Kiến thức về Python có thể khiến bạn trở thành ứng cử viên sáng giá cho nhiều công việc khoa học dữ liệu khác nhau. Nếu bạn đang có ý định học Python cho ngành khoa học dữ liệu, thì bài viết này là dành cho bạn. Nó sẽ giới thiệu cho bạn những cách sử dụng phổ biến của Python cho khoa học dữ liệu, các bước bạn cần thực hiện để thành thạo ngôn ngữ lập trình này và các tài nguyên bạn sẽ cần trong hành trình của mình. Hãy bắt đầu.
Python là gì?
Python là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung. Nó được thông dịch, hướng đối tượng và động. Một tính năng khiến nó trở nên hấp dẫn đối với các nhà phát triển để phát triển ứng dụng nhanh chóng là cấu trúc dữ liệu tích hợp sẵn ở cấp độ cao.
Do tính linh hoạt của nó, Python có thể được sử dụng với tất cả các loại dữ liệu, mã hóa và thậm chí cả các phép tính toán học. Điều này trái ngược với Java, vốn chỉ được sử dụng để phát triển web. Cú pháp của Python rất đơn giản và dễ đọc, đó là lý do tại sao cả các nhà khoa học dữ liệu mới và chuyên gia đều thấy nó dễ học và sử dụng.
Python được sử dụng để làm gì trong Khoa học dữ liệu?
Python được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để làm sạch, thao tác và trực quan hóa dữ liệu cũng như để xây dựng các mô hình thống kê và dự đoán. Các thư viện tích hợp của nó giúp dễ dàng thực hiện phân tích dữ liệu thống kê hơn mà không cần phải viết mã. Các thư viện như Matplotlib, Pandas và NumPy giúp việc dọn dẹp, phân tích và trực quan hóa dữ liệu trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.
Một trong những lợi ích chính của việc sử dụng Python cho khoa học dữ liệu là bản chất nguồn mở của nó, giúp mọi người có thể truy cập miễn phí. Python khá phổ biến trong giới khoa học dữ liệu và nó được hỗ trợ bởi một cộng đồng trực tuyến mạnh mẽ gồm các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu.
Mất bao lâu để học Python cho Khoa học Dữ liệu?
Người mới bắt đầu sẽ mất trung bình từ một tuần đến ba tháng để học những kiến thức cơ bản về Python cho khoa học dữ liệu. Vì Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng có cú pháp được viết bằng tiếng Anh, đường cong học tập ngắn hơn so với các ngôn ngữ lập trình khác.
Có rất nhiều tài nguyên trực tuyến miễn phí để bạn học Python. Bạn cũng có thể đăng ký chương trình đào tạo mã hóa trực tuyến cho một quá trình học tập có cấu trúc có thể kéo dài từ vài tuần đến vài tháng, tùy thuộc vào nhu cầu và tính khả dụng của bạn.
Tại sao bạn nên học Python cho Khoa học dữ liệu?
Nếu bạn muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể muốn có một quy trình làm việc trôi chảy và cũng có thể cộng tác với các nhà khoa học dữ liệu khác. Do đó, bạn cần một ngôn ngữ lập trình đủ đơn giản để học và đủ tinh vi để xử lý các phân tích dữ liệu phức tạp và cũng như xây dựng các thuật toán học máy. Dưới đây là một số lý do bạn nên học Python cho khoa học dữ liệu.
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 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.
Thật dễ học
Đường cong học tập của Python rất nông, chủ yếu là vì tính đơn giản của nó. Có những nhà khoa học dữ liệu thiếu nền tảng khoa học máy tính và không có cơ hội tiếp xúc với lập trình trước đó. Vì cú pháp Python dễ hiểu và dễ học, nó là ngôn ngữ lập trình được hầu hết các nhà khoa học dữ liệu mới cũng như nhiều nhà khoa học có kinh nghiệm lựa chọn.
