Khi các công ty thu thập dữ liệu phức tạp về khách hàng của họ, nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia để biến nó thành thông tin có thể sử dụng được. Nếu bạn mơ ước có một công việc được trả lương cao trong ngành khoa học dữ liệu, kinh doanh thông minh hoặc tiếp thị, bạn sẽ cần học cách giải mã các mẫu từ dữ liệu lớn và trình bày trực quan kết quả cho đồng nghiệp và khách hàng.
Thành thạo một ngôn ngữ lập trình như Python để phân tích thống kê là một bước quan trọng để đạt được vai trò như vậy và thăng tiến sự nghiệp của bạn. Đọc tiếp để khám phá tất cả những gì bạn cần biết về việc học Python để phân tích thống kê, bao gồm tài nguyên, thư viện và các bước cơ bản.
Python là gì?
Python là ngôn ngữ lập trình phát triển nhanh nhất thế giới và được các nhà khoa học dữ liệu, toán học và kỹ sư phần mềm ưa chuộng. Đây là một ngôn ngữ mã hóa thân thiện với người dùng, dễ học vì nó có cú pháp đơn giản, giống tiếng Anh.
Python cũng là một ngôn ngữ đa mục đích với nhiều ứng dụng, chẳng hạn như tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, phân tích dữ liệu, tạo trực quan hóa dữ liệu, kế toán và phát triển ứng dụng. Tính đơn giản và tính linh hoạt của Python đã khiến nó trở thành một kỹ năng được các nhà tuyển dụng yêu cầu vì việc sử dụng Python làm tăng hiệu quả trong nhiều khía cạnh khác nhau của doanh nghiệp.
Python được sử dụng để làm gì trong phân tích thống kê?
Python là một công cụ quan trọng để phân tích dữ liệu thống kê. Nó có thể được sử dụng để mô tả và tóm tắt tập dữ liệu bằng cách sử dụng thống kê mô tả, chẳng hạn như các thước đo của xu hướng trung tâm. Điều này bao gồm phân phối trung bình, trung bình, chế độ và chuẩn. Thống kê mô tả cũng xác định các thước đo về độ biến thiên như độ lệch chuẩn, phương sai mẫu và độ lệch mẫu.
Python cũng có thể được sử dụng để chạy các thống kê theo cấp số nhân, từ đó các nhà khoa học dữ liệu có thể đưa ra kết luận và đưa ra dự đoán từ dữ liệu. Thông thường, không thể thu thập thông tin từ toàn bộ dân số, vì vậy các nhà nghiên cứu chạy các bài kiểm tra thống kê trên các mẫu ngẫu nhiên để đưa ra suy luận về dân số quan tâm.
Có một số thư viện Python, chẳng hạn như thống kê, NumPy và Pandas, chứa các bit có thể sử dụng lại của mã Python có thể được cài đặt để tính toán một loạt các bài kiểm tra thống kê. Các mô-đun mã này cho phép bạn áp dụng các loại phân tích thống kê khác nhau cho tập dữ liệu của mình mà không cần phải viết từng đoạn mã từ đầu.
Sẽ mất bao lâu để học Python để phân tích thống kê?
Học các nguyên tắc cơ bản của Python có thể mất ít nhất ba tháng. Tuy nhiên, điều đó phụ thuộc phần lớn vào mức độ nỗ lực mà bạn sẵn sàng bỏ ra. Để bắt đầu, bạn có thể cần dành khoảng 10 giờ mỗi tuần. Để đi sâu hơn vào các chủ đề nâng cao hơn, bạn sẽ cần dành nhiều thời gian hơn nữa.
81% người tham gia cho biết họ cảm thấy tự tin hơn về triển vọng công việc công nghệ của mình sau khi tham gia một cuộc thi đào tạo. Kết hợp với bootcamp ngay hôm nay.
Sinh viên tốt nghiệp bootcamp trung bình đã dành ít hơn sáu tháng để chuyển đổi nghề nghiệp, từ khi bắt đầu bootcamp đến khi tìm được công việc đầu tiên của họ.
Phần khó có thể là học cách sử dụng các thư viện Python vì mỗi thư viện có thể mất vài tuần để thành thạo. Với sự hướng dẫn thích hợp, bạn có thể học nhanh hơn. Trong môi trường học tập có cấu trúc như coding bootcamps, bạn có thể học các chủ đề Python nâng cao trong khoảng 13 tuần hoặc ít hơn. Nếu bạn chọn cách tiếp cận không có giám sát, chẳng hạn như các khóa học trực tuyến, có thể mất nhiều thời gian hơn.
