Hướng dẫn can i be a data analyst without python? - tôi có thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu mà không có python?

Khi bạn quyết định bạn muốn tham gia vào khoa học dữ liệu, bạn cần đưa ra một số quyết định, đặc biệt nếu bạn chuyển từ một lĩnh vực khác. Ví dụ, bạn sẽ phải học một ngôn ngữ lập trình? Và nếu vậy, bạn có phải học Python không?

Bạn có thể học khoa học dữ liệu mà không cần Python. Bạn có thể học các ngôn ngữ khác như R hoặc Perl hoặc làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu không yêu cầu kỹ năng lập trình. Không học ngôn ngữ lập trình giới hạn loại công việc bạn có thể thực hiện và làm cho bạn kém cạnh tranh hơn trong thị trường việc làm.

Đọc để tìm hiểu thêm về người sử dụng Python, tại sao nó lại phổ biến và liệu học nó có khó khăn không. Và nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp thay thế cho Python, hãy tìm hiểu những gì các nhà khoa học dữ liệu ngôn ngữ lập trình khác sử dụng.

Sidenote quan trọng: Chúng tôi đã phỏng vấn hơn 100 chuyên gia khoa học dữ liệu (các nhà khoa học dữ liệu, người quản lý tuyển dụng, nhà tuyển dụng - bạn đặt tên cho nó) và xác định 6 bước đã được chứng minh để trở thành nhà khoa học dữ liệu. Đọc bài viết của tôi: 6 bước đã được chứng minh để trở thành một nhà khoa học dữ liệu [Hướng dẫn đầy đủ] cho các phát hiện và khuyến nghị chuyên sâu! - Đây có lẽ là bài viết toàn diện nhất về chủ đề bạn sẽ tìm thấy trên Internet! We interviewed 100+ data science professionals (data scientists, hiring managers, recruiters – you name it) and identified 6 proven steps to follow for becoming a data scientist. Read my article: ‘6 Proven Steps To Becoming a Data Scientist [Complete Guide] for in-depth findings and recommendations! – This is perhaps the most comprehensive article on the subject you will find on the internet!

• Ai sử dụng Python?
• Python làm gì và tại sao nó lại phổ biến?
• Làm thế nào khó khăn để học Python?
• Cách học Python: Các bước cơ bản
• Có các chương trình tương đương với Python?
• Tôi sẽ phải học các chương trình này để có được một công việc trong khoa học dữ liệu?
• Mẹo về học tập mã
• Tác giả Khuyến nghị: Tài nguyên khoa học dữ liệu hàng đầu để xem xét
• Sự kết luận

Ai sử dụng Python?

Python làm gì và tại sao nó lại phổ biến?

Làm thế nào khó khăn để học Python?

Cách học Python: Các bước cơ bản

Python làm gì và tại sao nó lại phổ biến?

Làm thế nào khó khăn để học Python?

Cách học Python: Các bước cơ bản

• Có các chương trình tương đương với Python?
• Tôi sẽ phải học các chương trình này để có được một công việc trong khoa học dữ liệu?
• Mẹo về học tập mã
• Tác giả Khuyến nghị: Tài nguyên khoa học dữ liệu hàng đầu để xem xét

Sự kết luận

Làm thế nào khó khăn để học Python?

Cách học Python: Các bước cơ bản

• Có các chương trình tương đương với Python?
• Tôi sẽ phải học các chương trình này để có được một công việc trong khoa học dữ liệu?
• Mẹo về học tập mã
• Tác giả Khuyến nghị: Tài nguyên khoa học dữ liệu hàng đầu để xem xét

Sự kết luận

Cách học Python: Các bước cơ bản

Có các chương trình tương đương với Python?

Tôi sẽ phải học các chương trình này để có được một công việc trong khoa học dữ liệu?

