Python là ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp hiện nay. Python đặc biệt phổ biến để phân tích dữ liệu và tính toán khoa học. Bài viết này sẽ thảo luận về cách bạn có thể sử dụng hiệu quả Python để tiến hành phân tích dữ liệu
Có nhiều cách khác nhau để phân tích dữ liệu. Dữ liệu có thể được phân tích mô tả, bao gồm mô tả các tính năng chính của dữ liệu. Dữ liệu cũng có thể được phân tích thống kê, bao gồm thực hiện các kiểm tra thống kê trên dữ liệu. Python là một ngôn ngữ tuyệt vời cho cả phân tích dữ liệu mô tả và thống kê
Một trong những thư viện phân tích dữ liệu Python phổ biến nhất là Pandas. Pandas cung cấp nhiều chức năng để thao tác và phân tích dữ liệu. Ví dụ: các lập trình viên có thể sử dụng gấu trúc để tính toán số liệu thống kê tóm tắt, tạo các biến mới và thậm chí trực quan hóa dữ liệu
Học máy và Python song hành
Python cũng là mục yêu thích của nhà khoa học dữ liệu cho máy học. Học máy là một dạng trí tuệ nhân tạo tiêu chuẩn được các lập trình viên sử dụng để tự động phát hiện các mẫu trong dữ liệu. Python cung cấp nhiều thư viện cho máy học, chẳng hạn như TensorFlow và Scikit-learning. Do chức năng chuyên sâu của các thư viện này, Python là công cụ hàng đầu đã được khẳng định trong không gian máy học
Python là một công cụ ưa thích cho các nhà khoa học dữ liệu
Nhìn chung, Python là một ngôn ngữ tuyệt vời để phân tích dữ liệu. Ngôn ngữ lập trình và cú pháp dễ học và có sẵn các thư viện phân tích dữ liệu, học máy và tính toán thống kê mạnh mẽ để mọi người tận dụng
Python hoàn hảo để phân tích dữ liệu vì tính linh hoạt và dễ đọc của nó. Python là một ngôn ngữ thông dịch cấp cao, dễ học. Một số người gọi mã Python là mã giả, có nghĩa là nó dễ đọc và dễ hiểu. Python cũng đa nền tảng, có nghĩa là nó có thể chạy trên mọi hệ điều hành
Sự phổ biến của Python trong phân tích dữ liệu nói chung là do các thư viện của nó. Các thư viện này mang lại chức năng bổ sung để mở rộng khả năng cốt lõi của ngôn ngữ lập trình
Python giúp thực hiện các tác vụ quản lý máy chủ hàng ngày, bao gồm dọn dẹp dữ liệu, trộn, lập mô hình và dự báo. Do đó, nó được yêu thích đối với quản trị viên máy chủ, nhân viên DevOps, lập trình viên và nhà nghiên cứu
Nhà phát triển Khai thác sức mạnh của thư viện Python
Các thư viện của Python rất dễ sử dụng và được ghi chép đầy đủ. Ví dụ: thư viện pandas được sử dụng để thao tác và phân tích dữ liệu, trong khi thư viện Matplotlib tạo trực quan hóa dữ liệu. Làm việc cùng nhau, họ bổ sung thêm một khía cạnh mới cho việc thu thập và nghiên cứu dữ liệu
Tận dụng sức mạnh và khả năng mở rộng của Python để phân tích dữ liệu
Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ với một số trường hợp sử dụng. Ví dụ: đó là ngôn ngữ lập trình tiêu chuẩn được sử dụng để xây dựng phần mềm, trò chơi và tiến hành nghiên cứu khoa học
Là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, nó giúp phát triển các ứng dụng máy tính để bàn, ứng dụng web và ứng dụng di động
Python là ngôn ngữ lập trình cấp cao, dễ học và dễ đọc. Do đó, đây là một lựa chọn tuyệt vời cho người mới bắt đầu học cách viết mã, đặc biệt là so với việc học các ngôn ngữ chương trình khác, bao gồm C ++ hoặc Java
Truy cập vào các mô-đun và thư viện giúp rút ngắn thời gian học tập và trao quyền cho các lập trình viên ở mọi cấp độ kinh nghiệm và kỹ năng để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả
Python cần một trình biên dịch, trình thông dịch, thư viện và mô-đun để chạy để hoạt động hiệu quả. Tuy nhiên, do sự đơn giản và sang trọng này, nó giúp các lập trình viên dễ dàng gỡ lỗi mã hơn và kiểm tra kết quả chương trình của họ.
Thư viện là tập hợp các chức năng được nhóm lại để tạo thành một mô-đun duy nhất. Chúng thường được sử dụng cùng với các thư viện hoặc mô-đun khác để cung cấp nhiều chức năng hơn cho lập trình viên
Học Python đơn giản hơn các ngôn ngữ khác với cú pháp đơn giản và ít quy tắc. Điều đó làm cho Python trở thành một lựa chọn hợp thời trang và thực dụng để phân tích dữ liệu
Nghiên cứu và phân tích dữ liệu đơn giản bằng Python
Nhiều bên thứ ba đã giúp đưa Python đến tiêu chuẩn hiện tại bằng cách đóng góp cho dự án cốt lõi và phát triển các thư viện của bên thứ ba với chức năng mở rộng
Ví dụ: Wes McKinney, một nhà khoa học dữ liệu, đã phát triển thư viện gấu trúc. Nhóm Google Brain đã mang thư viện TensorFlow ra thế giới. Các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu sử dụng các thư viện này để tiến hành nghiên cứu và phân tích dữ liệu
Nhiều tài nguyên trực tuyến có thể giúp bạn bắt đầu với Python để phân tích dữ liệu. Ví dụ: trang web chính thức của Python có hướng dẫn bao gồm những kiến thức cơ bản về ngôn ngữ này
Ngoài ra, bạn có thể tìm thấy nhiều tài nguyên trực tuyến để giúp bạn bắt đầu với Python. Từ các hướng dẫn, tài liệu và các khóa học trực tuyến, với những tài nguyên này, bạn có thể tìm hiểu kiến thức cơ bản về Python và sử dụng nó để phân tích dữ liệu và các ứng dụng khác. Khi bạn làm như vậy, bạn sẽ gia nhập hàng ngũ ngày càng tăng của những người dựa vào ngôn ngữ này để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp và phân tích dữ liệu