Python được sử dụng như thế nào trong phân tích dữ liệu?

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.  

Gặp gỡ chuyên gia của chúng tôi. Kim Fessel

• Kim Fessel là Nhà khoa học dữ liệu cao cấp và là người hướng dẫn của Chương trình đào tạo khoa học dữ liệu nhập vai tại Metis và có bằng tiến sĩ về toán ứng dụng
• Là một người hướng dẫn, Kim nói rằng cô ấy rất thích khi chuyển sang hình thức giảng dạy từ xa. "Trong môi trường trực tuyến, tất cả học sinh của tôi đều có thể xem hàng ghế đầu về mọi thứ tôi đang dạy. Khi tôi code demo, họ có thể thấy chính xác những gì tôi đang làm ngay trên màn hình máy tính của họ. Là một người hướng dẫn trực tuyến, tôi không còn có bảng trắng nữa mà thay vào đó, tôi kết nối máy tính bảng của mình và sử dụng bút stylus. Tại Metis, chúng tôi đã tìm ra các giải pháp sáng tạo để tiếp tục cung cấp cùng một mức độ dịch vụ trực tuyến. "

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

• Cú pháp của Python, hoặc các từ và ký hiệu được sử dụng để làm cho chương trình máy tính hoạt động, rất đơn giản và trực quan. Về cơ bản chúng là những từ tiếng Anh.  

• Python hỗ trợ nhiều mô hình khác nhau, nhưng hầu hết mọi người sẽ mô tả Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng. Trong ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, mọi thứ bạn tạo đều là một đối tượng, các đối tượng khác nhau có các thuộc tính khác nhau và bạn có thể thao tác trên các đối tượng khác nhau theo những cách khác nhau.  

• Python tích hợp tốt với các thành phần phần mềm khác, khiến nó trở thành ngôn ngữ có mục đích chung có thể được sử dụng để xây dựng một quy trình hoàn chỉnh từ đầu đến cuối – bắt đầu với dữ liệu, làm sạch mô hình và xây dựng trực tiếp vào sản xuất.  

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?

• Phát triển web – Các nhà phát triển, kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu sử dụng Python để quét web hoặc tạo ứng dụng mô phỏng

• Báo cáo tự động – Các nhà phân tích hoặc người quản lý sản phẩm cần tạo cùng một báo cáo Excel mỗi tuần có thể sử dụng Python để giúp tạo báo cáo và tiết kiệm thời gian.  

• Tài chính và Kinh doanh – Được sử dụng để báo cáo, mô hình dự đoán và nghiên cứu học thuật.  

• Mô phỏng – Là nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Đại học bang Ohio, các đồng nghiệp của tôi đã sử dụng Python để tạo mô phỏng nhằm nghiên cứu nhiều hành vi khác nhau với máy tính

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 đầu

Python 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.  

• Hiểu các loại dữ liệu là gì (số nguyên, chuỗi, số dấu phẩy động) và tất cả các loại dữ liệu đó khác nhau như thế nào.  

• Tìm hiểu các vòng lặp và điều kiện – Các vòng lặp thực thi một khối mã nhiều lần và các điều kiện cho chương trình biết khi nào ngừng thực thi khối mã đó.  

• Tìm hiểu cách thao tác dữ liệu – Thực hành điều này bằng cách đọc dữ liệu vào chương trình Python của bạn và sau đó thực hiện một số loại tính toán trên đó, dọn dẹp dữ liệu và thậm chí có thể ghi dữ liệu đó ra tệp CSV. Bạn sẽ muốn hiểu chính xác cách bạn có thể thao tác dữ liệu vì đó là một phần quan trọng trong công việc của nhà khoa học dữ liệu

• Thuật toán – sử dụng thuật toán để xây dựng mô hình và thậm chí có thể tạo mô hình của riêng bạn

• Trực quan hóa dữ liệu - Đây là phần yêu thích của tôi về khoa học dữ liệu. Có nhiều thư viện hoặc gói Python để giúp bạn làm điều này

• Giao tiếp – Bắt đầu giao tiếp những điều bạn đã học theo cách mà người khác có thể giải thích để củng cố việc học đó.  

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.  

• Điều kiện - kiểm tra đúng và sai. Về cơ bản, bạn sẽ có một số loại đầu vào, bạn sẽ kiểm tra nó theo một điều kiện và nếu kiểm tra đó đúng, bạn sẽ thực thi một khối mã. Nếu nó sai, bạn có thể thực thi một khối mã hoàn toàn khác. Nó giống như một người gác cổng.  

