Phần lớn các lập trình viên và nhà phân tích dữ liệu ngày nay sử dụng Python. Ngôn ngữ phổ biến này không bao giờ ngừng gây ngạc nhiên cho người dùng khi nói đến dữ liệu lớn và các công cụ phân tích. Nhiều nhà phân tích dữ liệu sử dụng các tính năng nâng cao của Python để tiến hành phân tích thống kê và tạo mô hình học sâu.
Ngôn ngữ phổ biến này có thể dễ dàng tiếp cận với bất kỳ ai muốn học. Trong hướng dẫn phân tích dữ liệu Python dành cho người dùng này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn quá trình làm chủ ngôn ngữ lập trình này. Chúng tôi cho bạn biết những lý do hàng đầu để học Python và hiển thị cho bạn các tùy chọn học có sẵn
Python là gì?
Python là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung. Ngôn ngữ thông dịch, hướng đối tượng và động này được sử dụng bởi hàng triệu nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, nhà giáo dục và cố vấn tài chính trên khắp thế giới. Cấu trúc dữ liệu tích hợp sẵn ở cấp độ cao khiến nó trở nên hấp dẫn khi phát triển ứng dụng nhanh chóng.
Ngôn ngữ này tự hào có một cộng đồng lớn và năng động, cũng như một loạt các tài nguyên và thư viện. Python làm cho việc sử dụng các công nghệ mới nổi như máy học và khoa học dữ liệu trên nền tảng lập trình dễ dàng hơn nhiều. Khi nói đến các ứng dụng khoa học dữ liệu, việc sử dụng Python giúp các tác vụ dễ quản lý hơn.
Do tính linh hoạt của nó, các chuyên gia có thể sử dụng Python với tất cả các loại dữ liệu và cho tất cả các loại tính toán toán học. Cú pháp Python rất đơn giản, giúp bạn dễ dàng học và sử dụng, cho dù bạn là người mới hay chuyên gia phân tích.
Python được sử dụng để phân tích dữ liệu là gì?
Với vô số ứng dụng toán học, thống kê và khoa học, Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất đối với các nhà khoa học dữ liệu. Trong phân tích dữ liệu, Python có thể được sử dụng để xây dựng mô hình và truy xuất, làm sạch và trực quan hóa dữ liệu.
Hơn nữa, ngôn ngữ này tự hào có rất nhiều thư viện rất phù hợp cho các dự án khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu. Ví dụ, NumPy và Pandas đang được các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu sử dụng rộng rãi.
Sẽ mất bao lâu để học Python để phân tích dữ liệu?
Không có sự đồng thuận rõ ràng về việc có thể mất bao lâu để học Python để phân tích dữ liệu. Hầu hết mọi người sẽ đồng ý rằng phải mất từ hai đến sáu tháng để học các nguyên tắc cơ bản của ngôn ngữ này. Tuy nhiên, việc thành thạo một số thư viện phức tạp nhất của nó có thể mất nhiều năm. Khi nói đến việc học Python để phân tích dữ liệu cụ thể, bạn có thể cho rằng sẽ mất nhiều thời gian hơn so với việc học Python để sử dụng thông thường.
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.
Tại sao bạn nên học Python để phân tích dữ liệu?
Python được coi là một trong những ngôn ngữ quan trọng để học trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và ngày càng có nhiều nhu cầu về các chuyên gia Python. Ngoài việc cho phép cải tiến nhanh chóng, Python có thể giao tiếp với các thuật toán hiệu suất cao được viết bằng Fortran hoặc C, giúp nó hữu ích cho việc khai thác dữ liệu và tính toán khoa học, trong số các ứng dụng khác.
Sau đây là 5 lý do hàng đầu khiến Python trở nên phổ biến đối với các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia học máy và tại sao bạn nên học Python nếu bạn muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu.
Dễ học
Đối với người mới bắt đầu, viết mã có vẻ đáng sợ. Python, tuy nhiên, là một ngoại lệ. So với các ngôn ngữ phức tạp hơn như C, C ++ và Java, Python có cú pháp và từ vựng đơn giản, vì vậy nó tương đối dễ học.
Những người không phải là lập trình viên có thể học Python miễn phí hoặc với chi phí thấp. Nó rất dễ hiểu và có thể được thêm vào kho lập trình của bạn khá nhanh chóng. Nói tóm lại, Python cung cấp một điểm vào khoa học dữ liệu dễ dàng.
Vô số Công cụ, Thư viện và Ứng dụng
Trách nhiệm chính của nhà khoa học dữ liệu là phân tích dữ liệu, dữ liệu này trong thế giới thực có nhiều dạng. Dữ liệu phải được làm sạch và chuyển đổi trước khi được phân tích và mô hình hóa, và Python là một công cụ tuyệt vời cho điều đó. Ngoài ra, các chuyên gia Python sử dụng kỹ thuật bao bọc dữ liệu để xử lý dữ liệu thô sao cho phù hợp với phân tích.
