Python có thể là ngôn ngữ lập trình cấp cao, hữu ích cho phép làm việc nhanh hơn. Nó hỗ trợ một loạt các mô hình lập trình, cũng như lập trình theo thủ tục, hướng đối tượng và thực tế, cũng như lập trình có cấu trúc. Nhờ có thư viện tục ngữ chuyên sâu, nó thường được nhận xét là ngôn ngữ "có pin".
Python được thiết kế bởi lập trình viên máy tính người Hà Lan Guido van Rossum vào cuối những năm 1980. Nó có hiệu lực vào tháng 12 năm 1989
Nhiều nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng đang nỗ lực để lấy Chứng chỉ về Khoa học dữ liệu với Python. Vì Python được sử dụng rộng rãi trong trí tuệ nhân tạo cho rô-bốt và trợ lý giọng nói như Alexa, Siri và Google Assistant, trong số những thứ khác. Đối với những người quan tâm đến việc nghiên cứu ngôn ngữ lập trình này, một số cuốn sách hay nhất về khoa học dữ liệu python có thể truy cập được. Chúng ta hãy xem một số trong những cái hàng đầu.
Top 8 cuốn sách khoa học dữ liệu Python hay nhất
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Có rất nhiều sách về Python dành cho khoa học dữ liệu; .
1. Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python [Lập trình thực tế cho người mới bắt đầu]
Cuốn sách "Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python" của Al Sweigart được phát hành lần đầu tiên vào ngày 25 tháng 11 năm 2014. Hơn 500.000 bản đã được bán và 2.462 độc giả đã xếp hạng cuốn sách này là 4. 3 trên 5 trên trang web Goodreads. So với các cuốn sách khác về Python cho Khoa học dữ liệu, cuốn sách này được xếp hạng cao nhất và là cuốn sách hay nhất về khoa học dữ liệu với trăn. Nhà xuất bản của cuốn sách này là "No Starch Press" và ấn bản thứ hai được phát hành vào ngày 12 tháng 11 năm 2019.“Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python” là cuốn sách khoa học dữ liệu về python tốt nhất dành cho người mới bắt đầu không có kiến thức chuyên môn về lập trình trước đó về cách viết chương trình chạy nhanh và hiệu quả đồng thời thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại tẻ nhạt. Mọi người đều gặp phải vấn đề thực hiện nhanh các tác vụ tẻ nhạt trên máy tính của họ, chẳng hạn như cập nhật dữ liệu lặp đi lặp lại trong các ô của trang tính Excel. Cuốn sách này cung cấp các giải pháp lập trình thực tế cho những vấn đề này
Sau khi tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về lập trình Python từ cuốn sách này, bạn sẽ có thể viết các chương trình Python thực hiện các kỳ công tự động hóa hữu ích và ngoạn mục một cách dễ dàng. Sau đây là một số ưu điểm quan trọng nhất của cuốn sách này.
- Nó giải thích cách sử dụng trình bao tương tác Python để thử nghiệm mã hóa, cũng như các biểu thức, loại lệnh Python cơ bản nhất.
- Mô tả cách các ứng dụng của bạn có thể đọc tệp văn bản và lưu trữ dữ liệu trong các thư mục trên ổ cứng máy tính của bạn.
- Chứng minh cách Python nhanh hơn đáng kể so với người dùng trong việc sao chép, di chuyển, đổi tên và xóa một lượng lớn tệp. Ngoài ra, nó dạy cách nén và giải nén tệp.
- Trình bày cách tạo các chương trình phần mềm có thể tự động tải xuống các trang web và trích xuất nội dung của chúng. Nó được gọi là quét web.
- Nó giải thích cách thao tác trên bảng tính Excel theo lập trình, vì vậy bạn không cần phải đọc chúng. Điều này có lợi khi bạn phải đánh giá hàng trăm hoặc hàng nghìn trang.
