Tôi có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu với python không?

Đôi khi, giáo dục, lý thuyết và thực hành về Khoa học dữ liệu có thể tập trung vào các thuật toán thống kê và Học máy. Mặc dù trọng tâm này tất nhiên là cần thiết vì đây là nền tảng và khía cạnh chính của Khoa học dữ liệu, nhưng có một kỹ năng khác bị bỏ quên, đặc biệt là ở trường học. Kỹ năng này tôi đang đề cập đến là biết cách viết mã trong Python. Tất nhiên, bây giờ với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu, rất có thể bạn đã biết cách lập trình bằng Python, nhưng khi mới bắt đầu, bạn có thể chỉ tập trung vào phần sau thay vào đó. Điều quan trọng là phải thành thạo Python trước khi học Khoa học dữ liệu vì bạn sẽ gặp khó khăn trong việc triển khai các thư viện phổ biến và làm việc với mã có khả năng mở rộng mà các kỹ sư khác cũng có thể làm việc được. Nói như vậy, tôi sẽ nhấn mạnh một vài lý do tại sao bạn nên học Python trước khi học Khoa học dữ liệu

Lập trình hướng đối tượng [OOP]

Ảnh của Markus Spiske trên Bapt [2]

Lập trình hướng đối tượng là rất quan trọng khi bạn là bất kỳ loại kỹ sư nào trong ngành công nghệ, hoặc ít nhất đó là kinh nghiệm của tôi cũng như những người khác đã làm việc trong ngành. Đôi khi, khi bạn học Khoa học dữ liệu, bạn có thể đi thẳng vào các khái niệm và lý thuyết về thuật toán Học máy, mặc dù tất nhiên là hữu ích, nhưng bạn sẽ cần biết cách áp dụng các khái niệm và lý thuyết đó vào thực tế — thường là bằng ngôn ngữ lập trình. Một số Nhà khoa học dữ liệu sử dụng R và một số sử dụng Python, vì vậy bạn có thể áp dụng một số lý do này cho không chỉ Python mà cả R

Lập trình hướng đối tượng bao gồm các thuộc tính như lớp, đối tượng, kế thừa, hàm, phương thức và thể hiện. Bạn vẫn có thể thực hiện các quy trình Khoa học dữ liệu mà không cần lập trình hướng đối tượng và hầu hết đều thực hiện trong nghiên cứu của họ, nhưng một khi bạn muốn mở rộng quy mô và nó được nhiều người nhìn thấy hơn;

Lợi ích của việc thực hành lập trình hướng đối tượng thông qua việc học Python

• mô đun hóa
• cấu trúc mã sạch
• khả năng mở rộng
• tái sử dụng mã
• Bảo vệ
• xử lý sự cố

Lập trình với suy nghĩ về OOP dẫn đến một số lợi ích như những lợi ích tôi đã nêu ở trên, cũng như nhiều lợi ích khác. Những lợi ích này cũng có thể được chia sẻ giữa các đồng nghiệp khác mà tôi sẽ thảo luận dưới đây cho điểm cuối cùng của mình. Bây giờ chúng ta đã thảo luận về lập trình hướng đối tượng, chúng ta có thể đi sâu vào một số cách mà chúng ta có thể kết hợp OOP với thư viện Python phổ biến

gấu trúc

Ảnh của Pascal Müller trên Bapt [3]

Học Python có nghĩa là bạn có thể học Pandas. Pandas bạn nói là gì? . Mặc dù Pandas thường chỉ được liên kết với Khoa học dữ liệu [phần lớn], nhưng nó vẫn là thứ mà bạn có thể tìm hiểu trước để phân tích dữ liệu và các tính toán khác trong các vai trò khác nhau. Có vô số lợi ích khi học Pandas và nó có thể đặc biệt hữu ích cho phần đầu và phần cuối của quy trình Khoa học dữ liệu. Rất nhiều bước tiền xử lý xảy ra trong Khoa học dữ liệu có thể được thực hiện bằng các kỹ thuật của Pandas, chẳng hạn như phân tích dữ liệu khám phá ngay từ đầu và việc giải thích kết quả từ mô hình cuối cùng của bạn cũng có thể được phân tích bằng Pandas

Dưới đây là những lợi ích của việc học Pandas trong Python

• định hình lại dữ liệu
• quan sát tập hợp con
• tập hợp các biến
• tổng hợp dữ liệu
• xử lý dữ liệu bị thiếu
• tạo cột mới
• kết hợp bộ dữ liệu
• nhóm dữ liệu
• các cửa sổ
• âm mưu