Tại sao Bạn nên Học Python để Phân tích Thống kê?
Nếu bạn là một nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu, bạn chắc chắn cần học Python để phân tích thống kê. Python là một trong những ngôn ngữ lập trình linh hoạt nhất và nó có thể hữu ích khi tạo mô hình thống kê. Dưới đây là một số lý do chính để học Python để phân tích thống kê.
Python rất dễ học
Ưu điểm phổ biến nhất của Python là nó rất dễ học. Ngôn ngữ lập trình đơn giản và trực quan và những yếu tố này khiến nó trở nên hấp dẫn đối với những người muốn làm việc nhanh chóng thay vì chìm đắm trong các dòng mã.
Ngoài ra, Python khá dễ đọc và có đường cong học tập nông hơn so với các ngôn ngữ lập trình như C ++, Java hoặc R. Những ngôn ngữ lập trình khác này yêu cầu thiết lập nâng cao hơn để chạy.
Cộng đồng tuyệt vời
Có một cộng đồng lớn là một trong những tính năng tốt nhất mà một ngôn ngữ lập trình có thể tự hào. Với một cộng đồng lớn, bạn luôn có thể dễ dàng nhận được sự hỗ trợ từ những người khác. Python có một cộng đồng tuyệt vời tổ chức các buổi gặp mặt, diễn đàn địa phương và thậm chí là một cộng đồng mã nguồn mở.
Tính năng này rất hữu ích khi bạn cần làm rõ một số vấn đề hoặc rào cản mà bạn gặp phải khi làm việc trong các dự án. Ngay cả trên các diễn đàn chung dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu, Python cũng nhận được rất nhiều đề cập và câu hỏi. Một trong những diễn đàn như vậy là Stack Overflow, nơi mọi người có thể đăng các câu hỏi lập trình của họ để những người khác tham gia và giúp hướng dẫn họ.
Thư viện Hỗ trợ Mở rộng
Một lý do khác để sử dụng Python cho phân tích thống kê là các thư viện mở rộng của nó cho các tác vụ khác nhau. Chỉ riêng tính năng này đã khiến Python trở nên khác biệt so với các ngôn ngữ lập trình khác. Các thư viện về cơ bản là các công cụ và chức năng được tích hợp sẵn giúp hoàn thành nhiệm vụ dễ dàng hơn mà không cần phải viết mã lại mỗi lần. Một số thư viện phổ biến bao gồm Pandas, NumPy, SciPy và Matplotlib.
Cơ hội nghề nghiệp và phát triển việc làm
Khi ngày càng nhiều công ty hiểu được tầm quan trọng của việc sử dụng dữ liệu để đạt được tăng trưởng kinh doanh, những người có kỹ năng về phân tích thống kê và phân tích dữ liệu Python đang có nhu cầu và kiếm được mức lương cao lên tới 100.000 đô la mỗi năm. Python là ngôn ngữ lập trình được các công ty lớn cũng như các nhà khoa học dữ liệu lựa chọn.
Tôi có thể học Python để phân tích thống kê bằng cách nào?
Có rất nhiều lựa chọn khi học Python để phân tích thống kê. Bạn có thể chọn đăng ký một chương trình đào tạo về mã hóa, tham gia một khóa học trực tuyến hoặc thậm chí làm một điều gì đó đơn giản như đọc một cuốn sách. Sự lựa chọn tốt nhất cho bạn phụ thuộc vào mục tiêu của bạn là gì và mức độ bạn đồng hóa những gì bạn đang học.
Mã hóa Bootcamps
Một trong những cách tốt nhất để học Python là tham gia khóa đào tạo về mã hóa. Phần tốt nhất của khóa đào tạo này là nó chuẩn bị cho bạn sử dụng Python một cách chuyên nghiệp trong phân tích thống kê hoặc các lĩnh vực khác. Các chương trình thường ngắn và linh hoạt nhưng chuyên sâu. Điều này giúp đảm bảo rằng bạn học tất cả những gì bạn cần trong vòng vài tháng và sẵn sàng sử dụng Python một cách chuyên nghiệp.
Các chương trình đào tạo Python tốt nhất cung cấp một cách học hiệu quả về chi phí với các tính năng độc đáo như học thực hành và lập trình cặp. Điều này giúp sinh viên có cơ hội xây dựng danh mục đầu tư trong khi thực hành những gì họ đã học.