1. Mẹo về học tập mã
2. Bắt đầu thực hiện các dự án có cấu trúc ngay khi bạn đã học những điều cơ bản. Bạn có thể tìm thấy nhiều nguồn cho các dự án trực tuyến, bao gồm các dự án tập trung vào khoa học dữ liệu. Cuốn sách tự động hóa những thứ nhàm chán sẽ cung cấp cho bạn ý tưởng cho các dự án sẽ đơn giản hóa cuộc sống của bạn.
3. Khi bạn đã hoàn thành các dự án có cấu trúc, hãy tiếp tục và tạo các dự án của riêng bạn. Các dự án bao gồm phân tích dữ liệu sẽ bao gồm các công cụ và thuật toán dự đoán các sự kiện trong tương lai, chẳng hạn như thời tiết. & NBSP;
4. Một khi bạn thấy các dự án của mình là dễ dàng, hãy tăng khó khăn. Làm cho chương trình của bạn chạy nhanh hơn, xử lý nhiều dữ liệu hơn hoặc hữu ích hơn cho những người khác.

Mẹo: Mặc dù bạn sẽ không sử dụng các trò chơi trong công việc của mình, nhưng có thể thỏa mãn để thực hiện một trò chơi đơn giản như một dự án mới bắt đầu.: Even though you will not be using games in your work, it can be satisfying to make a simple game as a beginner’s project.

Có các chương trình tương đương với Python?

Mặc dù Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến nhất, các nhà khoa học dữ liệu có những người khác để lựa chọn. Các ngôn ngữ thường được sử dụng cho các nhà khoa học dữ liệu bao gồm R, JavaScript, SQL và Julia, trong số những ngôn ngữ khác. & NBSP;

Nhiều nhà khoa học dữ liệu thích R vì nó được thiết kế để làm việc với dữ liệu. Sức mạnh của Python như một ngôn ngữ với rất nhiều ứng dụng là điểm yếu trong phân tích dữ liệu. Một chương trình như R dành riêng cho dữ liệu có nghĩa là các gói và thư viện là các công cụ tập trung vào phân tích và đại diện dữ liệu.

Giống như Python, R là một ngôn ngữ nguồn mở với một cộng đồng lớn gồm các nhà phát triển. Có một cuộc tranh luận về việc người ta dễ dàng hơn để học về python hoặc r, nhưng nếu bạn không quan tâm đến việc học ngôn ngữ lập trình cho bất cứ điều gì ngoại trừ khoa học dữ liệu, bạn có thể muốn chọn R.

Julia là một ngôn ngữ mới hơn đang nhận được rất nhiều báo chí. Giống như R, nó được hướng đến cho khoa học dữ liệu. Các lựa chọn thay thế khác bao gồm Matlab, Fortran và Perl.

Tôi sẽ phải học các chương trình này để có được một công việc trong khoa học dữ liệu?

Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ cần thành thạo một số kỹ năng. Ví dụ, phân tích kinh doanh là điều cần thiết. Nếu bạn có thể giúp một doanh nghiệp tăng doanh số bán hàng, phát triển một sản phẩm tốt hơn hoặc tiết kiệm tiền, bạn có một kỹ năng bán hàng cao.

Kiến thức về thống kê là điều cần thiết. Một nhà khoa học dữ liệu cần hiểu làm thế nào số liệu thống kê có thể hiển thị các mẫu và có thể biến các số thành dữ liệu mà mọi người có thể hiểu. Đại số tuyến tính có thể giúp bạn hiểu dữ liệu và cách áp dụng nó vào các tình huống thực tế.

Nếu bạn có những kỹ năng đó, thì bạn luôn có thể học các kỹ năng mã hóa trong công việc. & NBSP;

Mẹo về học tập mã

Nếu bạn đang bắt đầu viết mã, hãy xem xét những lời khuyên này. Họ có thể giữ bạn khỏi những khoảnh khắc IF-I chỉ được biết đến sau đó.

