Hướng dẫn is learning python necessary for data science? - Học python có cần thiết cho khoa học dữ liệu không?

Python là một ngôn ngữ lập trình mà các nhà khoa học dữ liệu ngày càng phổ biến. Đây là lý do tại sao bạn nên xem xét việc học viết mã trong Python.

Thời gian đọc 9 phút

Python là một ngôn ngữ lập trình đang liên tục phát triển phổ biến. Là một ngôn ngữ cấp cao, Python nhấn mạnh khả năng đọc mã hơn độ phức tạp. Nó sử dụng một hệ thống thụt đầu dòng dễ thực hiện, làm cho nó trở thành ngôn ngữ dành cho các lập trình viên và các nhà khoa học dữ liệu.

Tại đây, tại sao bạn nên xem xét việc học viết mã trong Python nếu bạn đang tìm cách thực hành thao tác dữ liệu ở bất kỳ hình dạng hoặc hình thức nào.Here’s why you should consider learning to code in Python if you’re looking to practice data manipulation in any shape or form.

Tại sao học Python cho khoa học dữ liệu?

Python là một trong những ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất trên thế giới. Vị trí của nó trong hệ thống phân cấp ngôn ngữ mã hóa có thể được chứng minh bởi cộng đồng người dùng đam mê và người học đang phát triển vào ban ngày.

Lý do chính cho sự phổ biến của Python là sự đơn giản và linh hoạt của nó. Trong những năm 2000, mọi người thường bị đe dọa bởi ý nghĩ lập trình do khó khăn và sự phức tạp của các ngôn ngữ mã hóa như C ++, Java và LISP.The main reason for Python’s popularity is its simplicity and versatility. During the 2000s, people used to be intimidated by the thought of programming due to the difficulty and complexity of coding languages like C++, Java, and Lisp.

Python cho thấy rằng bạn không cần phải là một thiên tài máy tính hoặc dành năm năm cuộc sống của bạn để lập trình và thao túng cơ sở dữ liệu lớn.

‌Python rất dễ học, một phần, bởi vì nó là một ngôn ngữ lập trình cấp cao. Nó gần với ngôn ngữ của con người hơn so với ngôn ngữ nhị phân mà máy móc hoạt động. Trong khi bạn sẽ cần ghi nhớ một tá từ và định dạng cú pháp được đặt trước, Python được viết bằng tiếng Anh, cho phép bất cứ ai đoán được một vài dòng phải chạy chương trình.Python is easy to learn, in part, because it’s a high-level programming language. It's closer to spoken human languages than the binary language that machines operate in. While you’ll need to memorize a dozen or so reserved syntax words and formats, Python is written in English, allowing anyone to guess what a few lines of code do without having to run the program.

Và không giống như các ngôn ngữ khác, bạn có thể bắt đầu sử dụng Python để phân tích các bộ dữ liệu ngay cả khi mới bắt đầu. Điều này được thực hiện bằng cú pháp được lập trình sẵn mà bạn có thể viết và thực hiện với kết quả hữu hình sớm trong hành trình học tập của bạn. Sau này, khi bạn trở nên quen thuộc với các lệnh cú pháp thích hợp hơn - và thậm chí bắt đầu tạo ra của riêng bạn - bạn sẽ nhận ra Python mạnh mẽ như thế nào, cho phép bạn thực hiện các nhiệm vụ và hoạt động một cách nhanh chóng và hiệu quả.And unlike other languages, you can start using Python to analyze data sets even as a beginner. This is made possible by pre-programmed syntax that you can write and execute with tangible results early on in your learning journey. Later on, as you become familiar with more niche syntax commands — and even start creating your own — you’ll realize how powerful Python is, allowing you to perform tasks and operations quickly and efficiently.

Python có tốt hơn R cho khoa học dữ liệu không?