Nếu bạn theo liên kết trên, có một bảng cheat tóm tắt tất cả những điều này. Khung dữ liệu Pandas là một phần mạnh mẽ của Pandas cho phép bạn thực hiện tất cả các thao tác dữ liệu đó từ bên trên và là một trong những cách dễ nhất để dịch dữ liệu của bạn sang định dạng mà mô hình Khoa học dữ liệu hoặc thuật toán Máy học có thể đọc được. Tương tự như Pandas, có một thư viện phổ biến khác, dễ sử dụng và mạnh mẽ mà tôi sẽ thảo luận bên dưới

scikit-học

Ảnh của Trần Mậu Trí Tâm trên Bapt [5]

Một thư viện hoặc công cụ phổ biến khác mà các Nhà khoa học dữ liệu thường sử dụng là scikit-learning, nghĩa là nếu bạn tập trung học phần này trước với Python trước khi tìm hiểu chi tiết cụ thể về các thuật toán, bạn sẽ có nền tảng tốt hơn về các thuật toán nói chung. Vì bạn sẽ học thư viện này trước khi chuyển sang lý thuyết Học máy, nên bạn chỉ muốn biết về các thuật toán có thể có và các loại khác nhau ở cấp độ cao để khi bạn bắt đầu nghiên cứu Khoa học dữ liệu cụ thể hơn, bạn sẽ có một ý tưởng . Kỹ thuật này có thể hơi khác thường, nhưng tôi tin rằng có thể hữu ích nếu có một cái nhìn tổng quan đơn giản về những gì bạn sẽ đi sâu vào - như tìm hiểu về các loại thuật toán chính trước tiên và cách lập trình với chúng trong Python, sau đó tìm hiểu

Scikit learn [6] là một công cụ cho phép phân tích dự đoán, được xây dựng trên NumPy, SciPy và matplotlib. Nhiều nhà khoa học dữ liệu sử dụng thư viện này để làm việc với nhiều thuật toán khác nhau

Một số cách phổ biến mà bạn có thể sử dụng scikit-learning là thực hiện các thao tác sau [một vài ví dụ, không giới hạn]

• phân loại - SVM, Rừng ngẫu nhiên
• hồi quy - hàng xóm gần nhất
• phân cụm - k-Means
• lựa chọn mô hình - tìm kiếm lưới, xác thực chéo
• tiền xử lý - biến đổi

Khi bạn sử dụng các thư viện phổ biến này trong Python, bạn sẽ muốn có thể sử dụng chúng và thảo luận về cách chúng hoạt động với các kỹ sư khác, điều này dẫn tôi đến điểm tiếp theo

Hợp tác đa chức năng

Ảnh của Marvin Meyer trên Bapt [7]

Trở thành Nhà khoa học dữ liệu có nghĩa là bạn sẽ phải làm việc với nhiều loại kỹ sư khác nhau, như Kỹ sư phần mềm và Kỹ sư máy học. Có thể giao tiếp với họ là vô cùng quan trọng. Một cách để làm điều đó là thông qua Python. Thông thường, Nhà khoa học dữ liệu có thể tập trung nhiều hơn vào các thuật toán và một số mã; . Có thể viết mã Python của bạn theo cách có thể mở rộng và dễ đọc sẽ giúp bạn triển khai mã của mình tốt hơn nhiều trong kho lưu trữ mã lớn hơn

Dưới đây là một số lợi ích của Python giúp tăng cường cộng tác đa chức năng

• có thể dịch các phương pháp Khoa học dữ liệu qua Python
• cộng tác trên mã Python với nhau
• Yêu cầu kéo GitHub/Git
• kho mã

Tất nhiên, khả năng cộng tác với những người khác là một kỹ năng tuyệt vời cần có và thậm chí còn quan trọng hơn khi bạn có thể áp dụng chính sự cộng tác đó cho không chỉ ý tưởng và khái niệm mà còn cho mã bạn đang sử dụng để xây dựng mô hình của mình.

Bản tóm tắt

Như bạn có thể thấy, thành thạo Python là một bước quan trọng trong việc học Khoa học dữ liệu. Để trở thành một Nhà khoa học dữ liệu giỏi, có một số khái niệm và kỹ năng chính mà bạn nên có trước đó, chẳng hạn như số liệu thống kê và phân tích dữ liệu. Đối với bài viết này, tôi đã thảo luận về một số lý do chính khiến bạn muốn thành thạo Python trước khi học Khoa học dữ liệu

Dưới đây là những lý do tóm tắt

Object-Oriented Programming [OOP]Pandasscikit-learnCross-Functional Collaboration

Tôi hy vọng bạn thấy bài viết của tôi vừa thú vị vừa hữu ích. Vui lòng bình luận bên dưới nếu bạn đã học Python trước theo một cách nào đó trước khi trở thành Nhà khoa học dữ liệu. Nó có giúp bạn trong sự nghiệp Khoa học dữ liệu của bạn bây giờ không?