2. Sổ tay khoa học dữ liệu Python. Công cụ và kỹ thuật dành cho nhà phát triển
"Python Data Science Handbook Essential Tools for Working With Data" là cuốn sách tốt nhất để học python cho khoa học dữ liệu, được viết bởi Jake Vander Plas và được phát hành bởi O'Reilly Media, Inc. Tháng 11 năm 2016 chứng kiến việc xuất bản bản sao đầu tiên. Trên trang web Goodreads, độc giả đã chấm cho cuốn sách này điểm 4. 3 trên 5 [524 xếp hạng]
Các mô-đun của Python để lưu trữ, thao tác và rút ra thông tin chi tiết từ dữ liệu khiến nó trở thành công cụ hàng đầu cho người mới bắt đầu lập trình và nhà nghiên cứu. Bạn có thể thành thạo một số công nghệ khoa học dữ liệu quan trọng của Python từ sổ tay khoa học dữ liệu Python, bao gồm Pandas, Matplotlib, NumPy, Scikit-Learn, Machine Learning, IPython, v.v.
Học các công cụ Python thiết yếu đã được thảo luận trước đây là một trong những lợi thế chính của cuốn sách này. Hãy nghiên cứu thêm về chúng dưới đây.
- học máy. Các công cụ dành cho máy học là thuật toán sử dụng trí tuệ nhân tạo cho phép các hệ thống học hỏi và phát triển mà không cần nhiều đầu vào của con người.
- Matplotlib. Chứa các kỹ năng Python cho nhiều loại trực quan hóa dữ liệu.
- gấu trúc. Bao gồm DataFrame để xử lý dữ liệu cột/nhãn hiệu quả trong Python.
- NumPy. Chứa Ndarray trong Python để lưu trữ và xử lý nhanh các mảng dữ liệu dày đặc
- Scikit-Tìm hiểu. Đối với các triển khai Python hiệu quả và sạch sẽ của các thuật toán học máy quan trọng và được thiết lập tốt nhất.
- IPython. Cung cấp nền tảng tính toán dựa trên Python cho các nhà khoa học dữ liệu.
3. Khóa học về sự cố Python. Giới thiệu thực hành, dựa trên dự án về lập trình
Eric Matthes đã viết "Python Crash Course. Giới thiệu thực hành, dựa trên dự án về lập trình," được xuất bản bởi No Starch Press. Phiên bản đầu tiên được phát hành vào ngày 25 tháng 2 năm 2015 và phiên bản thứ hai được phát hành vào ngày 3 tháng 5 năm 2019. Độc giả đã đánh giá cuốn sách này là 4. 36 trên 5 trên trang web GoodReads. Theo nhà phát hành, phiên bản thứ ba sẽ ra mắt vào tháng 12 năm 2022 và đã có đơn đặt hàng trước.
Khóa học Python Crash là phần giới thiệu vững chắc về lập trình Python di chuyển nhanh chóng. Nó sẽ giúp bạn viết chương trình, khắc phục sự cố và xây dựng các đối tượng có thể sử dụng ngay lập tức. Đây là cuốn cẩm nang ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu python bán chạy nhất trên thế giới. Sau đây là một số lợi ích chính của cuốn sách này.
- Dữ liệu có thể được sử dụng để tạo infographics tương tác.
- Mô tả cách Xử lý lỗi và lỗi để bạn có thể khắc phục các sự cố lập trình của riêng mình.
- Giải thích cách xây dựng, tinh chỉnh và triển khai các ứng dụng web trực tuyến một cách đáng tin cậy.
- Cho biết cách tạo trò chơi 2D đáp ứng với đầu vào chính và hành động của chuột và tăng độ khó.
4. Python để phân tích dữ liệu - Sắp xếp dữ liệu với Pandas, NumPy và IPython
Cuốn sách "Python for Data Analysis - Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython'' của Wes McKinney được xuất bản bởi O'Reilly Media, Inc. Phiên bản đầu tiên được ra mắt vào ngày 30 tháng 12 năm 2011 và phiên bản thứ hai được xuất bản vào tháng 10 năm 2017. Cuốn sách này được đánh giá 4. 16 trên 5 sao trên trang web GoodReads.