Các thư viện nguồn mở của Python cho phép các nhà khoa học dữ liệu thực hiện các nhiệm vụ này. Python có nhiều thư viện được cập nhật thường xuyên. NumPy, Pandas và Matplotlib là một trong những ứng dụng tốt nhất để phân tích và hiển thị dữ liệu.
Bạn có thể học NumPy và Pandas một cách dễ dàng, miễn là bạn đã quen với việc áp dụng một số công thức toán học, chạy một số phương trình thống kê và dọn dẹp dữ liệu. Ví dụ:chỉ mất vài phút để học cách nhập một mô-đun Python. Nếu bạn đang tự hỏi nên sử dụng mô-đun Python nào cho một công việc cụ thể, chỉ cần Google nó. Bạn sẽ tìm thấy thông tin mình cần.
Cộng đồng lớn
Python rất phổ biến trong giới phân tích dữ liệu, điều đó có nghĩa là bạn có một cộng đồng tích cực gồm những người có thể tìm đến nếu bạn gặp khó khăn trong một dự án. Với sự hỗ trợ của cộng đồng này, bạn có thể thành thạo ngôn ngữ này và các thư viện phức tạp nhất của nó.
Mức độ phổ biến đang gia tăng
Nếu bạn muốn đi sâu vào phân tích dữ liệu, bạn sẽ không đi được xa nếu không biết một số Python. Nhiều công ty dựa vào ngôn ngữ này để xây dựng khuôn khổ của họ. Ví dụ, Facebook và Netflix đang ngày càng sử dụng nó cho các dự án phân tích dữ liệu của họ. Ngoài ra, Google là người tạo ra TensorFlow, một thư viện Python phổ biến được sử dụng trong học máy và trí tuệ nhân tạo.
Bảo mật công việc
Nghề nghiệp bằng Python ổn định hơn nhiều nghề công nghệ khác. Ngôn ngữ này đã tồn tại khoảng ba mươi năm và nó liên tục thích ứng để phù hợp với nhu cầu mới của thị trường. Mục tiêu nghề nghiệp của bạn có thể thay đổi và thị trường việc làm có thể bị suy giảm, nhưng biết Python sẽ luôn là một kỹ năng hữu ích giúp bạn có nhiều việc làm hơn.
Nếu bạn phát triển kiến thức chuyên môn về Python và có thể áp dụng nó vào lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn có thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu. Theo Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ, triển vọng việc làm của các nhà phân tích dữ liệu là 25% từ năm 2020 đến năm 2030, nhanh hơn nhiều so với mức trung bình.
Tôi có thể học Python để phân tích dữ liệu bằng cách nào?
Ngày nay, các chuyên gia có thể học Python theo nhiều cách khác nhau. Cho dù bạn quan tâm đến việc học trực tuyến hay trực tiếp, các nhà phân tích dữ liệu có tham vọng có nhiều lựa chọn để tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của ngôn ngữ lập trình này.
Mã hóa Bootcamps
Các chương trình đào tạo mã hóa là các chương trình ngắn nhưng chuyên sâu, giúp truyền đạt các kỹ năng cần thiết để có được một công việc được trả lương cao trong ngành công nghệ. Chương trình đào tạo bootcamp tập trung vào việc đạt được các kỹ năng cần thiết để tham gia lực lượng lao động thông qua các dự án trong thế giới thực.
Ngày càng có nhiều nhà tuyển dụng bắt đầu ưa chuộng những người tốt nghiệp bootcamp vì họ đến với công việc với nhiều kinh nghiệm thực tế. Hơn nữa, các chương trình bootcamp có nhiều định dạng để phù hợp với nhu cầu của mọi sinh viên. Bạn có thể tìm thấy các tùy chọn toàn thời gian, bán thời gian, trực tuyến, trực tiếp, tự học và có người hướng dẫn.
Ngoài ra, chương trình đào tạo mã hóa tự hào có các dịch vụ hỗ trợ nghề nghiệp rộng rãi, chẳng hạn như cố vấn và truy cập vào mạng lưới tuyển dụng, để giúp sinh viên tìm được việc làm sớm nhất có thể sau khi tốt nghiệp. Tóm lại, bootcamps Python tốt nhất là một lựa chọn lý tưởng để được đào tạo bạn cần cho sự nghiệp phát triển phần mềm, khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu.
Các Khóa học Trực tuyến
Do sự phổ biến của Python, các khóa học trực tuyến đang xuất hiện để cung cấp chất lượng giáo dục cho hàng triệu người trên khắp thế giới đang tìm cách học các kiến thức cơ bản hoặc nâng cao kỹ năng lập trình của họ lên một tầm cao mới. Các khóa học trực tuyến có thể giúp bạn hiểu những kiến thức cơ bản về mô hình dự đoán, biểu đồ hộp, biến số và nội dung kỹ thuật số của Python.
