tính năng chính của Python
Mặc dù là một ngôn ngữ lập trình tương đối tiên tiến, Python rất dễ học. Có thể mất nhiều thời gian hơn để hiểu đầy đủ các khái niệm, gói và mô-đun phức tạp của Python
- Đơn giản để đọc và rất dễ học
Mã Python giống với các thuật ngữ tiếng Anh hàng ngày. Các vết lõm xác định mã. Do tính đơn giản trong học tập, Python là công cụ hoàn hảo cho các lập trình viên mới làm quen. Nó mang lại cho các lập trình viên lợi ích của việc sử dụng ít dòng mã hơn một dòng để hoàn thành nhiệm vụ. Nói cách khác, nó giống như chơi với nó hơn là làm việc với các mã.
Python được tạo theo giấy phép nguồn mở mà OSI đã chấp nhận. Nó có thể được tải xuống và sử dụng miễn phí trong các ứng dụng. Nó có thể được tải xuống và sử dụng trong các ứng dụng mà không tốn bất kỳ chi phí nào. Ngoài ra, nó có thể được tự do thay đổi và phân phối lại.
- Có thể sử dụng cùng một mã trên nhiều thiết bị
Mã được viết một lần có thể được áp dụng trên một số máy, làm cho Python có thể di chuyển được. Giả sử bạn sử dụng máy Mac để viết chương trình Python. Không cần sửa đổi để chạy nó sau này trên Windows hoặc Linux
Để chạy một chương trình trong bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, kiểu của nó phải được khai báo trước khi một biến có thể được sử dụng. Nhưng nó không giống trong Python. Ở đây, loại biến có thể được quyết định trong thời gian chạy. Kết quả là Python hiện là ngôn ngữ được gõ động
Như một minh họa, bạn không cần phải viết int x = 10 khi bạn cần cung cấp giá trị nguyên là 10 cho biến “x”. Viết x = 10 là đủ. Việc Python hỗ trợ cả lập trình hướng đối tượng và hướng thủ tục là một trong những điểm mạnh chính của nó.
Các trường hợp sử dụng Python với các ví dụ
Các trường hợp sử dụng sau đây nói về hiệu quả của Python đối với khoa học dữ liệu
Python khá được yêu thích trong lĩnh vực máy học hoặc AI. Mặc dù là một ngôn ngữ cũ, Python đã phát triển để hoạt động với nhiều công nghệ mới. Việc xây dựng các mô-đun máy học phức tạp đòi hỏi một loạt tính toán, mà tính ổn định của Python khiến nó có khả năng xử lý.
Một số thư viện nổi tiếng do Python cung cấp để phục vụ cho các dự án máy học và trí tuệ nhân tạo là Sensorflow, Numpy, Keras và Scikit Learn
Python cũng giúp phát triển trò chơi, AI đơn giản và lập trình web tiêu chuẩn. Có thể phát triển trò chơi 3D bằng các gói Python như PyGame và PySoy. Ngoài ra, nó cung cấp một thư viện cho bất kỳ chủ đề nào, bất kể lĩnh vực của bạn là gì
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều nhất để tạo phần mềm giáo dục và các khóa học trực tuyến. Đây là ngôn ngữ lập trình thân thiện với người dùng cho người mới bắt đầu và có đường cong học tập thấp và vô số tài nguyên. Như đã đề cập, Python là một ngôn ngữ rất “dễ đọc” và thường được sử dụng để tạo các khóa học trực tuyến
Lợi ích của việc học Python với tư cách là nhà khoa học dữ liệu
Nếu bạn học python cho khoa học dữ liệu, bạn có thể mở khóa những lợi ích sau –
- Các thư viện có thể nâng cao tính dễ lập trình
Tổng số thư viện hiệu quả trong công việc và cải thiện tính dễ lập trình là tiện ích lớn nhất của nó để cho phép nhà khoa học dữ liệu hoàn thành hiệu quả các công việc khó khăn nhanh hơn và ít phải viết lại hơn. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn nên biết các thư viện quan trọng sau giúp Python trở thành một công cụ hiệu quả và đáng tin cậy để phân tích và trực quan hóa dữ liệu
- NumPy hỗ trợ chúng tôi với các công cụ đa chức năng mạnh mẽ và các đối tượng mảng là một trong những thư viện Python cơ bản nhất. Nhiều người sử dụng NumPy để phân tích dữ liệu. Một mảng đa chiều đồng nhất là thành phần chính của nó.
- Matplotlib cung cấp các hình ảnh trực quan hiệu quả và tuyệt đẹp. Một số câu chuyện có thể được viết bằng cách sử dụng dữ liệu mà Matplotlib đã trực quan hóa.
- Pandas là một trong những thư viện được sử dụng rộng rãi và ưa chuộng nhất cho khoa học dữ liệu. Các ứng dụng dự định của nó bao gồm thống kê, kỹ thuật, khoa học xã hội và phân tích dữ liệu thực tế.
- Lập trình hướng đối tượng và thủ tục
Nếu dữ liệu và đối tượng là những cân nhắc thiết kế chính hơn là chức năng và logic, thì ngôn ngữ lập trình được cho là hướng đối tượng. Mặt khác, một ngôn ngữ lập trình được định hướng theo thủ tục nếu nó nhấn mạnh các chức năng [mã có thể sử dụng lại] nhiều hơn.