Trong cuốn sách này, bạn sẽ học cách áp dụng các thuật toán và công cụ khoa học dữ liệu cơ bản nhất từ đầu. Nó sẽ hướng dẫn bạn xây dựng các kỹ năng phân tích và kiến thức lập trình để thành thạo trong Bootcamp mã hóa khoa học dữ liệu. Nếu bạn có năng khiếu bẩm sinh về toán học và một số khả năng lập trình, cuốn sách này sẽ hướng dẫn bạn về số học và thống kê, cốt lõi của khoa học dữ liệu, cũng như các kỹ năng hack cần thiết để bắt đầu trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Dưới đây là một số lợi ích chính mà cuốn sách này sẽ cung cấp cho người đọc.
- Vấn đề "Hai ngôn ngữ" được giải quyết trong cuốn sách này.
- Mô tả cách cài đặt và định cấu hình các hệ điều hành như Windows, macOS của Apple và Linux.
- Xác định và làm việc với cả dữ liệu chuỗi thời gian điển hình và thất thường.
- Với các ví dụ đầy đủ, chi tiết, người đọc có thể tìm hiểu cách giải quyết các thách thức phân tích dữ liệu trong thế giới thực.
- Tìm hiểu về các khía cạnh cơ bản và nâng cao của Numeral Python [NumPy].
- Học cách sử dụng IDE và trình soạn thảo văn bản, cũng như cài đặt và nâng cấp các gói Python như Python 2 và 3.
5. Think Python - Cách suy nghĩ như một nhà khoa học máy tính
Cuốn sách "Think Python - How to Think Like a Computer Scientist" là cuốn sách hay nhất về khoa học dữ liệu của Allen B. Downey và được xuất bản bởi O'Reilly Media, Inc. Phiên bản đầu tiên được ra mắt vào tháng 8 năm 2012 và phiên bản thứ hai được cập nhật vào tháng 12 năm 2015 cho Python 3. 1482 độc giả đánh giá cuốn sách này 4. 36 trên 5 sao trên trang web GoodReads.
Allen B. Downey đã phát triển cuốn sách này để đáp lại sự không hài lòng của anh ấy khi chứng kiến quá nhiều sinh viên phải vật lộn với chủ đề này. Có rất nhiều cuốn sách lớn với nhiều thông tin thừa về java nhưng rất ít trợ giúp lập trình thực tế. Vì vậy, tác giả đã lấp đầy tất cả những lỗ hổng đó trong cuốn sách này bằng những thông tin hữu ích về python. Tất cả mã hỗ trợ trong ấn bản thứ hai của "Think Python" đã được cập nhật lên Python 3. Phần giới thiệu thực tế này giới thiệu cho bạn những ý tưởng cơ bản của ngôn ngữ trước khi chuyển sang các chức năng, vòng lặp, định dạng dữ liệu và lập trình hướng đối tượng. Hãy xem xét một số lợi ích chính của cuốn sách này dưới đây.
- Cuốn sách này cung cấp cho bạn những kiến thức cơ bản về cách lập trình, chạy Python và các toán tử số học.
- Gỡ lỗi cú pháp, thời gian chạy và lỗi ngữ nghĩa.
- Phân tích các hoạt động Python cơ bản và thuật toán tìm kiếm.
- Học cách thực hiện nhiều thao tác như hàm toán học, thành phần, luồng thực thi và sơ đồ ngăn xếp, trong số những thao tác khác.
6. Học Python
Cuốn sách "Học Python" được viết bởi Mark Lutz và David Ascher, và được xuất bản bởi O'Reilly Media, Inc. Phiên bản đầu tiên được ra mắt vào tháng 4 năm 1999 và phiên bản thứ hai được phát hành vào tháng 12 năm 2003. Cuốn sách này được xếp hạng 3. 99 trên 5 sao bởi 2995 độc giả trên trang web GoodReads.
Các lập trình viên được cung cấp tất cả kiến thức họ cần trong phần đầu tiên của cuốn sách này, bao gồm thông tin về toán tử, kiểu, lớp, câu lệnh, hàm, ngoại lệ và mô-đun. Đối với các nhà khoa học dữ liệu hoặc lập trình viên đầy tham vọng, việc học sách python cũng bao gồm ngữ cảnh bổ sung, chẳng hạn như tóm tắt cập nhật về lập trình hướng đối tượng và đánh dấu cú pháp, thảo luận về lựa chọn khởi động và cấu hình chương trình, thảo luận mới về nguồn tài liệu, v.v.