Ở đó, chỉ có một ngôn ngữ khác có tiếng để tranh cãi với Python khi nói đến khoa học dữ liệu, và đó là R R - không bị nhầm lẫn với Ruby. Mặc dù cả R và Python đều được sử dụng thường xuyên bởi các nhà khoa học và phân tích dữ liệu, cả hai đều đóng vai trò khác nhau trong hoạt động.

Về cơ bản, R được sử dụng riêng để phân tích dữ liệu và thống kê, trong khi Python là ngôn ngữ đa năng được sử dụng trên tất cả các loại kỹ thuật phần mềm và khoa học dữ liệu khác nhau.Essentially, R is used exclusively for data analysis and statistics, whereas Python is a general-purpose language that is used across all different kinds of software engineering and data science.

Trong khi có mục đích và sử dụng tương đối giống nhau, R và Python không thể thay thế cho nhau khi nói đến bốn trụ cột chính của khoa học dữ liệu: thu thập, thăm dò, trực quan hóa và mô hình hóa. & NBSP;While relatively similar in purpose and use, R and Python are not interchangeable when it comes to the four main pillars of data science: collection, exploration, visualization, and modeling. 

Chúng chủ yếu khác nhau về cách họ tiếp cận từng trụ cột, cung cấp kết quả xem xét dữ liệu từ một góc độ khác nhau.

Thám hiểm dữ liệu

Bạn có thể nghĩ về thăm dò dữ liệu là anh chị em nhỏ của phân tích dữ liệu. Khám phá dữ liệu là quá trình quét dữ liệu tìm kiếm các mẫu cơ bản và các đặc điểm được chia sẻ. Tuy nhiên, thăm dò dữ liệu là không được sử dụng để khám phá bất kỳ hiểu biết đáng kể nào về dữ liệu, nhưng được sử dụng để cung cấp cho các nhà khoa học bức tranh lớn hơn và giúp hướng dẫn họ qua các giai đoạn sắp tới.

R được thiết kế để thực hiện điều này một cách tự nhiên, trong khi Python đã đạt được điều tương tự bằng cách sử dụng các thư viện của bên thứ ba. & NBSP;

Với Python, bạn có thể tận dụng vô số thư viện của mình để khám phá dữ liệu của mình mà không phải viết mã từ đầu. Chẳng hạn, bằng cách sử dụng gấu trúc, bạn có thể lọc, sắp xếp và hiển thị các cặp dữ liệu và bộ sưu tập. & NBSP;With Python, you can take advantage of its countless libraries to explore your data without having to write code from scratch. For instance, by using Pandas, you can filter, sort, and display data pairs and collections. 

Xác định, R là thống kê hơn. R là tốt cho việc lọc trực tiếp và xem dữ liệu cũng như áp dụng các bài kiểm tra thống kê. Cụ thể, R có các loại dữ liệu tích hợp cho các vectơ, ma trận và khung dữ liệu. Python không có những thứ đó, nhưng các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các thư viện Numpy và Pandas. Các thư viện này có thêm lợi ích khi được viết trên mã thư viện C, nghĩa là chúng có thể thực hiện các hoạt động trên các bộ dữ liệu lớn nhanh hơn đáng kể so với R. ‌ ‌Alternatively, R is more statistical. R is good for directly filtering and viewing data as well as applying statistical tests. Specifically, R has built-in data types for vectors, matrices, and dataframes. Python doesn't have those by itself, but data scientists use the NumPy and Pandas libraries. These libraries have the added benefit of being written on top of C library code, meaning they can perform operations on large datasets significantly faster than R. ‌

Mô hình thống kê

Sau khi thu thập và khám phá dữ liệu của bạn, đã đến lúc tạo ra một mô hình phù hợp. Mô hình dữ liệu là quá trình tạo mô hình dữ liệu, là một tập hợp các quy tắc trừu tượng xác định cách các yếu tố dữ liệu liên quan đến nhau, thường sử dụng các thuộc tính của thế giới thực. Khi các mô hình được sử dụng để đưa ra dự đoán về dữ liệu chưa từng thấy, chúng tôi gọi đó là học máy đó. ‌‌

