Python là ngôn ngữ lập trình đang ngày càng phổ biến trong giới khoa học dữ liệu. Đây là lý do tại sao bạn nên xem xét việc học viết mã bằng Python Show
Thời gian đọc 9 phút  Python là một ngôn ngữ lập trình liên tục phát triển phổ biến. Là một ngôn ngữ cấp cao, Python nhấn mạnh khả năng đọc mã hơn là độ phức tạp. Nó sử dụng một hệ thống thụt đầu dòng dễ theo dõi, làm cho nó trở thành ngôn ngữ dành cho các lập trình viên cũng như các nhà khoa học dữ liệu Đây là lý do tại sao bạn nên xem xét việc học viết mã bằng Python nếu bạn đang muốn thực hành thao tác dữ liệu ở bất kỳ hình dạng hoặc hình thức nào 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 và người học đam mê đang phát triển từng ngày Lý do chính cho sự phổ biến của Python là tính đơn giản và tính linh hoạt của nó. Trong những năm 2000, mọi người thường bị đe dọa bởi ý nghĩ lập trình do sự khó khăn và phức tạp của các ngôn ngữ lập trình như C ++, Java và Lisp.
Python rất dễ học, một phần vì nó là ngôn ngữ lập trình cấp cao. Nó gần với ngôn ngữ nói của con người hơn là ngôn ngữ nhị phân mà máy móc vận hành. Mặc dù bạn sẽ cần ghi nhớ hàng chục từ và định dạng cú pháp dành riêng, nhưng Python được viết bằng tiếng Anh, cho phép bất kỳ ai cũng có thể đoán được tác dụng của một vài dòng mã mà không cần phải chạy chương trình Và không giống như các ngôn ngữ khác, bạn có thể bắt đầu sử dụng Python để phân tích các tập dữ liệu ngay cả khi mới bắt đầu. Điều này có thể thực hiện được nhờ cú pháp được lập trình sẵn mà bạn có thể viết và thực hiện với kết quả rõ ràng ngay từ đầu trong hành trình học tập của mình. Sau này, khi bạn trở nên quen thuộc với nhiều lệnh cú pháp thích hợp hơn — và thậm chí bắt đầu tạo lệnh của riêng mình — bạn sẽ nhận ra Python mạnh mẽ như thế nào, cho phép bạn thực hiện các tác vụ và thao tác nhanh chóng và hiệu quả Python có tốt hơn R cho khoa học dữ liệu không?Chỉ có một ngôn ngữ khác có tiếng là cạnh tranh với Python khi nói đến khoa học dữ liệu và đó là R - đừng nhầm lẫn với Ruby. Mặc dù cả R và Python đều được các nhà khoa học và phân tích dữ liệu sử dụng thường xuyên, nhưng cả hai đều đóng vai trò khác nhau trong hoạt động Về cơ bản, R được sử dụng riêng để phân tích và thống kê dữ liệu, trong khi Python là ngôn ngữ có mục đích chung được sử dụng trên tất cả các loại công nghệ phần mềm và khoa học dữ liệu khác nhau Mặc dù tương đối giống nhau về mục đích và cách sử dụng, R và Python không thể hoán đổi cho nhau khi nói đến bốn trụ cột chính của khoa học dữ liệu. thu thập, khám phá, trực quan hóa và mô hình hóa. Chúng chủ yếu khác nhau về cách tiếp cận từng trụ cột, cung cấp kết quả xem xét dữ liệu từ một góc độ khác khám phá dữ liệuBạn có thể coi khám phá dữ liệu như người anh em nhỏ của phân tích dữ liệu. Khám phá dữ liệu là quá trình quét dữ liệu để tìm các mẫu cơ bản và các đặc điểm được chia sẻ. Tuy nhiên, khám phá dữ liệu không được sử dụng để khám phá bất kỳ hiểu biết sâu sắc nào về dữ liệu mà được sử dụng để cung cấp cho các nhà khoa học bức tranh toàn cảnh hơn và giúp hướng dẫn họ vượt 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. Với Python, bạn có thể tận dụng vô số thư viện của nó để khám phá dữ liệu của mình mà không phải viết mã từ đầu. Chẳng hạn, bằng cách sử dụng Pandas, bạn có thể lọc, sắp xếp và hiển thị các cặp và bộ sưu tập dữ liệu. Hoặc, R mang tính thống kê hơn. R rất tốt cho việc lọc và xem dữ liệu trực tiếp