• Vòng lặp – các đoạn mã lặp lại. Bất cứ khi nào bạn cần lặp lại cùng một hành động trên nhiều mục khác nhau trong một nhóm, bạn có thể viết một vòng lặp cho điều đó. Điều này sẽ thực hiện trên tất cả các yếu tố khác nhau trong nhóm đầu vào của bạn để tạo ra một số loại đầu ra tiêu chuẩn

• Chức năng – mã có thể tái sử dụng, không bị nhầm lẫn với mã có thể lặp lại. Nếu bạn muốn thực hiện cùng một loại phép tính tại các điểm khác nhau trong mã của mình, bạn sẽ viết một hàm. Bạn có thể sử dụng lại đoạn mã đó bất cứ lúc nào bạn muốn có cùng kết quả đầu ra.  

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 Mac

Cài 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 Python

Thật 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.  

• Ngẫu nhiên - Điều này được sử dụng để tạo các số ngẫu nhiên, có thể thú vị. Bạn có thể xây dựng trò chơi của riêng mình bằng cách này.  

• Toán học – Cái này cho phép bạn truy cập vào tất cả các loại hàm toán học như căn bậc hai, cos, sin, v.v.  

• Bộ sưu tập – Điều này sẽ giúp bạn giao tiếp với máy tính hoặc bộ sưu tập của mình, cho phép bạn truy cập thực tế vào các loại cấu trúc dữ liệu bổ sung trong Python.  

Sau khi bạn nắm vững các nguyên tắc cơ bản, sinh viên chương trình đào tạo Metis của chúng tôi sẽ học.  

• Pandas – Để sắp xếp dữ liệu và thao tác dữ liệu vì nó cho phép người dùng đọc dữ liệu, thay đổi dữ liệu, tìm kiếm các giá trị bị thiếu, đọc dữ liệu ra

• NumPy – Để tính toán nhanh vì nó tăng tốc tất cả các phép tính khác nhau mà bạn đang thực hiện. Pandas thực sự sử dụng NumPy cho một số tính toán của nó

• Scikit-Learn – Dành cho máy học vì nó có tất cả các thuật toán bạn muốn sử dụng để hồi quy, phân loại và học không giám sát. Khi bạn tham gia sâu vào Chương trình đào tạo khoa học dữ liệu nhập vai, bạn sẽ tận dụng Scikit-Learn khá nhiều

• Matplotlib và Seaborn – Để trực quan hóa dữ liệu. Những cái phổ biến nhất sẽ có thể giúp bạn tạo ra một số hình ảnh đẹp

Python với Máy tính xách tay Jupyter

Jupyter Notebook là Môi trường phát triển tích hợp (IDE) và nó rất quan trọng trong không gian học tập vì hai lý do.  

• Nó giúp bạn hiểu mã của bạn đang làm gì ngay lập tức. Bạn sẽ viết các khối mã nhỏ trong các ô và sau đó thực thi mã đó ngay lập tức. Điều này cung cấp cho bạn thông tin phản hồi ngay lập tức và hiển thị cho bạn các lỗi trong mã của bạn, hiển thị các chức năng bạn có thể cần thay đổi, v.v. Nó cho phép bạn học nhanh hơn và thử nghiệm thuận tiện hơn.  

• Bạn cũng có thể viết trong Jupyter Notebooks bằng văn bản. Bạn có thể bao gồm một tin nhắn cho chính mình và thậm chí bạn có thể thêm hình ảnh. Chức năng này hữu ích để sắp xếp suy nghĩ của bạn, ghi nhớ những gì bạn cần sửa hoặc thay đổi sau này, ghi chú về những gì một khối mã nhất định đang thực hiện và ghi lại các bước bạn đang cố gắng làm theo. Với tư cách là người hướng dẫn, tôi có thể đưa hình ảnh khối mã cho học sinh của mình.  

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 đầu

Metis 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

• Kiểm tra. io, một cách học Python được game hóa. Bạn sẽ hoàn thành các thử thách và tiến bộ trên bảng trò chơi này

• Coding Bat, có rất nhiều vấn đề thực hành khác nhau. Nếu bạn đang muốn luyện tập, luyện tập, luyện tập, đó là một địa điểm tuyệt vời khác

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?

Làm thế nào chúng ta có thể sử dụng Python trong phân tích dữ liệu?

Python có cần thiết cho nhà phân tích dữ liệu không?