Python, tự nó, giúp bạn dễ dàng tạo mô hình dữ liệu tùy chỉnh với một số công việc. Tuy nhiên, và tương tự như thăm dò dữ liệu, bạn có thể sử dụng mã từ các thư viện Python làm sẵn để thiết lập mô hình của bạn. Ví dụ: bạn có thể mô hình hóa dữ liệu số bằng cách sử dụng các thuật toán học máy bằng cách sử dụng Scikit-learn. Để có được kết quả tương tự như R, bạn sẽ phải dựa vào các gói bên ngoài, vì chức năng cốt lõi của nó không hỗ trợ mô hình.

Cả Python và R đều có thể thực hiện mô hình thống kê, nhưng R thực sự chỉ được thiết kế để phân tích tĩnh - về cơ bản, viết một bài báo hoặc báo cáo. Để triển khai một mô hình và sử dụng nó để ra quyết định trực tiếp trong một trang web hoặc ứng dụng, Python có công cụ tốt hơn nhiều. Điều này là do Python là ngôn ngữ lập trình thực sự chung, vì vậy nó hoạt động tốt với các khung phần mềm cũng sử dụng Python, như Django và Flask. & NBSP;

Không có bất kỳ gói bên ngoài nào, r thực sự có thể thực hiện mô hình hóa (mô hình tuyến tính) và Python không thể. & NBSP;

Trực quan hóa dữ liệu

Như tên cho thấy, trực quan hóa dữ liệu là biểu diễn trực quan của dữ liệu bằng biểu đồ, biểu đồ, sơ đồ và bản đồ để hiển thị tốt hơn các phát hiện của bạn. Mặc dù nghe có vẻ đơn giản, nhưng trực quan hóa dữ liệu là một hoạt động tinh tế vì kết quả của một hình ảnh chất lượng thấp có thể gây hiểu lầm và hoặc khó hiểu.

Python thường hiệu quả hơn để khám phá dữ liệu và đã được công cụ triển khai các mô hình. Mặc dù, khi nói đến trực quan hóa dữ liệu, nó khó sử dụng Python hơn một chút so với R. & NBSP; Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng một vài thư viện bên ngoài của Python, chẳng hạn như matplotlib và seeborn để tạo đồ thị và biểu đồ đại diện cho các phát hiện của bạn.

Tuy nhiên, trực quan hóa dữ liệu là một trong những thế mạnh lớn nhất của R, vì nó được tạo ra để giới thiệu kết quả phân tích thống kê của nó. Đó là lý do tại sao bạn có thể dễ dàng tạo đồ họa kiểu dáng đẹp và không thiên vị.‌‌

Python có cần thiết trong lĩnh vực khoa học dữ liệu không?

Để làm việc trong khoa học dữ liệu, bạn sẽ cần học ít nhất một trong hai ngôn ngữ - Python hoặc R. Nếu bạn đã có một số kinh nghiệm với R, thì tốt nhất là bạn nên trải qua nó trước khi bắt đầu với một ngôn ngữ khác. Mặt khác, nếu bạn mới, hãy bắt đầu với Python do tính linh hoạt của nó. & NBSP;

Tuy nhiên, bằng cách chọn không học Python, bạn có thể thấy mình đang bỏ lỡ rất nhiều cơ hội có giá trị trong sự nghiệp. Chưa kể, lãng phí thời gian và năng lượng giải quyết các vấn đề mà bạn sẽ phải đối mặt khi sử dụng Python.However, by choosing to not learn Python, you may find yourself missing out on a lot of valuable opportunities in your career. Not to mention, wasting time and energy working out problems that you wouldn’t have faced using Python.