Có sẵn tài nguyên trực tuyến miễn phí
Có rất nhiều tài nguyên có sẵn trên mạng để bạn học Python. Có một cộng đồng khoa học dữ liệu đang phát triển cung cấp các tài nguyên học tập trực tuyến miễn phí. Ngoài ra còn có nhiều diễn đàn đang hoạt động, nơi bạn có thể trả lời tất cả các câu hỏi của mình.
Nó được Nhiều Nhà tuyển dụng Yêu cầu
Hầu hết các công việc về khoa học dữ liệu hiện nay đều liệt kê các kỹ năng Python là yêu cầu hàng đầu. Trên thực tế, Jeff Hale, một giảng viên khoa học dữ liệu tại General Assembly, đã phân tích các kỹ năng kỹ thuật được yêu cầu cao nhất cho các công việc về khoa học dữ liệu được liệt kê trên các trang web đăng tuyển hàng đầu và kết quả của ông cho thấy rằng 75% công việc về khoa học dữ liệu yêu cầu kỹ năng lập trình Python.
Làm cách nào để học Python cho Khoa học dữ liệu?
Có một số cách bạn có thể bắt đầu học Python cho khoa học dữ liệu. Sự lựa chọn phù hợp cho bạn sẽ phụ thuộc vào nhu cầu và tình trạng sẵn có của bạn. Dưới đây là một số cách phổ biến nhất để học Python cho khoa học dữ liệu.
Mã hóa Bootcamps
Các chương trình khởi động mã hóa cung cấp các chương trình nhập vai có cấu trúc có thể kéo dài từ vài tuần đến vài tháng. Trong chương trình bootcamp, bạn sẽ làm việc trên nhiều dự án thực tế và tích lũy kinh nghiệm thực tế. Nhiều nhà cung cấp bootcamp thậm chí còn cung cấp huấn luyện trực tiếp để nâng cao kỹ năng lập trình của bạn. Mã hóa bootcamps cho ngành khoa học dữ liệu khá phổ biến đối với những người tìm việc làm ngành khoa học dữ liệu.
Các Khóa học Trực tuyến
Có một số nền tảng trực tuyến nơi bạn có thể tham gia các khóa đào tạo lập trình Python. Họ sẽ giới thiệu cho bạn những kiến thức cơ bản về Python, cũng như các khái niệm và thực hành nâng cao hơn. Tuy nhiên, không giống như bootcamps, hầu hết các khóa học này không có cấu trúc và tự theo nhịp độ, vì vậy bạn có thể không có quyền truy cập vào người hướng dẫn hoặc cộng đồng những người đồng nghiệp để hỗ trợ bạn.
Sách
Python xếp hạng cao trong số các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Bạn có thể tìm thấy một số cuốn sách về cách học Python ở cả các hiệu sách truyền thống và trực tuyến. Tùy chọn này lý tưởng cho những sinh viên thích giải quyết việc học theo tốc độ của riêng họ và cảm thấy thoải mái khi cấu trúc quá trình học tập của riêng họ.
Python hàng đầu dành cho thư viện khoa học dữ liệu
Thư viện Python là một tập hợp các hàm loại bỏ nhu cầu viết mã từ đầu. Cho dù bạn cần trợ giúp về trực quan hóa dữ liệu, làm sạch, thao tác hoặc thậm chí xây dựng mô hình thống kê, có nhiều thư viện khác nhau được trang bị tài nguyên để thực hiện các tác vụ này một cách dễ dàng. Dưới đây là một số thư viện phổ biến nhất được sử dụng trong khoa học dữ liệu.
- Gấu trúc. Thư viện Pandas được sử dụng để làm sạch và thao tác dữ liệu cũng như để phân tích thống kê. Nó là một trong những thư viện phổ biến nhất trong hệ sinh thái Python.
- Matplotlib. Matplotlib là một thư viện trực quan hóa dữ liệu được sử dụng để tạo biểu đồ và đồ thị. Nó có thể được sử dụng để tạo biểu đồ phân tán, biểu đồ hộp, biểu đồ thanh và biểu đồ đường.