• Chọn ngôn ngữ cấp cao. Các ngôn ngữ kịch bản độc lập với các máy tính cụ thể, chẳng hạn như JavaScript, Perl, Python và Ruby, dễ học hơn và làm việc trong nhiều bối cảnh hơn.. Scripting languages that are independent of specific computers, such as JavaScript, Perl, Python, and Ruby, are easier to learn and work in more contexts.
• Bắt đầu với một ngôn ngữ mà bạn bè của bạn biết. Thay vì ám ảnh về ngôn ngữ nào để bắt đầu bằng cách đọc blog, bảng trò chuyện, chủ đề reddit, hãy bắt đầu với ngôn ngữ mà bạn bè hoặc người quen của bạn biết. Bằng cách đó, bạn có thể liên hệ với họ khi bạn cần giúp đỡ thay vì một người có thể có chương trình nghị sự (như bán cho bạn một khóa học).. Instead of obsessing over which language to start with by reading blogs, chat boards, Reddit threads, start with the one that your friends or acquaintances know. That way, you can reach out to them when you need help instead of someone who might have an agenda (like selling you a course).
• Giữ mục đích mã hóa trong tâm trí. Mục đích của mã hóa không phải là học ngôn ngữ mà là tạo ra một cái gì đó hữu ích. & NBSP; Sử dụng các trang web như codepen hoặc repl.it để bắt đầu nhanh chóng.. The purpose of coding is not to learn a language but to create something helpful.  Use sites such as CodePen or Repl.it to get started quickly.
• Tìm hiểu các nguyên tắc. Ngôn ngữ mới sẽ ra mắt, ngôn ngữ sẽ được cập nhật và bạn sẽ phải theo kịp. Không có cách nào mà bạn hoặc bất cứ ai có thể biết mọi thứ. Nhưng các nguyên tắc sẽ không thay đổi, một máy tính cần phải nói phải làm gì và ngôn ngữ lập trình sử dụng các quy tắc cú pháp để thực hiện điều đó.. New languages will come out, languages will be updated, and you will have to keep up. There is no way that you or anyone can know everything. But the principles are not going to change—a computer needs to be told what to do, and a programming language uses syntax rules to make that happen.

Tác giả Khuyến nghị: Tài nguyên khoa học dữ liệu hàng đầu để xem xét

Trước khi kết thúc bài viết này, tôi muốn chia sẻ một vài tài nguyên khoa học dữ liệu hàng đầu mà tôi đã cá nhân xem xét cho bạn. Tôi tự tin rằng bạn có thể hưởng lợi rất nhiều trong hành trình khoa học dữ liệu của mình bằng cách xem xét một hoặc nhiều tài nguyên này.I wanted to share few top data science resources that I have personally vetted for you. I am confident that you can greatly benefit in your data science journey by considering one or more of these resources.

• DataCamp: Nếu bạn là người mới bắt đầu tập trung vào việc xây dựng các kỹ năng nền tảng trong khoa học dữ liệu, thì không có nền tảng nào tốt hơn Datacamp. Theo một chiếc ô thành viên, DataCamp cho phép bạn truy cập vào hơn 335 khóa học khoa học dữ liệu. Hoàn toàn không có nền tảng nào khác đến bất cứ nơi nào gần với điều này. Do đó, nếu việc xây dựng các kỹ năng khoa học dữ liệu nền tảng là mục tiêu của bạn: Bấm vào đây để đăng ký Datacamp ngay hôm nay! If you are a beginner focused towards building the foundational skills in data science, there is no better platform than DataCamp. Under one membership umbrella, DataCamp gives you access to 335+ data science courses. There is absolutely no other platform that comes anywhere close to this. Hence, if building foundational data science skills is your goal: Click Here to Sign Up For DataCamp Today!

• Giấy chứng nhận chuyên nghiệp khoa học dữ liệu IBM: Nếu bạn đang tìm kiếm một thông tin khoa học dữ liệu có sự công nhận mạnh mẽ trong ngành nhưng không liên quan đến quá nhiều nỗ lực: Bấm vào đây để đăng ký vào Chương trình Chứng chỉ Chuyên nghiệp Khoa học Dữ liệu IBM ngay hôm nay! (Để tìm hiểu thêm: Kiểm tra đánh giá đầy đủ của tôi về chương trình chứng chỉ này tại đây) If you are looking for a data science credential that has strong industry recognition but does not involve too heavy of an effort: Click Here To Enroll Into The IBM Data Science Professional Certificate Program Today! (To learn more: Check out my full review of this certificate program here)

