Python là ngôn ngữ lập trình được các nhà khoa học dữ liệu lựa chọn. Mặc dù nó không phải là ngôn ngữ lập trình chính đầu tiên, nhưng mức độ phổ biến của nó đã tăng lên trong suốt những năm qua Show
Hơn nữa, các chuyên gia khoa học dữ liệu mong đợi xu hướng này sẽ tiếp tục. Thị trường lao động hiện tại trông như thế nào đối với các nhà khoa học dữ liệu?Theo Glassdoor, mức lương trung bình cho một nhà khoa học dữ liệu vào năm 2022 là 119.118 USD Con số đó dự kiến sẽ chỉ tăng lên khi nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu tăng lên. Vào năm 2020, số lượng vị trí tuyển dụng cho các nhà khoa học dữ liệu nhiều gấp ba lần so với năm trước. Tương lai có vẻ rất tươi sáng cho khoa học dữ liệu và Python. May mắn thay, học Python giờ đây dễ dàng hơn bao giờ hết. Chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách làm trong năm bước đơn giản Cách học Python cho khoa học dữ liệuBước 1. Tìm hiểu cơ bản về PythonTất cả mọi người bắt đầu từ một vài nơi. Bước đầu tiên này là học lập trình Python cơ bản. (Bạn cũng sẽ muốn giới thiệu về khoa học dữ liệu nếu bạn chưa quen. ) Bạn có thể làm điều này với một khóa học trực tuyến (do Dataquest cung cấp), chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu, tự học hoặc chương trình đại học. Không có cách đúng hay sai để học Python cơ bản. Điều quan trọng là chọn một con đường và kiên định Tìm một cộng đồng trực tuyếnĐể được trợ giúp duy trì động lực, hãy tham gia một cộng đồng trực tuyến. Hầu hết các cộng đồng cho phép bạn học bằng các câu hỏi mà bạn hoặc những người khác hỏi nhóm. Bạn cũng có thể kết nối với các thành viên khác trong cộng đồng và xây dựng mối quan hệ với các chuyên gia trong ngành. Điều này cũng làm tăng cơ hội việc làm của bạn, vì giới thiệu của nhân viên chiếm 30% tổng số người được tuyển dụng Nhiều sinh viên cũng thấy hữu ích khi tạo tài khoản Kaggle và tham gia nhóm Meetup tại địa phương. Nếu bạn là người đăng ký Dataquest, bạn sẽ có quyền truy cập vào cộng đồng người học của Dataquest, nơi bạn sẽ tìm thấy quyền truy cập để hỗ trợ từ cả sinh viên hiện tại và cựu sinh viên Bước 2. Thực hành với học tập thực hànhMột trong những cách tốt nhất để tăng tốc giáo dục của bạn là thông qua học tập thực hành Thực hành với các dự án PythonBạn có thể ngạc nhiên về tốc độ bắt kịp của mình khi xây dựng các dự án Python nhỏ. May mắn thay, hầu như mọi khóa học Dataquest đều có một dự án để nâng cao việc học của bạn. Dưới đây là một vài trong số họ
Bài viết này cũng có rất nhiều ý tưởng dự án Python khác cho người mới bắt đầu
Các cách khác để thực hành và học hỏiĐể cải thiện khóa học của bạn và tìm câu trả lời cho các vấn đề lập trình Python mà bạn gặp phải, hãy đọc sách hướng dẫn, bài đăng trên blog, hướng dẫn Python hoặc mã nguồn mở của người khác để có ý tưởng mới Nếu bạn vẫn muốn biết thêm, hãy xem bài viết này về các cách khác nhau để học Python cho khoa học dữ liệu Bước 3. Tìm hiểu thư viện khoa học dữ liệu PythonBốn thư viện Python quan trọng nhất là NumPy, Pandas, Matplotlib và Scikit-learn
NumPy và Pandas rất tuyệt để khám phá và chơi với dữ liệu. Matplotlib là thư viện trực quan hóa dữ liệu tạo biểu đồ như bạn tìm thấy trong Excel hoặc Google Trang tính Dưới đây là hướng dẫn hữu ích về 15 thư viện Python quan trọng nhất cho khoa học dữ liệu Bước 4. Xây dựng danh mục khoa học dữ liệu khi bạn học PythonĐối với các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng, danh mục đầu tư là điều cần thiết — đó là một trong những điều quan trọng nhất mà các nhà quản lý tuyển dụng tìm kiếm ở một ứng viên đủ tiêu chuẩn Các dự án này nên bao gồm công việc với một số bộ dữ liệu khác nhau và mỗi bộ nên chia sẻ những hiểu biết thú vị mà bạn đã khám phá. Dưới đây là một số loại dự án để xem xét