Cho rằng nó được tạo ra như một ngôn ngữ lập trình cấp cao để lập trình cho mục đích chung, Python hỗ trợ cả lập trình hướng đối tượng và thủ tục. Python là một đa mô hình, cho phép bạn tạo các chương trình hoặc thư viện chủ yếu theo thủ tục, hướng đối tượng hoặc chức năng trong bất kỳ sự kết hợp nào của ba lĩnh vực lập trình này
- Một cộng đồng lớn, giúp đỡ
Tận dụng khoa học dữ liệu bằng Python có nhiều lợi thế, một trong số đó là bạn sẽ có quyền truy cập vào một cộng đồng Pythonistas tuyệt vời và thậm chí có thể tham gia cùng họ. Vì đã tồn tại được ba thập kỷ, Python đã được thiết kế để dễ học và dễ xây dựng với.
Có một cộng đồng Pythonistas khá lớn và đam mê ngoài kia. Họ luôn có thể giúp bạn và có thể chia sẻ mẹo của họ, trả lời câu hỏi của bạn, sửa mã của bạn và thảo luận về các ý tưởng mới vì nó vẫn phù hợp với rất nhiều người và doanh nghiệp trong một thời gian dài như vậy. Bạn có thể tìm thấy chúng ở bất cứ đâu.
R vs Python cho khoa học dữ liệu
Cả nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu đều sử dụng R và Python thường xuyên, nhưng mỗi người đều có một mục đích cụ thể trong quy trình. Về bản chất, Python là ngôn ngữ có mục đích chung được sử dụng trên tất cả các loại công nghệ phần mềm và khoa học dữ liệu, trong khi R được sử dụng riêng để phân tích và thống kê dữ liệu. Nó thường là một chủ đề nóng trong Python cho các câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu
Các điểm so sánhRPythonKhám phá dữ liệuCó thể xác định các mẫu chung từ dữ liệuCác thư viện được sử dụng để hiểu rõ hơn về dữ liệuLập mô hình thống kêĐược tạo riêng cho phân tích thống kê SciPy là thư viện trong Python hiệu quả cho việc nàyTrực quan hóa dữ liệuCó thể tạo ra các hình ảnh trực quan khách quan, bóng bẩyThư viện Matplotlib của Python rất phù hợp cho việc nàyMặc dù, không giống như phân tích dữ liệu, khám phá dữ liệu không được sử dụng để thu được nhiều thông tin chi tiết nhất về dữ liệu, nhưng nó rất hữu ích trong việc xác định các mẫu chung trong đó. R vốn được phát triển để đạt được điều này, trong khi đó, trong Python, có các thư viện riêng biệt có thể được sử dụng để thực hiện điều đó mà không cần viết một dòng mã nào.
Quá trình phát triển một mô hình phù hợp tuân theo quá trình thu thập và khám phá dữ liệu của bạn. Quá trình xây dựng mô hình dữ liệu hoặc tập hợp các quy tắc trừu tượng xác định cách các phần dữ liệu liên quan với nhau, thường sử dụng các đặc điểm của thế giới thực, được gọi là mô hình hóa dữ liệu. Chúng tôi đề cập đến quá trình sử dụng các mô hình để dự báo dữ liệu trong tương lai là học máy
Cả R và Python đều có thể được sử dụng để lập mô hình thống kê. R được xây dựng đặc biệt để phân tích thống kê. e. làm một bài báo hoặc báo cáo, trong khi Python được sử dụng tốt hơn nhiều nhờ ngôn ngữ lập trình có mục đích chung. SciPy trong Python được sử dụng để tính toán khoa học
Trực quan hóa dữ liệu là một nhiệm vụ phức tạp và kết quả kém có thể ảnh hưởng đến sự hiểu biết về trực quan hóa. Khi nói đến trực quan hóa dữ liệu, thì R tương đối dễ dàng hơn, nhưng bạn có thể sử dụng các thư viện Python như Matplotlob để tạo biểu đồ và biểu đồ cho dữ liệu của mình. R được phát triển để hiển thị kết quả phân tích thống kê của nó, nhưng một trong những khả năng lớn nhất của nó là trực quan hóa dữ liệu. Do đó, thật đơn giản để tạo ra các hình ảnh trực quan khách quan, mượt mà
Tuy nhiên, nếu bạn quyết định không học Python, bạn có thể đánh mất một số triển vọng việc làm đáng giá.
Nắm vững các kỹ năng của bạn với Manipal trực tuyến
Các chương trình khoa học dữ liệu trực tuyến do Manipal Academy of Higher Education [MAHE] cung cấp thông qua Online Manipal là một cách tuyệt vời để bắt đầu nếu bạn đang tìm kiếm một sự nghiệp sinh lợi trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Cho dù bạn muốn làm việc trong ngành hay chuyển sang lĩnh vực khác, khóa học khoa học dữ liệu do các chuyên gia giảng dạy sẽ giúp bạn biết cách học Python cho khoa học dữ liệu.
Khóa học sẽ cho phép bạn cải thiện khả năng phân tích và kỹ thuật giải quyết vấn đề của mình và đạt được trình độ của một số ngôn ngữ lập trình. Để biết thêm thông tin, hãy truy cập trang web Manipal trực tuyến ngay bây giờ