• Chương trình MITX Micromasters trong Khoa học dữ liệu: Nếu bạn đang ở giai đoạn nâng cao hơn trong hành trình khoa học dữ liệu của mình và tìm cách đưa các kỹ năng của bạn lên một tầm cao mới, thì không có chương trình không cấp độ nào tốt hơn MIT Micromasters. Nhấn vào đây để đăng ký vào chương trình MIT Micromasters ngay hôm nay! . If you are at a more advanced stage in your data science journey and looking to take your skills to the next level, there is no Non-Degree program better than MIT MicroMasters. Click Here To Enroll Into The MIT MicroMasters Program Today! (To learn more: Check out my full review of the MIT MicroMasters program here)

• Lộ trình để trở thành một nhà khoa học dữ liệu: Nếu bạn đã quyết định trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu nhưng không hoàn toàn chắc chắn làm thế nào để bắt đầu: Đọc bài viết của tôi - 6 cách đã được chứng minh để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Trong bài viết này, tôi chia sẻ những phát hiện của mình từ việc phỏng vấn hơn 100 chuyên gia khoa học dữ liệu tại các công ty hàng đầu (bao gồm - Google, Meta, Amazon, v.v.) và cung cấp cho bạn một lộ trình đầy đủ để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. If you have decided to become a data science professional but not fully sure how to get started: read my article – 6 Proven Ways To Becoming a Data Scientist. In this article, I share my findings from interviewing 100+ data science professionals at top companies (including – Google, Meta, Amazon, etc.) and give you a full roadmap to becoming a data scientist.

Sự kết luận

Bạn có thể học khoa học dữ liệu mà không cần Python, nhưng đến một lúc nào đó, bạn sẽ cần học một ngôn ngữ lập trình. Nhiều nhà khoa học dữ liệu thích sử dụng một ngôn ngữ khác, đặc biệt là R, vì vậy nếu bạn muốn học mã hóa vừa đủ cho một công việc, thì điều tra việc học R hoặc một ngôn ngữ tương tự. Tuy nhiên, Python là một ngôn ngữ linh hoạt hơn, được sử dụng bởi nhiều nhà khoa học dữ liệu, và sẽ làm cho bạn trở nên dễ tiếp thị hơn.

Trước khi bạn đi: Don Tiết quên kiểm tra bài viết mới nhất của tôi - 6 bước đã được chứng minh để trở thành nhà khoa học dữ liệu [Hướng dẫn đầy đủ]. Chúng tôi đã phỏng vấn hơn 100 chuyên gia khoa học dữ liệu (các nhà khoa học dữ liệu, nhà quản lý tuyển dụng, nhà tuyển dụng - bạn đặt tên cho nó) và tạo ra hướng dẫn toàn diện này để giúp bạn tìm được công việc khoa học dữ liệu hoàn hảo đó. Don’t forget to check out my latest article – 6 Proven Steps To Becoming a Data Scientist [Complete Guide]. We interviewed 100+ data science professionals (data scientists, hiring managers, recruiters – you name it) and created this comprehensive guide to help you land that perfect data science job.

Tiết lộ liên kết: Chúng tôi tham gia vào một số chương trình liên kết và có thể được bồi thường nếu bạn mua hàng bằng cách sử dụng liên kết giới thiệu của chúng tôi, mà không phải trả thêm chi phí cho bạn. Tuy nhiên, bạn có thể tin tưởng vào tính toàn vẹn của khuyến nghị của chúng tôi. Các chương trình liên kết tồn tại ngay cả đối với các sản phẩm mà chúng tôi không khuyến nghị. Chúng tôi chỉ chọn giới thiệu cho bạn các sản phẩm mà chúng tôi thực sự tin tưởng. We participate in several affiliate programs and may be compensated if you make a purchase using our referral link, at no additional cost to you. You can, however, trust the integrity of our recommendation. Affiliate programs exist even for products that we are not recommending. We only choose to recommend you the products that we actually believe in.

Tôi có thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu mà không biết Python không?

Tôi có thể trở thành nhà phân tích dữ liệu mà không cần mã hóa không?