Hướng dẫn data science in python - khoa học dữ liệu trong python

Nếu bạn đang đọc điều này, bạn có thể biết thực tế rằng Python là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung và rất mạnh mẽ. Nó được sử dụng ở khắp mọi nơi từ viết kịch bản và phát triển web đến data science và học máy. Nhưng điều gì khiến nó trở thành một lựa chọn tốt cho cùng một thứ, và làm thế nào chúng ta có thể thành thạo lập trình Python để bắt đầu với data science? Hãy cùng tìm hiểu.

Các bài viết liên quan:

  • Các bước để học Python cho data science
    • Bước 1 – Tăng cường kiến ​​thức cơ bản về Python
    • Bước 2 – Hiểu cấu trúc dữ liệu Python
    • Bước 3 – Nắm vững một số kiến ​​thức cơ bản về ngôn ngữ
    • Bước 4 – Học cách sử dụng Python để làm việc với dữ liệu
    • Bước 5 – Nghiên cứu để phân tích dữ liệu và thu thập thông tin chi tiết
    • Bước 6 – Đăng ký khóa học Python trực tuyến được chứng nhận
    • Bước 7 – Nắm bắt khái niệm trực quan hóa dữ liệu
    • Bước 8 – Học cách sử dụng thư viện Python
    • Bước 9 – Làm việc trên các dự án Python trong thế giới thực
  • Bản tóm tắt

Các bước để học Python cho data science

Bước 1 – Tăng cường kiến ​​thức cơ bản về Python

Bước 1 – Tăng cường kiến ​​thức cơ bản về Python

Bước 2 – Hiểu cấu trúc dữ liệu Python

Bước 2 – Hiểu cấu trúc dữ liệu Python

Bước 3 – Nắm vững một số kiến ​​thức cơ bản về ngôn ngữ

Bước 3 – Nắm vững một số kiến ​​thức cơ bản về ngôn ngữ

Bước 4 – Học cách sử dụng Python để làm việc với dữ liệu

Bước 4 – Học cách sử dụng Python để làm việc với dữ liệu

Bước 5 – Nghiên cứu để phân tích dữ liệu và thu thập thông tin chi tiết

Bước 5 – Nghiên cứu để phân tích dữ liệu và thu thập thông tin chi tiết

Bước 6 – Đăng ký khóa học Python trực tuyến được chứng nhận

Bước 7 – Nắm bắt khái niệm trực quan hóa dữ liệu

Bước 6 – Đăng ký khóa học Python trực tuyến được chứng nhận

Bước 7 – Nắm bắt khái niệm trực quan hóa dữ liệu

Bước 7 – Nắm bắt khái niệm trực quan hóa dữ liệu

Bước 8 – Học cách sử dụng thư viện Python

Bước 8 – Học cách sử dụng thư viện Python

Bước 9 – Làm việc trên các dự án Python trong thế giới thực

Bước 9 – Làm việc trên các dự án Python trong thế giới thực

Bản tóm tắt

Dưới đây, chúng tôi liệt kê một số bước bạn có thể làm theo để học Python cho data science.

Bản tóm tắt

Dưới đây, chúng tôi liệt kê một số bước bạn có thể làm theo để học Python cho data science.

Python là một ngôn ngữ rất dễ sử dụng; nó là một lựa chọn tốt để giới thiệu sinh viên đại học với lập trình. Nó có một cú pháp đơn giản. Các chương trình Python dễ đọc, viết và hiểu. Để bắt đầu với Python, trước tiên, hãy tìm hiểu những kiến ​​thức cơ bản. Chúng bao gồm các kiểu, biểu thức, biến và các phép toán chuỗi.

Sau những điều cơ bản, bạn cần hiểu các cấu trúc dữ liệu khác nhau như danh sách và bộ dữ liệu, bộ và từ điển. Bạn sẽ sử dụng chúng khi viết mã bằng Python. Điều này cũng sẽ giúp bạn hiểu cách mọi thứ hoạt động trong Python. Hãy thử một vài bài tập về những điều này.

Bây giờ bạn đã hiểu những kiến ​​thức cơ bản về và cấu trúc dữ liệu trong Python . Bây giờ, hãy chuyển sang một số nguyên tắc cơ bản về ngôn ngữ. Tìm hiểu về các điều kiện như vòng lặp if..else và if..elif..else, for- và while-, các hàm và đệ quy. Bạn cũng nên tìm hiểu về các lớp và đối tượng cũng như về các gói trong Python.