Cả hai tác giả đã đề cập đến tài liệu nâng cao hơn, chỉ ra cách các chương trình thực và các thư viện đi cùng với chúng có thể được sử dụng để thực hiện các tác vụ phổ biến trong Python. Hãy xem xét những lợi ích chính như vậy được đề cập trong cuốn sách này
- Mỗi chương có một tập hợp các hoạt động sẽ kiểm tra kiến thức Python của bạn và đánh giá mức độ hiểu của bạn.
- Cuốn sách này tập trung vào ngôn ngữ cốt lõi chi tiết.
- Tìm hiểu cách sử dụng Python để phát triển cơ sở dữ liệu, tích hợp thành phần, GUI và lập trình hệ thống.
- Lập trình cho trò chơi, hình ảnh, XML và trí tuệ nhân tạo bằng Python, v.v.
- Hiểu biết về thế mạnh công nghệ của Python.
7. Giới thiệu về Học máy với Python. Hướng dẫn dành cho nhà khoa học dữ liệu
Truyền thông O'Reilly, Inc. đã xuất bản cuốn sách "Giới thiệu về Machine Learning với Python. Hướng dẫn dành cho các nhà khoa học dữ liệu," được viết bởi Andreas C. Müller và Sarah Guido. Cuốn sách này được phát hành vào tháng 10 năm 2016. Cuốn sách này được đánh giá 4. 35 trên 5 sao bởi 456 độc giả trên trang web GoodReads.Đối với Ph. D. và sinh viên tốt nghiệp nghiên cứu về máy học, có một số cuốn sách có thể truy cập được, nhưng không dành cho những người muốn tìm hiểu điều này một cách độc lập. Ngày nay, không cần bằng cấp để sử dụng Python cho máy học. Do đó, các tác giả của cuốn sách này đã viết nó để hỗ trợ những người không có bằng tiến sĩ. D. hoặc bất kỳ bằng đại học nào khác muốn áp dụng học máy. Cuốn sách này bao gồm 8 chương. Sau đây là các chủ đề được thảo luận trong cuốn sách sẽ hữu ích cho người đọc.
- Giải thích cách xâu chuỗi các mô hình và đóng gói quy trình của bạn bằng đường ống dẫn.
- Giải thích tầm quan trọng của cách biểu diễn dữ liệu học máy và những phần nào của dữ liệu cần được xem xét.
- Chứa các tham chiếu đến các chủ đề phức tạp hơn và cung cấp một bản tóm tắt cấp cao.
- Đối với các nhà khoa học dữ liệu, nhà nghiên cứu và nhà khoa học làm việc trên các ứng dụng thương mại, các kỹ thuật được cung cấp trong cuốn sách này đặc biệt hữu ích.
- Nó thảo luận về các thuật toán học máy phổ biến nhất được sử dụng ngày nay và xem xét các lợi ích và hạn chế của chúng.
8. Khoa học dữ liệu từ đầu. Nguyên tắc đầu tiên với Python
Truyền thông O'Reilly, Inc. đã xuất bản cuốn sách "Khoa học dữ liệu từ đầu - Nguyên tắc đầu tiên với Python" được viết bởi Joel Grus. Cuốn sách này được phát hành vào ngày 14 tháng 4 năm 2015. Cuốn sách này được xếp hạng 3. 91 trên 5 sao bởi 955 độc giả trên trang web GoodReads.
Nếu bạn có năng khiếu về toán học và một số khả năng lập trình, cuốn sách này sẽ hướng dẫn bạn về số học và thống kê, cốt lõi của khoa học dữ liệu, cũng như các kỹ năng hack cần thiết để bắt đầu trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Dòng dữ liệu rối ren hiện nay đã để lại nhiều câu hỏi chưa được trả lời. Đối với tất cả những câu hỏi phức tạp đó, cuốn sách này cung cấp các giải pháp. Dưới đây là một số trong những lợi thế chính.
- Giải thích cách điều tra các hệ thống khuyến nghị, NLP, MapReduce, phân tích Mạng và cơ sở dữ liệu.
- Giải thích những điều cơ bản của học máy.
- Dạy khóa học về Python.