Các Khóa học Trực tuyến
Các khóa học trực tuyến có thể giúp bạn học Python để phân tích thống kê. Đây có thể là một lựa chọn cho một số người thích học độc lập và theo tốc độ của riêng họ. Một số nhà cung cấp khóa học trực tuyến phổ biến bao gồm Udemy, Coursera, edX và Udacity. Nói chung, các khóa học trực tuyến có giá cả phải chăng và nhiều khóa học tự học.
Sách
Nếu bạn là một người ham đọc sách và thích đọc sách điện tử hoặc bản in, bạn cũng có thể học Python để phân tích thống kê. Có rất nhiều sách cho quá trình này và hầu hết đều có cấu trúc. Bạn sẽ bắt đầu với những điều cơ bản trước khi phân nhánh sang các lĩnh vực nâng cao hơn. Sách là một giải pháp thay thế tuyệt vời để khám phá các chủ đề như phân tích hồi quy tuyến tính, phân tích tỷ lệ sống sót và thống kê Bayes.
Sách có thể thú vị nhưng có một số hạn chế. Một cuốn sách có thể trở nên lỗi thời nhanh chóng, đặc biệt là trong một lĩnh vực phát triển nhanh chóng như khoa học máy tính và lập trình. Có thể an toàn hơn khi sử dụng các tùy chọn học tập khác được liệt kê ở trên để đảm bảo rằng bạn được đào tạo cập nhật có thể giúp công việc của bạn dễ dàng hơn trong quá trình phân tích thống kê.
Python hàng đầu cho Thư viện phân tích thống kê
Các thư viện Python chứa các đoạn mã có thể sử dụng lại rất hữu ích khi làm việc trên các dự án khác nhau. Một số thư viện tiêu chuẩn để phân tích thống kê bao gồm Pandas, SciPy, NumPy, TensorFlow và scikit-learning.
- NumPy . Gói này chứa các mảng NumPy hỗ trợ hoạt động phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu.
- SciPy . SciPy là một thư viện Python mã nguồn mở dành cho máy tính khoa học. Nó được xây dựng dựa trên NumPy và chứa các thuật toán và cấu trúc dữ liệu có thể được sử dụng bởi các lập trình viên từ mọi nền tảng cho một loạt các ứng dụng.
- Gấu trúc . Pandas là một thư viện Python mã nguồn mở khác rất tuyệt vời để thao tác, phân tích và trực quan hóa dữ liệu dễ dàng và nhanh chóng.
- scikit-learning . scikit-learning cung cấp các công cụ phân tích thống kê dự đoán cho máy học, chẳng hạn như hồi quy logistic, hồi quy tuyến tính và mô hình tuyến tính.
- TensorFlow . Công cụ này được coi là thư viện AI vì nó giúp người dùng phát triển mạng nơ-ron quy mô lớn bằng cách sử dụng các lớp và đồ thị luồng dữ liệu khác nhau. Nó hiệu quả trong việc phân loại, dự đoán, nhận thức, khám phá và tạo dữ liệu.
Các thư viện này giúp công việc của bạn dễ dàng hơn khi sử dụng Python để phân tích thống kê. Chỉ mất một vài phút để tìm hiểu cách cài đặt mô-đun Python mà bạn cần để hoàn thành một tác vụ phân tích thống kê cụ thể.
Cách Học Python để Phân tích Thống kê:Hướng dẫn Từng bước
Mặc dù Python rất dễ học, nhưng nó có thể là một thách thức nếu bạn không học đúng cách. Bất kể phương pháp học bạn chọn là gì, có một số mẫu bạn cần tuân theo để đảm bảo rằng bạn học được tất cả các khía cạnh của ngôn ngữ lập trình cũng như cách nó áp dụng cho phân tích thống kê. Dưới đây là một số bước để làm theo trong khi học.
Tìm hiểu Kiến thức Cơ bản về Python
Bước đầu tiên và quan trọng nhất trong quá trình này là tìm hiểu các thành phần cốt lõi của Python. Có nhiều cách để làm điều này, chẳng hạn như các khóa học giới thiệu trực tuyến hoặc tham gia một chương trình đào tạo về viết mã. Tính nhất quán là chìa khóa khi bạn muốn học một ngôn ngữ lập trình mới, vì vậy hãy đảm bảo dành ra một vài giờ mỗi ngày để học.