- NumPy. NumPy, hoặc Numerical Python, được sử dụng để làm việc trên các bộ đệm dữ liệu dày đặc. Chúng được sử dụng cho các phép tính khoa học và phép toán trên mảng và ma trận nhiều chiều.
- Mô hình thống kê. Mô-đun Python này cung cấp các lớp và chức năng để ước tính các mô hình thống kê khác nhau và cũng để thực hiện các kiểm tra thống kê như hồi quy logistic, hồi quy tuyến tính, mô hình tuyến tính tổng quát, chuỗi thời gian và thăm dò dữ liệu.
- Scipy. Đây là một thư viện mã nguồn mở bằng Python được sử dụng cho cả tính toán khoa học và kỹ thuật. Nó chứa các mô-đun tối ưu hóa, tích hợp, đại số tuyến tính, xử lý tín hiệu và hình ảnh, nội suy và các chức năng đặc biệt.
Có nhiều thư viện Python khác có thể được sử dụng cho các tác vụ phân tích dữ liệu thông thường. Trên thực tế, có một nghìn trong số chúng, nhiều trong số đó là mã nguồn mở.
Cách học Python cho Khoa học dữ liệu:Hướng dẫn từng bước
Python được sử dụng để truy xuất, làm sạch, trực quan hóa và xây dựng mô hình bởi các nhà khoa học dữ liệu chứ không phải để phát triển các ứng dụng. Do đó, bạn nên tập trung vào cách sử dụng các thư viện và mô-đun có liên quan đến nhiệm vụ của bạn. Phần còn lại của bài viết này sẽ cung cấp cho bạn hướng dẫn từng bước về cách học Python cho khoa học dữ liệu.
Bước 1 - Cài đặt Python
Bước đầu tiên trong hành trình học tập của bạn là cài đặt phần mềm Python trực tiếp trên máy tính của bạn. Điều này sẽ cho phép bạn vừa học vừa làm và cung cấp cho bạn một môi trường để đưa các kỹ năng mới vào bài kiểm tra khi bạn đạt được chúng. Vì Python là mã nguồn mở, bạn có thể truy cập thẳng vào trang web của họ và tải xuống phiên bản chính xác cho hệ điều hành của mình.
Bước 2 - Định cấu hình Môi trường Lập trình của Bạn
Môi trường lập trình kết hợp cả trình soạn thảo văn bản và triển khai thời gian chạy Python. Các dòng mã được viết trong trình soạn thảo văn bản trong khi triển khai thời gian chạy cung cấp các phương thức thực thi mã. Bạn có thể sử dụng notepad làm trình soạn thảo văn bản hoặc môi trường phát triển tích hợp phức tạp hơn (IDE) với trình chạy thử nghiệm tích hợp, trình kiểm tra cú pháp và trình đánh dấu mã.
Có nhiều IDE khác nhau mà bạn có thể cài đặt, nhưng IDE phổ biến nhất là PyCharm. PyCharm là một IDE mã nguồn mở và miễn phí. Khi bạn đã tải xuống PyCharm, hãy làm theo hướng dẫn cài đặt để cài đặt nó. Nó tương thích với tất cả các hệ điều hành chính.
Bước 3 - Tìm hiểu Kiến thức Cơ bản về Python
Bước tiếp theo của bạn là làm quen với các khái niệm và lệnh cơ bản của Python. Bạn sẽ cần tìm hiểu về các hàm và cấu trúc dữ liệu cơ bản khác nhau như bộ dữ liệu, bộ, chuỗi, danh sách và từ điển cũng như các thư viện khác nhau.
Bước 4 - Học cách sử dụng Thư viện Cơ bản để Thao tác Dữ liệu
Pandas và NumPy là những thư viện được sử dụng phổ biến nhất để phân tích dữ liệu khám phá. Sẽ tốt hơn nếu bắt đầu với NumPy, vì Pandas là một phần mở rộng của NumPy. Numpy cho phép bạn làm việc trên các mảng đa chiều được tối ưu hóa cao, là cấu trúc dữ liệu cơ bản cho hầu hết các thuật toán học máy.
