Học python có khó không

Bạn tò mò về việc học Python để học máy nhưng lo lắng rằng nó có thể quá khó? . Những thách thức khi học Python để học máy phụ thuộc vào các yếu tố như liệu bạn đã biết các nguyên tắc cơ bản của lập trình Python hay bạn biết một ngôn ngữ lập trình khác. Độ khó của việc học Python cho máy học cũng phụ thuộc vào loại lớp học hoặc phương pháp đào tạo bạn chọn

Bất kể lịch trình hiện tại của bạn hay mức độ thoải mái với Python dành cho máy học, có rất nhiều công cụ giúp việc học trở nên dễ dàng hơn bạn nghĩ

Python cho Học máy là gì?

Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng, mã nguồn mở được phát triển lần đầu tiên vào năm 1991. Vì Python là mã nguồn mở nên nó miễn phí và có sẵn công khai cho mọi người sử dụng. Python có thể được sử dụng để xây dựng trang web, phát triển phần mềm, tiến hành phân tích dữ liệu và tự động hóa các tác vụ bằng trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học.  

Học máy cho phép các hệ thống máy tính tự động học và điều chỉnh mà không cần nhập liệu thủ công. Hệ thống thực hiện việc này bằng cách sử dụng các mô hình thống kê và thuật toán để phát hiện các mẫu trong dữ liệu. Các thư viện và khung của Python, cùng với nền tảng độc lập, mức độ phổ biến và cộng đồng của ngôn ngữ mã hóa, mã ngắn gọn và dễ đọc, tính linh hoạt và nhất quán, khiến nó trở thành một lựa chọn hoàn hảo cho máy học.  

Đọc thêm về Python là gì và tại sao bạn nên học nó để học máy

Bạn có thể làm gì với Python cho Machine Learning?

Python là ngôn ngữ lập trình đa năng mà bạn có thể sử dụng để tạo trực quan hóa dữ liệu, viết chương trình cho máy học, phân tích dữ liệu, tạo thư mục tệp, xây dựng ứng dụng, v.v. Do có nhiều ứng dụng trong việc sử dụng và quản lý dữ liệu, Nhà khoa học dữ liệu phải có kiến ​​thức thấu đáo về lập trình Python và cách sử dụng nó.  

Python cho máy học được sử dụng để cá nhân hóa và cải thiện trải nghiệm người dùng. Máy học có thể tự động hỗ trợ khách hàng, phát hiện các giao dịch gian lận, giới thiệu sản phẩm, tinh chỉnh kết quả của công cụ tìm kiếm, tự động dịch thuật, giới thiệu âm nhạc và dự đoán hiệu quả của các phương pháp điều trị bằng thuốc. Có vô số cách sử dụng cho máy học và nhu cầu chỉ ngày càng tăng, giờ đây là thời điểm thích hợp để học Python cho máy học

Phần khó khăn nhất khi học Python cho Machine Learning là gì?

Các khía cạnh khó khăn nhất của việc học Python cho máy học phụ thuộc vào xuất phát điểm của bạn. Giả sử bạn đã biết lập trình bằng Python. Trong trường hợp đó, học Python để học máy chỉ đơn giản là thêm một công cụ nữa vào bộ công cụ hiện có của bạn bằng ngôn ngữ lập trình mà bạn đã hiểu. Nếu bạn chưa có bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào bằng Python, bạn sẽ cần bắt đầu bằng cách học các nguyên tắc cơ bản về lập trình Python trước khi học Python để học máy.  

Python được coi là một ngôn ngữ lập trình dễ dàng, nhưng biết một ngôn ngữ khác sẽ khiến quá trình này trở nên dễ dàng hơn. Áp dụng các kỹ năng là phần khó nhất trong việc học bất kỳ kỹ năng hoặc ngôn ngữ lập trình nào. Cần thực hành để thành thạo bất kỳ kỹ năng lập trình nào. Trải nghiệm thực tế là rất quan trọng để học Python cho máy học nhưng có thể là thử thách và khiến bạn nản lòng nếu bạn gặp phải câu hỏi hoặc các rào cản khác. Lớp học do người hướng dẫn, chẳng hạn như lớp học trực tiếp hoặc lớp học trực tuyến trực tiếp, cho phép bạn đặt câu hỏi khi chúng xuất hiện, nhận phản hồi tức thì từ người hướng dẫn và hoàn thành các dự án tương tác thông qua hướng dẫn từng bước.  

Học Python cho Machine Learning so với các ngôn ngữ khác như thế nào?

Python, Java và R đều là những ngôn ngữ lập trình phổ biến được sử dụng trong khoa học dữ liệu. Mỗi ngôn ngữ mã hóa đều có những ưu điểm và nhược điểm của nó, phần này sẽ thảo luận chi tiết. Phần này cũng so sánh độ khó của việc học từng ngôn ngữ lập trình này.  

Java là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, đa mục đích, dựa trên lớp và đồng thời. Java hoạt động tốt nhất cho các dự án quy mô lớn nhưng không hoạt động tốt như Python và R khi được sử dụng để theo dõi thống kê. Java không được coi là phức tạp hoặc khó học.  