Trong năm 2018, 66 phần trăm các nhà khoa học dữ liệu đã báo cáo sử dụng Python hàng ngày, trong khi ít hơn 50 phần trăm cho biết họ sử dụng R. & NBSP;

‌Python rất linh hoạt và tha thứ - hai tính năng cực kỳ quan trọng khi xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ thường xuyên. Nếu bạn sử dụng cú pháp và định dạng chính xác, bạn có thể kết hợp các thuật toán khác nhau để thao tác dữ liệu của bạn khi cần thiết. Đó có thể là một kỳ công khó khăn hơn nhiều trong các ngôn ngữ cứng nhắc hơn, yêu cầu bạn phải học các kỹ năng hoàn toàn mới trước khi bạn có thể thực hiện một loại hoạt động hoặc tính toán mới trên dữ liệu của mình.Python is highly flexible and forgiving — two features that are incredibly important when handling massive volumes of data regularly. If you use the correct syntax and format, you can combine various algorithms to manipulate your data as needed. That can be a much harder feat in more rigid languages that require you to learn entirely new skills before you can perform a new type of operation or calculation on your data.

Ngay cả khi mới bắt đầu, với một vài tháng kinh nghiệm Python và sự giúp đỡ của vô số hướng dẫn và hướng dẫn có sẵn trực tuyến, bạn có thể bắt đầu xử lý và phân tích cơ sở dữ liệu. Python có thể phát triển cùng với bạn. Khi bạn trở nên thành thạo hơn, bạn có thể bắt đầu sử dụng các thư viện Python khác nhau có sẵn trực tuyến để tiết kiệm thời gian và năng lượng. Chưa kể, bạn thậm chí có thể tạo các vòng lặp, điều kiện và cú pháp của riêng mình để cắt giảm thời gian làm việc và mật độ mã, giúp gỡ lỗi và sửa đổi mã của bạn dễ dàng hơn sau này.

Trong hành trình làm chủ Python của bạn, điều quan trọng là bạn phải tham gia các khóa học và bài học chuyên giảng dạy Python cho khoa học dữ liệu. Rốt cuộc, các kỹ năng mà bạn sẽ cần nhất trong Python khác nhau tùy thuộc vào ngành công nghiệp và ứng dụng. May mắn thay, có nhiều nguồn trực tuyến để học Python miễn phí. Chưa kể, bạn không cần bất kỳ phần mềm hoặc thiết bị đặc biệt nào để bắt đầu thực hành. Tất cả những gì bạn cần cài đặt là mã nguồn Python, cũng như trình chỉnh sửa mã. Tất cả đều dễ tìm và tự do sử dụng.‌On your journey to mastering Python, it’s important that you take up courses and lessons that specialize in teaching Python for data science. After all, the skills you’ll need most in Python differ depending on industry and application. Fortunately, there are a variety of sources online to learn Python for free. Not to mention, you don’t need any special software or device to start practicing. All you’ll need to install is a Python source code, as well as a code editor. All of which are easy to find and free to use.‌

Tôi có thể học Python cho khoa học dữ liệu ở đâu?

Nếu bạn quan tâm đến việc khởi động sự nghiệp trong khoa học dữ liệu, hoặc đơn giản là muốn học Python vì lý do cá nhân, bạn có thể tận dụng vô số tài nguyên có sẵn trực tuyến. & NBSP;

Hướng dẫn tại nhau

Trường Flatiron cung cấp rất nhiều tài nguyên và các lớp học trực tuyến để giúp bạn học bất cứ điều gì từ kỹ thuật phần mềm và lập trình đến khoa học dữ liệu và phân tích an ninh mạng. Nếu bạn vẫn không chắc chắn liệu Python có dành cho bạn hay không, bạn có thể tham gia bài học Python miễn phí của Flatiron School, bao gồm những điều cơ bản. & NBSP;

Trong hướng dẫn Python miễn phí này, bạn có thể tìm hiểu: & nbsp;

• Những điều cơ bản của Python

• Các nguyên tắc cơ bản lập trình Python

• Kiểu dữ liệu Python

• Cấu trúc dữ liệu Python

• Gán danh sách cho một biến

• Chỉnh sửa và quản lý các mục trong danh sách

Vào cuối của nó, bạn sẽ có một sự hiểu biết về các loại dữ liệu Python khác nhau và các kỹ năng cơ bản về cách gán danh sách cho một biến, so sánh danh sách và sử dụng chỉ mục của các mục trong danh sách của bạn.