cũng như áp dụng các bài kiểm tra thống kê. Cụ thể, R có các kiểu dữ liệu tích hợp cho vectơ, ma trận và khung dữ liệu. Bản thân Python không có những thứ đó, nhưng các nhà khoa học dữ liệu sử dụng thư viện NumPy và Pandas. Các thư viện này có thêm lợi ích là được viết trên mã thư viện C, nghĩa là chúng có thể thực hiện các thao tác trên bộ dữ liệu lớn nhanh hơn đáng kể so với R. mô hình thống kêSau khi thu thập và khám phá dữ liệu của bạn, đã đến lúc tạo một mô hình phù hợp. Mô hình hóa dữ liệu là quá trình tạo mô hình dữ liệu, là một tập hợp các quy tắc trừu tượng xác định cách các thành phần dữ liệu liên quan với 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 nhìn thấy, chúng tôi gọi đó là học máy. Bản thân Python giúp dễ dàng tạo mô hình dữ liệu tùy chỉnh với một số công việc. Tuy nhiên, và tương tự như khám phá dữ liệu, bạn có thể sử dụng mã từ các thư viện Python được tạo sẵn để thiết lập mô hình của mình. Ví dụ: bạn có thể lập mô hình dữ liệu số bằng Numpy hoặc áp dụng thuật toán máy học bằng scikit-learning. 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 lập 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 là viết báo hoặc báo cáo. Để triển khai một mô hình và sử dụng nó để đưa ra quyết định trực tiếp trong một trang web hoặc ứng dụng, Python có công cụ tốt hơn nhiều. Điều này là do Python thực sự là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, vì vậy nó hoạt động tốt với các khung phần mềm cũng sử dụng Python, chẳng hạn như Django và Flask. 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. Trực quan hóa dữ liệuNhư tên gợi ý, trực quan hóa dữ liệu là biểu diễn trực quan dữ liệu bằng biểu đồ, biểu đồ, sơ đồ và bản đồ để thể hiện rõ hơn những phát hiện của bạn. Mặc dù thoạt nghe có vẻ đơn giản, nhưng trực quan hóa dữ liệu là một hoạt động phức tạp vì kết quả của trực quan hóa chất lượng thấp có thể gây hiểu nhầm và hoặc khó hiểu Python nói chung hiệu quả hơn cho việc khám phá dữ liệu và là công cụ để triển khai các mô hình. Mặc dù, khi nói đến trực quan hóa dữ liệu, việc sử dụng Python khó hơn một chút so với R. Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng một số thư viện bên ngoài của Python, chẳng hạn như Matplotlib và Seaborn để tạo biểu đồ và biểu đồ thể hiện kết quả 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 hiển thị kết quả phân tích thống kê của nó. Đó là lý do tại sao bạn có thể dễ dàng tạo đồ họa bóng bẩy và không thiên vị. Python có cần thiết trong lĩnh vực khoa học dữ liệu không?Để làm việc trong lĩnh vực 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 bạn nên trải qua nó trước khi bắt đầu với một ngôn ngữ khác. Mặt khác, nếu bạn là người mới, hãy bắt đầu với Python do tính linh hoạt của nó. Tuy nhiên, bằng cách chọn không học Python, bạn có thể thấy mình bỏ lỡ rất nhiều cơ hội quý giá trong sự nghiệp của mình. Chưa kể, lãng phí thời gian và năng lượng để giải quyết các vấn đề mà bạn sẽ không gặp phải khi sử dụng Python
