Vào năm 2018, 66% các nhà khoa học dữ liệu đã báo cáo sử dụng Python mỗi ngày, điều này khiến Python trở thành ngôn ngữ số một cho khoa học dữ liệu. Nhưng bạn cần biết bao nhiêu Python cho một bootcamp khoa học dữ liệu? . Xem video hoặc đọc tiếp để tìm hiểu thêm. Show
Gặp gỡ chuyên gia của chúng tôi. Kim Fessel
Trăn là gì?Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất thế giới và có một số lý do khiến Python trở nên phổ biến
Python có thể được sử dụng để làm gì ngoài khoa học dữ liệu? Câu hỏi tốt hơn là nó không thể được sử dụng để làm gì?
Bạn nghĩ tại sao Python gần đây đã vượt qua R về mức độ phổ biến đối với các nhà khoa học dữ liệu? Có một số lý do khiến tôi nghĩ Python đã thành công. Python là ngôn ngữ có mục đích chung, được sử dụng bởi các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu, giúp dễ dàng cộng tác trong tổ chức của bạn thông qua cú pháp đơn giản. Mọi người chọn sử dụng Python để họ có thể giao tiếp với người khác. Lý do khác bắt nguồn từ nghiên cứu học thuật và mô hình thống kê. Tôi muốn nói rằng R có các gói thống kê tốt hơn Python, nhưng Python có khả năng học sâu, các cách có cấu trúc để học máy và có thể xử lý lượng dữ liệu lớn hơn. Khi mọi người chuyển nhiều hơn sang học sâu, xu hướng đã chuyển sang Python Python cho người mới bắt đầuPython là ngôn ngữ lập trình đầu tiên tuyệt vời dành cho người mới bắt đầu vì cú pháp đơn giản của nó cho phép bạn nhanh chóng bắt đầu chạy. Python linh hoạt ở chỗ bạn có thể sử dụng nó để làm bất cứ điều gì. Nó cũng tha thứ. Python sẽ cố gắng giải thích ý của bạn. Giả sử chúng ta muốn ghép hai từ như trường học và nhà ở lại với nhau. Theo suy nghĩ của chúng tôi, chúng tôi sẽ liên kết hai từ này bằng cách sử dụng biểu tượng dấu cộng (trường + nhà), đây chính xác là cách bạn sẽ thực hiện bằng Python. Python cũng là một trong những ngôn ngữ có nhiều cơ hội để phát triển và có nhiều cách để cải thiện mã của bạn. Trong bất kỳ lĩnh vực nào, trước tiên bạn phải nắm được các nguyên tắc cơ bản của Python trước khi có thể chuyển sang những thứ thú vị hơn. Dưới đây là danh sách các nguyên tắc cơ bản mà bạn có thể bắt đầu theo thứ tự.
Ai đó cần biết trình độ Python nào trước khi đăng ký Metis hoặc bất kỳ chương trình đào tạo khoa học dữ liệu nào? Có một số nguyên tắc cơ bản mà bạn cần nắm vững trước khi chuyển sang một thứ phức tạp hơn. Những phần cơ bản đó của Python, chắc chắn là kiểu dữ liệu và cấu trúc dữ liệu, danh sách, từ điển, các loại cấu trúc đó Bạn cũng sẽ muốn biết ít nhất ba điều cơ bản này.
Để đăng ký Metis, ít nhất bạn cần có khả năng giải một câu lệnh có điều kiện và có thể kiểm tra đầu vào dựa trên một số câu lệnh đúng hay sai, sau đó thực hiện các hành động khác nhau tùy thuộc vào việc đó là đúng hay sai Cách thiết lập Python trên máy MacCài đặt công nghệ mới trên máy tính của bạn có thể khó khăn khi bạn mới bắt đầu học cách viết mã, nhưng nếu bạn đang sử dụng máy Mac thì bạn đã cài đặt sẵn Python. Tất cả những gì người dùng Mac phải làm là mở ứng dụng đầu cuối của họ, nhập từ Python bằng chữ thường, nhấn enter và bạn đã sẵn sàng để viết mã Python. Bạn có thể làm ví dụ được đề cập trong video để kiểm tra nó. Nếu bạn không sử dụng máy Mac – hoặc ngay cả khi bạn đang sử dụng, Metis thường khuyên sinh viên khoa học dữ liệu nên cài đặt Anaconda. Anaconda là gói Python đa năng có sẵn cho cả Mac và Windows, vì vậy bạn đang sử dụng cái gì không quan trọng. Khi bạn cài đặt Anaconda, bạn cũng đang cài đặt các thư viện phổ biến mà các nhà khoa học dữ liệu thực tế sử dụng. Anaconda cũng đi kèm với Jupyter Notebook, đây là một công cụ tuyệt vời cho người mới bắt đầu sử dụng. Thư viện PythonThật khó để nói về Python mà không nói về thư viện. Thư viện là tập hợp các mã đã lưu mà người khác đã viết cho bạn. Bạn có thể nhập nhiều đoạn mã khác nhau để không phải tự làm mọi thứ. Một vài thư viện hoàn hảo cho người mới bắt đầu.