Python cung cấp giải pháp linh hoạt nhất để tích hợp quy trình làm việc, cho phép bạn tích hợp các tính năng phương pháp thống kê và phân tích dữ liệu với ứng dụng web hoặc môi trường sản xuất. Các thư viện Python như scikit-learning và PyBrain có thể được sử dụng để xây dựng các công cụ và mô hình dự đoán mà bạn có thể dễ dàng tích hợp vào môi trường sản xuất. Python được coi là ngôn ngữ mã hóa thân thiện với người mới bắt đầu, nhưng cũng như bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, kinh nghiệm thực hành là điều cần thiết để ghi nhớ các kỹ năng.  

R được tạo ra để phân tích thống kê chi tiết. Ngôn ngữ mã hóa này lý tưởng cho các báo cáo khoa học dữ liệu nhờ khả năng tạo đồ họa và biểu đồ chất lượng cao, nhưng R chạy chậm hơn Python hoặc Java. R được coi là ngôn ngữ lập trình khó học.  

Cho dù bạn muốn học Java, Python hay R, thì việc có một người hướng dẫn hướng dẫn bạn qua các dự án thực hành trong thế giới thực có thể giúp bạn học nhanh hơn và củng cố các kỹ năng của mình. Tìm hiểu thêm về học máy và các ngành nghề sử dụng học máy, đồng thời so sánh các kỹ năng học máy khác nhau với tài nguyên học máy của Noble Desktop.  

Cách học Python cho Machine Learning

Khi nói đến việc học Python để học máy, bạn có một số loại lớp và phương pháp đào tạo để lựa chọn.  

Các lớp học theo yêu cầu bao gồm phần lớn các tài liệu được tải lên trước như video và nội dung bằng văn bản. Một lợi thế của phương pháp đào tạo này là nó có giá cả phải chăng với một số khóa học có sẵn miễn phí và đăng ký từ $30 đến $60 mỗi tháng. Các lớp học theo yêu cầu còn được gọi là các lớp học tự điều chỉnh tốc độ vì bạn xác định thời gian và tốc độ học của mình, khiến cho việc học trở nên cực kỳ linh hoạt. Hạn chế chính đối với các lớp học theo yêu cầu là thiếu quyền truy cập vào một người hướng dẫn. Khi có thắc mắc, bạn có thể phải đợi vài giờ hoặc vài ngày để nhận được phản hồi qua email. Điều này có thể khiến việc học của bạn bị đình trệ trong thời gian chờ đợi

Các tùy chọn đào tạo Python cho máy học khác bao gồm các lớp học trực tuyến và trực tiếp. Cả lớp học trực tiếp và trực tuyến đều được giảng dạy vào các giờ học cụ thể bởi các giảng viên chuyên gia. Mặc dù các lớp học này đắt hơn các lớp học theo yêu cầu, nhưng chúng cũng đi kèm với nhiều lợi ích mà các lớp học theo yêu cầu không có. Các khóa học do giáo viên hướng dẫn kết nối bạn với giáo viên và bạn học trong thời gian thực, cho phép cộng tác và phản hồi tức thì. Bạn cũng sẽ có một chuyên gia hướng dẫn từng bước thực hiện các dự án tương tác. Một số lớp học trực tiếp và trực tiếp cũng cung cấp dịch vụ cố vấn, hỗ trợ tìm kiếm việc làm, kế hoạch thanh toán linh hoạt và các lợi ích khác khiến nó trở thành một khoản đầu tư dài hạn đáng giá, đặc biệt nếu bạn muốn bắt đầu một sự nghiệp mới

Học Python cho Machine Learning với khóa đào tạo thực hành tại Noble Desktop

Noble Desktop cung cấp các khóa học do người hướng dẫn cung cấp trải nghiệm thực tế bằng cách sử dụng Python cho máy học. Bạn có thể tham gia một khóa học chuyên ngành như khóa học Python dành cho Máy học hoặc học kỹ năng này thông qua chương trình Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu.  

Khóa học Python cho Machine Learning yêu cầu sinh viên phải có nền tảng vững chắc về lập trình Python và các thư viện khoa học dữ liệu NumPy và Pandas trước khi đăng ký. Nếu bạn chưa có kinh nghiệm lập trình Python trước đây, bạn có thể đáp ứng điều kiện tiên quyết này bằng cách lần đầu tiên tham gia Chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu Python của Noble

Nếu bạn muốn học Python để học máy như một phần của chương trình giảng dạy rộng hơn, đặc biệt nếu bạn muốn bắt đầu sự nghiệp mới trong khoa học dữ liệu, chương trình Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu bao gồm các kỹ năng thiết yếu trong một chương trình duy nhất. Chương trình này bao gồm các lớp học nhỏ, tư vấn trực tiếp, hỗ trợ thiết lập, thi lại miễn phí, các tùy chọn thanh toán linh hoạt, trải nghiệm thực tế và hỗ trợ tìm kiếm việc làm

Python có dễ học cho người mới bắt đầu không?

Tôi có thể học Python ở tuổi 45 và kiếm việc làm không?

Mất bao nhiêu giờ để học Python?

Học Python bao nhiêu giờ một ngày?