Trình bày danh mục đầu tư của bạn một cách hiệu quảPhân tích của bạn phải rõ ràng và dễ đọc — lý tưởng nhất là ở định dạng như Jupyter Notebook để khán giả kỹ thuật có thể đọc mã của bạn. (Người đọc không có kỹ thuật có thể theo dõi cùng với biểu đồ và giải thích bằng văn bản của bạn. ) Danh mục đầu tư của bạn có cần chủ đề không?Danh mục đầu tư của bạn không nhất thiết cần một chủ đề cụ thể. Tìm các bộ dữ liệu mà bạn quan tâm, sau đó phát triển một cách để liên kết chúng. Nếu bạn muốn làm việc tại một công ty cụ thể hoặc trong một ngành cụ thể, thì việc trưng bày các dự án liên quan đến ngành đó là một ý tưởng tuyệt vời Hiển thị các dự án như thế này chứng minh cho các nhà tuyển dụng tương lai rằng bạn đã dành thời gian để học Python và các kỹ năng lập trình quan trọng khác Bước 5. Áp dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu tiên tiếnCuối cùng, cải thiện kỹ năng của bạn. Hành trình khoa học dữ liệu của bạn sẽ tràn ngập sự học hỏi không ngừng, nhưng có những khóa học Python nâng cao mà bạn có thể hoàn thành để đảm bảo bạn đã nắm vững tất cả các kiến thức cơ bản Học cách làm quen với các mô hình phân cụm hồi quy, phân loại và k-means. Bạn cũng có thể bắt đầu học máy bằng cách nghiên cứu các mô hình khởi động và tạo mạng nơ-ron bằng Scikit-learning Mẹo học Python hữu ích cho người mới bắt đầuHỏi câu hỏiBạn không biết những gì bạn không biết Python có một cộng đồng chuyên gia phong phú sẵn sàng giúp đỡ bạn khi bạn học khoa học dữ liệu với Python. Các tài nguyên như Quora, Stack Overflow và cộng đồng người học của Dataquest có rất nhiều người hào hứng chia sẻ kiến thức của họ và giúp bạn học lập trình Python. Chúng tôi cũng có Câu hỏi thường gặp cho mỗi bài học để giải đáp các thắc mắc mà bạn gặp phải trong các khóa học lập trình của mình với Dataquest Sử dụng Git để kiểm soát phiên bảnGit là một công cụ phổ biến giúp bạn theo dõi các thay đổi đối với mã của mình. Điều này giúp việc sửa lỗi, thử nghiệm và cộng tác với những người khác trở nên dễ dàng hơn nhiều Tìm hiểu số liệu thống kê mới bắt đầu và trung cấpTrong khi học Python về khoa học dữ liệu, bạn sẽ muốn phát triển nền tảng vững chắc về thống kê. Hiểu số liệu thống kê sẽ cung cấp cho bạn tư duy cần tập trung hiệu quả để tìm ra những hiểu biết có giá trị (và giải pháp thực tế) Bắt đầu học Jupyter NotebookJupyter Notebook là một công cụ cực kỳ quan trọng mà bạn nên bắt đầu tìm hiểu ngay. Nó được đóng gói sẵn với các thư viện Python, rất hữu ích Câu hỏi thường gặp về Python cho Khoa học dữ liệuSẽ mất bao lâu để học Python?Mặc dù mọi người đều khác nhau, nhưng chúng tôi nhận thấy rằng phải mất từ ba tháng đến một năm thực hành nhất quán để học Python cho khoa học dữ liệu. Chúng tôi đã thấy mọi người vượt qua các khóa học của chúng tôi với tốc độ cực nhanh và chúng tôi đã thấy những người khác có tốc độ chậm hơn. Tất cả phụ thuộc vào lượng thời gian bạn có thể dành cho việc học lập trình Python — và bạn có thể tiếp thu thông tin mới nhanh như thế nào May mắn thay, chúng tôi đã thiết kế các khóa học của Dataquest để bạn có thể học theo tốc độ của riêng mình. Mỗi con đường đều có đầy đủ các bài học, học tập thực hành và cơ hội đặt câu hỏi để bạn có thể nắm vững các nguyên tắc cơ bản về khoa học dữ liệu. Phương pháp học tập thực hành của chúng tôi sử dụng bộ dữ liệu thực tế, điều này không chỉ giúp bạn học nhanh hơn mà còn giúp bạn biết cách áp dụng kiến thức của mình. Bắt đầu miễn phí. Tìm hiểu Python với con đường Nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi và bắt đầu thành thạo một kỹ năng mới ngay hôm nay Tôi có thể học Python cho