Sách

Bootcamp và các bài học trực tuyến không phải là cách duy nhất bạn có thể học Python. Bạn có thể sử dụng sách để dạy cho mình Python theo tốc độ của riêng bạn, chuyên về thể loại bạn chọn trong khi thực hành nhiều như bạn cần. Ở đây một vài cuốn sách đáng để kiểm tra:

• Python cho tất cả mọi người: Khám phá dữ liệu bằng Python 3: Cuốn sách này được viết bởi Tiến sĩ Charles R. Severance, phó giáo sư lâm sàng và giáo viên Python tại Đại học Michigan. Nó được thiết kế để giới thiệu người mới bắt đầu để lập trình Python và phát triển phần mềm thông qua lăng kính của dữ liệu khám phá.: This book was written by Dr. Charles R. Severance, a Clinical Associate Professor and Python teacher at the University of Michigan. It is designed to introduce beginners to Python programming and software development through the lens of exploring data.

• Học Python: Cuốn sách này được viết bởi Mark Lutz, một trong những nhà lãnh đạo thế giới về đào tạo Python, giảng dạy hơn 4000 sinh viên và hướng dẫn hơn 250 buổi đào tạo. Đó là một giới thiệu toàn diện, chuyên sâu về thế giới của Python. Với các kỹ thuật về cách viết mã chất lượng cao một cách hiệu quả, nó phù hợp cho cả nhà phát triển chuyên nghiệp và người mới bắt đầu muốn nhúng ngón chân vào thế giới Python.: This book was written by Mark Lutz, one of the world leaders in Python training, teaching over 4000 students and instructing over 250 training sessions. It is a comprehensive, in-depth introduction to the world of Python. With techniques on how to efficiently write high-quality code, it’s suitable for both professional developers and beginners looking to dip their toes into the Python world.

• Python để phân tích dữ liệu: Cuốn sách này được viết bởi Wes McKinney, một nhà phát triển phần mềm và người tạo ra các gấu trúc nguồn mở, được sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu. Cuốn sách này là một hướng dẫn thực hành cung cấp các hướng dẫn từng bước về thao tác, xử lý và làm sạch các bộ dữ liệu trong Python. Nó cũng bao gồm các nghiên cứu trường hợp thực tế để phát triển khả năng giải quyết vấn đề của bạn.: This book was written by Wes McKinney, a software developer and the creator of the open-source Pandas, which is used widely for data analysis. This book is a hands-on guide that offers step-by-step instructions on manipulating, processing, and cleaning datasets in Python. It also includes real-life case studies to develop your problem-solving abilities.

Bootcamp

Nếu bạn tự tin vào quyết định theo đuổi khoa học dữ liệu, bạn có thể đăng ký bootcamp khoa học dữ liệu tại trường Flatiron mà bạn có thể hoàn thành trong 15 tuần hoặc thông qua một trong những tùy chọn nhịp độ linh hoạt. Bootcamp thân thiện với người mới bắt đầu và bao gồm mọi thứ, từ những điều cơ bản của khoa học dữ liệu đến Python, chiếm một phần lớn trong chương trình giảng dạy của Bootcamp.‌‌

Được đăng bởi Blair Williamson & nbsp; & nbsp;/& nbsp; & nbsp; ngày 2 tháng 8 năm 2021

Tôi nên học Java hay Python cho khoa học dữ liệu?

Tôi nên học Khoa học dữ liệu trước hay Python?