- Thu thập, khám phá, làm sạch, trộn và thao tác dữ liệu
Mẹo chuẩn bị cho Python cho Khoa học dữ liệu
Chuẩn bị cho Python cần thực hành liên tục và chọn cuốn sách hay nhất về khoa học dữ liệu python để học Python. Hãy xem một số gợi ý chuẩn bị cho Python bên dưới.
- Bắt đầu chuẩn bị Python của bạn với sự hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản hoặc nền tảng của ngôn ngữ, chẳng hạn như kiểu dữ liệu, chuỗi, thuộc tính, hàm, lớp và đầu vào/đầu ra của tệp.
- Bắt đầu áp dụng kiến thức lý thuyết của bạn vào thực tế ngay lập tức bằng cách làm việc trên các dự án Python nhỏ. Cách tốt nhất để trở thành một lập trình viên Python giỏi là thông qua đào tạo thực hành.
- Nghiên cứu các thư viện Scikit-Learn, Pandas, Matplotlib và NumPy, đây là bốn thư viện khoa học dữ liệu chính của Python.
- Tạo danh mục khoa học dữ liệu khi bạn đang học Python. Xem xét các dự án Học máy, Làm sạch dữ liệu và Trực quan hóa dữ liệu.
- Tìm hiểu các kỹ thuật khoa học dữ liệu Python nâng cao và đưa chúng vào sử dụng trong các dự án vi mô trong thế giới thực.
Các cách khác để học Python cho Khoa học dữ liệu
Có nhiều chế độ khác nhau để học Python. Hãy cùng nghiên cứu một số cách học Python hữu ích cho khoa học dữ liệu dưới đây.
- Chọn những cuốn sách hay nhất về python về khoa học dữ liệu để học Python, sau đó chuyên tâm đọc và thực hành.
- Đọc các bài đăng blog, bài báo và hướng dẫn Python khác nhau.
- Đăng ký các khóa học trực tuyến để lấy chứng chỉ khoa học dữ liệu Python. Tài nguyên đào tạo tốt nhất là KnowledgeHut, nơi bạn có thể kiếm được Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu.
- Sử dụng các công cụ tìm kiếm trên internet hoặc sách tham khảo để tìm giải pháp cho các vấn đề liên quan đến lập trình mà bạn gặp phải.
- Sinh viên có thể chọn một khóa học về khoa học dữ liệu để học đại học hoặc sau đại học, nơi họ nhận được sách giáo khoa về khoa học dữ liệu python để học.
Phần kết luận
Những cuốn sách Python về khoa học dữ liệu tốt nhất, như chúng ta đã thấy ở trên, là những cuốn sách phổ biến nhất và được độc giả trực tuyến đánh giá tốt. Những người muốn được đào tạo bài bản và trở thành chuyên gia về lập trình Python nên đọc những cuốn sách về python dành cho khoa học dữ liệu được liệt kê ở trên để được chứng nhận là nhà khoa học dữ liệu giỏi nhất. Bằng cách có Chứng chỉ về Khoa học dữ liệu của KnowledgeHut, bạn có thể phát triển các kỹ năng cần thiết để thiết kế các mô hình Khoa học dữ liệu và Học máy và thu hút sự chú ý của các tổ chức.
Câu hỏi thường gặp [FAQ]
1. Cuốn sách nào tốt nhất để học khoa học dữ liệu bằng Python?
Cuốn sách tốt nhất để học python về khoa học dữ liệu khuyên dùng để nghiên cứu khoa học dữ liệu dựa trên Python là "Học Python. " Kể từ lần xuất bản đầu tiên vào năm 1999, năm phiên bản đã được cung cấp, gần đây nhất là vào năm 2013.
2. Làm cách nào để tôi bắt đầu học Python cho khoa học dữ liệu?
Python là một ngôn ngữ đơn giản để học về khoa học dữ liệu. Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về Python trước; .
3. Python hay R tốt hơn cho khoa học dữ liệu?
Cả Python và R đều vượt trội để nghiên cứu khoa học dữ liệu, nhưng người học phải đưa ra tùy chọn dựa trên loại khoa học dữ liệu mong muốn. R là một công cụ hữu ích để tính toán và phân tích thống kê, ngay cả khi Python dễ sử dụng và dễ hiểu hơn.