khoa học dữ liệu ở đâu?Vì Python được sử dụng trong nhiều lĩnh vực lập trình khác, từ phát triển trò chơi đến ứng dụng dành cho thiết bị di động, nên các tài nguyên "học Python" chung cố gắng dạy một chút về mọi thứ, nhưng điều này có nghĩa là bạn sẽ học những thứ không liên quan đến khoa học dữ liệu Khi mục tiêu chính của bạn là học Python để phân tích dữ liệu và thay vào đó bạn đang vật lộn với một khóa học dạy bạn xây dựng trò chơi, bạn sẽ rất dễ nản lòng và muốn bỏ cuộc. Có rất nhiều hướng dẫn miễn phí về Python dành cho khoa học dữ liệu. Nếu bạn không muốn trả tiền để học Python, đây có thể là một lựa chọn tốt. Liên kết này cung cấp hàng tá hướng dẫn được sắp xếp theo mức độ khó và lĩnh vực trọng tâm Nếu bạn muốn tối đa hóa việc học của mình, tốt nhất bạn nên tìm một nền tảng cung cấp chương trình giảng dạy được phát triển cho giáo dục khoa học dữ liệu. Dataquest là một trong những nền tảng như vậy. Chúng tôi có các khóa học có thể đưa bạn từ người mới bắt đầu đến sẵn sàng làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư dữ liệu bằng Python. Python có cần thiết trong lĩnh vực khoa học dữ liệu không?Có thể làm việc như một nhà khoa học dữ liệu bằng Python hoặc R. Mỗi ngôn ngữ đều có điểm mạnh và điểm yếu. Cả hai đều được sử dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp. Python phổ biến hơn về tổng thể, nhưng R chiếm ưu thế trong một số ngành (đặc biệt là trong học viện và nghiên cứu) Đối với khoa học dữ liệu, chắc chắn bạn sẽ cần học ít nhất một trong hai ngôn ngữ này. (Bạn cũng sẽ phải học một số SQL, bất kể bạn chọn ngôn ngữ nào. ) Python có tốt hơn R cho khoa học dữ liệu không?Đây là một chủ đề thảo luận liên tục trong khoa học dữ liệu, nhưng câu trả lời thực sự là nó phụ thuộc vào những gì bạn đang tìm kiếm và những gì bạn thích R được xây dựng dành riêng cho thống kê và toán học, nhưng có một số gói tuyệt vời giúp nó cực kỳ dễ sử dụng cho khoa học dữ liệu. Ngoài ra, nó có một cộng đồng trực tuyến rất hỗ trợ Python là ngôn ngữ lập trình toàn diện tốt hơn. Kỹ năng Python của bạn có thể chuyển sang nhiều lĩnh vực khác. Nó cũng phổ biến hơn một chút. Một số người sẽ tranh luận rằng nó dễ học hơn, mặc dù nhiều người R sẽ không đồng ý Thay vì đọc các ý kiến, hãy xem bài viết này về cách Python và R xử lý các nhiệm vụ khoa học dữ liệu tương tự và xem cái nào có vẻ hấp dẫn hơn đối với bạn Học Python Python  Thông tin về các Tác giả Charlie CusterCharlie là sinh viên ngành khoa học dữ liệu và cũng là nhà tiếp thị nội dung tại Dataquest. Trong thời gian rảnh rỗi, anh ấy học đi xe đạp leo núi và làm video về nó Python cơ bản cho khoa học dữ liệu là gì?Khóa học Python này cung cấp phần giới thiệu thân thiện với người mới bắt đầu về Python cho Khoa học dữ liệu . Thực hành thông qua các bài tập trong phòng thí nghiệm và bạn sẽ sẵn sàng tự tạo các tập lệnh Python đầu tiên của mình.
Python hay SQL tốt hơn cho khoa học dữ liệu?Nếu ai đó thực sự muốn bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là nhà phát triển, thì họ nên bắt đầu với SQL vì đó là ngôn ngữ chuẩn và cấu trúc dễ hiểu giúp quá trình phát triển và viết mã thậm chí còn nhanh hơn. Mặt khác, Python dành cho các nhà phát triển lành nghề .
Những chủ đề nào của Python là cần thiết cho khoa học dữ liệu?Số nguyên và số dấu phẩy động trong Python
.
Python hay C++ tốt hơn cho khoa học dữ liệu?Mặc dù nó có thể thực hiện phân tích dữ liệu và máy học, nhưng nó không phù hợp với Python . Cách tiếp cận thân thiện của Python về mặt cú pháp làm cho nó trở thành một lựa chọn tốt hơn cho người mới bắt đầu. C++ yêu cầu kiến thức về các quy ước lập trình khác nhau và cần nhiều nghiên cứu cũng như thời gian để tìm hiểu. |