Python rất linh hoạt và dễ thay đổi — hai tính năng cực kỳ quan trọng khi thường xuyên xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ. Nếu bạn sử dụng đúng cú pháp và định dạng, bạn có thể kết hợp nhiều thuật toán khác nhau để thao tác dữ liệu của mình khi cần. Đó có thể là một thành tích khó hơn nhiều đối với các ngôn ngữ cứng nhắc hơn đòi hỏi bạn phải học các kỹ năng hoàn toàn mới trước khi bạn có thể thực hiện một loại thao tác hoặc tính toán mới trên dữ liệu của mình Ngay cả khi mới bắt đầu, với một vài tháng kinh nghiệm về Python và sự trợ giúp 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 giảm thời gian làm việc và mật độ mã, giúp dễ dàng gỡ lỗi và sửa lại mã của bạn để tìm lỗi sau này Trên hành trình thành thạo Python, điều quan trọng là bạn phải tham gia các khóa học và bài học chuyên dạy Python cho khoa học dữ liệu. Xét cho cùng, các kỹ năng bạn cần nhất trong Python sẽ khác nhau tùy thuộc vào ngành và ứng dụng. May mắn thay, có rất nhiều nguồn trực tuyến để học Python miễn phí. Chưa kể, bạn không cần bất kỳ phần mềm hay thiết bị đặc biệt nào để bắt đầu luyện tập. Tất cả những gì bạn cần cài đặt là mã nguồn Python, cũng như trình chỉnh sửa mã. Tất cả đều dễ tìm và miễn phí sử dụng. Tôi có thể học Python về khoa học dữ liệu ở đâu?Nếu bạn quan tâm đến việc bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc chỉ đơn giản là muốn học Python vì lý do cá nhân, bạn có thể tận dụng vô số tài nguyên có sẵn trực tuyến. Hướng dẫn trực tuyếnTrường Flatiron cung cấp rất nhiều tài nguyên và các lớp học trực tuyến để giúp bạn học mọi thứ từ kỹ thuật phần mềm và lập trình đến khoa học dữ liệu và phân tích an ninh mạng. Nếu bạn vẫn không chắc liệu Python có dành cho mình hay không, bạn có thể tham gia bài học Python miễn phí của Trường Flatiron bao gồm những điều cơ bản. Trong hướng dẫn Python miễn phí này, bạn có thể học.
Khi kết thúc khóa học, bạn sẽ hiểu 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 SáchBootcamps và các bài học trực tuyến không phải là cách duy nhất bạn có thể học Python. Bạn có thể sử dụng sách để tự học Python theo tốc độ của riêng mình, chuyên về danh mục bạn chọn trong khi thực hành nhiều như bạn cần. Dưới đây là một vài cuốn sách đáng để kiểm tra
BootcampNếu tự tin vào quyết định theo đuổi khoa học dữ liệu của mình, bạn có thể đăng ký chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu tại Trường Flatiron mà bạn có thể hoàn thành sau 15 tuần hoặc thông qua một trong các tùy chọn tốc độ linh hoạt. Bootcamp thân thiện với người mới bắt đầu và bao gồm mọi thứ từ kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu đến Python, chiếm một phần lớn trong chương trình giảng dạy của bootcamp. Đăng bởi Blair Williamson / Ngày 2 tháng 8 năm 2021 Khoa học dữ liệu bài viết liên quanKhoa học dữ liệu Học viết mã Python. Bài học miễn phí cho người mới bắt đầuKhoa học dữ liệu Carla Stickler. Từ ngôi sao sân khấu đến kỹ sư phần mềmKhoa học dữ liệu Bạn có nên thử một Bootcamp?Tài nguyên liên quanKhoa học dữ liệu Xếp sau JavaScript, HTML/CSS và SQL, Python là ngôn ngữ phổ biến thứ tư với 44. 1% nhà phát triển. Kiểm tra bài viết này về cách bạn có thể học ngôn ngữ lập trình phổ biến này miễn phí Câu chuyện cựu sinh viên Carla Stickler đã dành 10 năm biểu diễn trên sân khấu Broadway trước khi chuyển sang lĩnh vực công nghệ để có lối sống ổn định hơn. Cô chia sẻ hành trình của mình từ sân khấu đến màn hình máy tính và những vượt rào cũng như chiến thắng trên đường đi Tư vấn nghề nghiệp Đối với những người học muốn có được các kỹ năng công nghệ mới, thường có hai lựa chọn. tự dạy tài liệu hoặc một khóa học có cấu trúc trực tuyến. Nhà thiết kế chương trình giảng dạy Siana Altiise thảo luận về ưu và nhược điểm của từng con đường trong bài viết này và lý do tại sao con đường ở giữa có thể là con đường lý tưởng để thực hiện |