Tiếp theo, hãy tìm hiểu Gấu trúc. Điều này rất hữu ích vì hầu hết các nhà khoa học dữ liệu dành nhiều thời gian để thực hiện trộn dữ liệu hoặc quấn dữ liệu, đây là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong phân tích dữ liệu.
Bước 5 - Chuyển sang Khái niệm Nâng cao
Sau khi bạn bao gồm các khái niệm cơ bản và có một môi trường Python hoạt động, bạn có thể chuyển sang các khái niệm nâng cao hơn sẽ trở nên hữu ích trong hành trình của bạn với tư cách là một chuyên gia khoa học dữ liệu.
Đảm bảo bạn đã học về các khái niệm chính như câu lệnh có điều kiện, trực quan hóa dữ liệu, hoạt động thống kê, học máy và làm việc với cơ sở dữ liệu. Đảm bảo củng cố kiến thức của bạn bằng cách làm các bài tập thực hành cũng như học lý thuyết, vì điều này sẽ mang lại cho bạn sự tự tin và giúp bạn tạo ra các phần mà bạn có thể thêm vào danh mục đầu tư của mình sau này.
Bắt đầu học Python cho khoa học dữ liệu ngay hôm nay
Python rất dễ học và bạn có thể nắm được những kiến thức cơ bản trong vài giờ. Nó là một ngôn ngữ đơn giản và phổ biến, vì vậy có rất nhiều tài nguyên trực tuyến có sẵn để giúp bạn thành công trong thời gian ngắn.
Hãy nhớ rằng bootcamps viết mã là một cách tuyệt vời để học Python cho một vị trí công việc khoa học dữ liệu. Các chương trình Bootcamp cung cấp cho bạn các kỹ năng theo yêu cầu cũng như một môi trường hỗ trợ được thiết kế để giúp bạn thành công trong thị trường việc làm.
Câu hỏi thường gặp về Tìm hiểu Python cho Khoa học Dữ liệu
Kỹ năng Python nào cần cho một nhà phân tích dữ liệu?
Sẽ rất tốt nếu bạn hiểu sâu về các kiểu dữ liệu tích hợp sẵn như từ điển, danh sách, bộ và bộ giá trị. Ngoài ra, để đạt được công việc mơ ước của bạn là một nhà phân tích dữ liệu, bạn nên có kinh nghiệm lập trình với các khung dữ liệu Pandas và mảng NumPy.
Mặc dù không phải lúc nào cũng là một yêu cầu thiết yếu, nhưng nhìn chung, sự nghiệp khoa học dữ liệu đòi hỏi ít nhất một số kiến thức cơ bản về Python. Học Python chắc chắn sẽ mang lại cho bạn lợi thế khi bạn ứng tuyển vào các công việc khoa học dữ liệu, đặc biệt là trong các lĩnh vực con như học máy, học không giám sát, mạng thần kinh và học sâu.
Tùy thuộc vào lộ trình học tập mà bạn đã chọn, có thể mất từ vài tuần đến một năm để bạn học các kiến thức cơ bản về Python. Bootcamp là một giải pháp thay thế tuyệt vời để học các kỹ năng Python cần thiết một cách nhanh chóng và hiệu quả. Chương trình đào tạo bootcamp dựa trên việc học thực hành và tập trung vào việc giúp sinh viên có được kinh nghiệm thực tế cần thiết để tham gia lực lượng lao động.
Có kỹ năng Python chắc chắn có thể mang lại lợi thế cho bạn khi ứng tuyển vào các công việc về khoa học dữ liệu. Các nhà tuyển dụng tiềm năng có xu hướng thích các ứng viên có kỹ năng lập trình và xu hướng này có thể sẽ tiếp tục trong tương lai.