Tìm hiểu các Nguyên tắc Cơ bản về Phân tích Thống kê
Bước tiếp theo sẽ là tìm hiểu về thống kê và phân tích dữ liệu. Bạn có thể làm điều này bằng cách tham gia một khóa học giới thiệu trực tuyến về thống kê. Điều quan trọng là phải nắm được các phương pháp và thuật ngữ phân tích khác nhau như độ lệch chuẩn, hồi quy logistic, mối quan hệ tuyến tính và hệ số tương quan để bạn có thể áp dụng các phương pháp phân tích phù hợp cho tập dữ liệu của mình.
Thực hành
Thực hành thực hành là điều cần thiết để thành thạo các kỹ năng mới của bạn. Các tài nguyên trực tuyến như Kaggle cung cấp hàng chục nghìn bộ dữ liệu công khai để thực hành. Nếu bạn gặp khó khăn trên đường đi, có rất nhiều diễn đàn Python để chia sẻ công việc của bạn và nhận phản hồi. Bạn cũng có thể khám phá cách các chuyên gia tiến hành phân tích thống kê trên các tập dữ liệu cụ thể để học hỏi từ quy trình của họ.
Đắm mình với những người đang học hỏi
Mặc dù việc tự luyện tập sẽ giúp ích cho bạn, nhưng làm việc với những người khác đang học hỏi có thể giúp bạn hòa nhập nhanh hơn. Bạn có thể tìm những người học khác và tham gia cùng họ hàng tuần và làm việc trong các dự án cùng nhau. Làm điều này cho phép bạn chia sẻ các thủ thuật bạn học được trên đường đi. Bạn có thể tìm kiếm các buổi gặp mặt hoặc các sự kiện địa phương trong khu vực của mình. Điều này sẽ giúp bạn kết nối với những người học khác giống như bạn.
Đóng góp cho Nhiều Dự án Nguồn Mở khác nhau
Có rất nhiều dự án mã nguồn mở về Python trên Internet. Bạn có thể thành thạo ngôn ngữ lập trình này bằng cách đóng góp vào các dự án mã nguồn mở. Trong mô hình này, mã nguồn phần mềm thường được công khai và mọi người đều có thể đóng góp và cộng tác.
Các công ty cũng xuất bản các dự án mã nguồn mở mà bạn có thể đóng góp. Tất cả những gì bạn cần làm là làm việc với mã được viết bởi các kỹ sư từ các công ty này. Đây là một cách tuyệt vời để tạo ra một trải nghiệm học tập có giá trị. Phần tốt nhất là bạn có thể thêm các dự án này vào danh mục đầu tư của mình và làm nổi bật các kỹ năng của bạn.
Bắt đầu học Python để phân tích thống kê ngay hôm nay
Python là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi vì tính linh hoạt của nó. Nó hữu ích trong các ngành công nghiệp khác nhau, từ phân tích dữ liệu đến phát triển phần mềm và thậm chí là chế tạo người máy. Bạn có thể học Python để phân tích thống kê trong vòng vài tháng và trở thành nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu. Làm theo các bước được liệt kê ở trên sẽ giúp bạn tìm hiểu và lưu giữ thông tin dễ dàng hơn.
Câu hỏi thường gặp về Python cho Phân tích Thống kê
Biến trong Python là gì?
Một biến cho phép bạn tham chiếu đến một đối tượng. Khi bạn đã gán một biến cho một đối tượng, bạn có thể tham chiếu đến đối tượng đó bằng cách sử dụng biến. Về các biến, có một số chủ đề bạn nên khám phá, bao gồm mối quan hệ giữa các biến và các biến liên tục. Bạn nên biết biến phụ thuộc và biến phân loại là gì.
Thư viện nào được sử dụng để thống kê bằng Python?
Có rất nhiều thư viện tiêu chuẩn và thư viện của bên thứ ba mà bạn có thể sử dụng khi áp dụng Python vào phân tích thống kê. Những thứ quan trọng nhất là Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learning và TensorFlow.
Các chủ đề chính trong Python cho Khoa học Dữ liệu là gì?
Các chủ đề chính cần khám phá nếu bạn muốn học Python cho khoa học dữ liệu là thống kê suy luận, phương pháp Bayes, phân phối xác suất và thống kê cho học máy.
Python có tốt cho thống kê không?
Có, Python có nhiều ứng dụng trong phân tích thống kê. Nó có thể được sử dụng để mô tả và tóm tắt một tập dữ liệu bằng cách sử dụng các thước đo có xu hướng trung tâm như trung vị, trung bình, chế độ và phân phối chuẩn. Nó cũng hữu ích để xác định độ lệch chuẩn, phương sai mẫu và độ lệch mẫu.