Sau khi bạn nắm vững các nguyên tắc cơ bản, sinh viên chương trình đào tạo Metis của chúng tôi sẽ học.
Python với Máy tính xách tay JupyterJupyter Notebook là Môi trường phát triển tích hợp (IDE) và nó rất quan trọng trong không gian học tập vì hai lý do.
Jupyter Notebook rất lý tưởng để xây dựng các dự án, cấu trúc bài tập về nhà và các dự án cộng tác. Tính năng chú thích thật tuyệt vời vì sinh viên có thể ghi lại quá trình suy nghĩ của họ và bạn cũng có thể sử dụng tính năng này trong môi trường làm việc trong thế giới thực Tài nguyên Python dành cho người mới bắt đầuMetis cung cấp khóa học Python dành cho người mới bắt đầu và khóa học này được viết cho những người chưa từng biết đến Python trước đây. Khóa học bắt đầu với, "Python là gì?" . Metis cũng cung cấp một video Giới thiệu về Python miễn phí từ hội nghị Demystifying Data Science 2019 của họ. Khi bạn đã nắm được kiến thức cơ bản về Python, hãy thử tham gia khóa học Python & Math dành cho người mới bắt đầu của Metis. Đây là một khóa học tuyệt vời dành cho những người nghiêm túc với sự nghiệp khoa học dữ liệu nhưng chưa sẵn sàng tham gia bootcamp. Khóa học này sẽ giúp bạn cải thiện cả Python và toán học vì nó liên quan đến khoa học dữ liệu. Từ đó, bạn có thể đăng ký vào Chương trình đào tạo khoa học dữ liệu nhập vai của Metis, bao gồm học máy và trực quan hóa. Để hiểu Python, bạn phải thực hành. Bạn càng thực hành nhiều, bạn sẽ càng giỏi hơn. Hai tài nguyên học tập thực hành Python là
Tôi cũng đã ra mắt một sê-ri YouTube. Sê-ri mới của tôi là phần giới thiệu về Seaborn, một gói hình ảnh hóa. Nếu bạn đang ở trình độ biết một chút Python và sẵn sàng bắt đầu trực quan hóa dữ liệu, thì đó cũng có thể là một tài nguyên hữu ích Nếu bạn hoàn thành khóa học Python cho người mới bắt đầu của Metis, bạn có sẵn sàng đăng ký Chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu của Metis không? Khóa học Python cho người mới bắt đầu sẽ thực sự khởi động hành trình của bạn vì nó giúp bạn cảm thấy thoải mái với lập trình nói chung. Sau đó, chúng tôi đề cập đến các loại dữ liệu mà bạn phải ghi xuống trước khi có thể tiếp tục. Tiếp theo, chúng ta đi qua từng nền tảng trong số ba nền tảng cốt lõi đó. điều kiện, vòng lặp và hàm. Lời khuyên của bạn dành cho người mới bắt đầu học Python là gì? Đôi khi những người mới bắt đầu có thể cảm thấy thất vọng vì họ muốn tự động trở nên xuất sắc với Python. Nó sẽ mất thực hành. Đó là về mỗi ngày trở nên tốt hơn một chút. Có thể bạn không giải quyết được mọi thứ ngay từ đầu, nhưng hãy biết rằng bạn đang dần trở nên tốt hơn. Miễn là bạn sẵn sàng nỗ lực để tiến bộ hơn một chút mỗi ngày, thì bạn sẽ có một khởi đầu tuyệt vời với Python Tìm hiểu thêm và đọc các đánh giá về Metis trên Báo cáo khóa học. Bài viết này được thực hiện bởi nhóm Báo cáo khóa học hợp tác với Metis Tại sao Python được sử dụng để phân tích dữ liệu?Nhờ Python tập trung vào tính đơn giản và dễ đọc, nên Python có đường cong học tập dần dần và tương đối thấp . Tính dễ học này khiến Python trở thành một công cụ lý tưởng cho những người mới bắt đầu lập trình. Python cung cấp cho các lập trình viên lợi thế của việc sử dụng ít dòng mã hơn để hoàn thành các tác vụ so với nhu cầu khi sử dụng các ngôn ngữ cũ hơn.
Làm thế nào chúng ta có thể sử dụng Python trong phân tích dữ liệu?Kết hợp với các thư viện như iPython và NumPy, những công cụ này có thể tạo thành nền tảng của bộ phân tích dữ liệu mạnh mẽ. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng Python để viết các thuật toán phân tích dữ liệu của riêng mình, thuật toán này có thể được tích hợp trực tiếp vào các công cụ kinh doanh thông minh của bạn thông qua API
Python có cần thiết cho nhà phân tích dữ liệu không?Lập trình Python
. Trong nhiều trường hợp, những thứ như Excel không thể đối phó với lượng lớn dữ liệu mà doanh nghiệp có sẵn cho họ. Đây là lý do tại sao lập trình bằng Python là một kỹ năng quan trọng đối với Nhà phân tích dữ liệu. Strong knowledge of programming is necessary when analysing data. In many cases, the likes of Excel can't cope with the large amounts of data that businesses have available to them. This is why programming in Python is an important skill for a Data Analyst. |