Các khóa học Python trực tuyến giúp việc học, phát triển và nâng cao kỹ năng lập trình của bạn trở nên đơn giản và dễ dàng. Nhiều khóa học trong số này cho phép bạn thực hiện các dự án cá nhân và nhóm đầy thử thách, nơi bạn có thể áp dụng những gì bạn đang học vào các vấn đề phân tích dữ liệu trong thế giới thực.
Ngoài ra, nhiều người đi kèm với quyền truy cập vào các tài nguyên hữu ích như video hướng dẫn hoặc hướng dẫn từng bước để hoàn thành một số tác vụ nhất định. Các nền tảng phổ biến cho các khóa học liên quan đến Python bao gồm edX, Coursera, Udemy và Udacity.
Sách
Sách có thể là một cách tuyệt vời để học ngôn ngữ lập trình này. Một cuốn sách cho phép bạn học theo tốc độ của riêng mình và đi sâu tùy thích vào một chủ đề cụ thể liên quan đến Python. Có rất nhiều cuốn sách xuất sắc có thể dạy cho bạn các khía cạnh khác nhau của Python và các ứng dụng của nó trong phân tích dữ liệu.
Python hàng đầu dành cho thư viện phân tích dữ liệu
Có rất nhiều thư viện Python dành cho khoa học dữ liệu được tích hợp sẵn trong Python, mà các nhà phân tích sử dụng hàng ngày để giải quyết vấn đề. Các thư viện này cung cấp cho bạn quyền truy cập không giới hạn vào thông tin hữu ích và các đối tác trong khoa học dữ liệu.
Dưới đây, chúng tôi đã biên soạn bốn thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu:
- TensorFlow . TensorFlow là một khuôn khổ cho phép bạn xác định và chạy các phép tính liên quan đến tensor, là các đối tượng tính toán được xác định một phần và cuối cùng tạo ra một giá trị.
- NumPy . Thư viện NumPy là một gói có mục đích chung cung cấp các đối tượng đa chiều được gọi là mảng và công cụ để làm việc với chúng.
- SciPy . Vì nó mở rộng NumPy và cung cấp một số quy trình thân thiện với người dùng và hiệu quả để tính toán khoa học, SciPy được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu.
- Gấu trúc . Thư viện Python này phổ biến để phân tích và làm sạch dữ liệu. Đĩa CD khung dữ liệu do thư viện Pandas cung cấp là một phương pháp nhanh chóng, linh hoạt và trực quan để làm việc với dữ liệu có cấu trúc.
Cách học Python để phân tích dữ liệu:Hướng dẫn từng bước
Hành trình học Python để phân tích dữ liệu của bạn sẽ là một chặng đường dài và tất cả bắt đầu bằng việc cài đặt phiên bản mới nhất của ngôn ngữ và chọn một khóa học hoặc chương trình phù hợp với bạn. Hãy làm theo các bước bên dưới và bạn sẽ học được những kiến thức chuyên sâu về cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu.
Cài đặt Python
Cách dễ nhất để tải xuống Python là truy cập trang web chính thức. CPython, triển khai Python trong C, có sẵn trên trang tải xuống. Bạn nên tải xuống Python 3. Kích thước tệp là 30MB.
Tìm hiểu các khái niệm về OOP
Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python đề cập đến cấu trúc thiết kế phần mềm bằng cách sử dụng các đối tượng và lớp. Một số khái niệm OOP bạn muốn học càng sớm càng tốt là kế thừa, đa hình, đóng gói và kiểu.
Nghiên cứu cấu trúc dữ liệu và thuật toán
Khi bạn đã biết những kiến thức cơ bản về Python, bạn nên học cấu trúc dữ liệu và thuật toán. Làm quen với các thuật toán sắp xếp, điều này sẽ nâng cao hiểu biết của bạn về các khái niệm như vòng lặp, vòng lặp lồng nhau, điều kiện và đệ quy.
Khi bạn nghiên cứu cấu trúc dữ liệu, bạn sẽ khám phá các lớp và đối tượng được xác định trước, điều này sẽ cho phép bạn làm quen với ngôn ngữ trước khi xử lý các dự án trong thế giới thực. Ở giai đoạn này, bạn cũng nên cố gắng xử lý tốt cây, hàng đợi, ngăn xếp và danh sách được liên kết.
Thực hiện dự án
Thực hành làm cho hoàn hảo, như câu ngạn ngữ cũ. Bước tiếp theo trong hành trình khoa học dữ liệu của bạn là áp dụng những gì bạn đã học được cho đến nay. Để làm được điều đó, chúng tôi khuyên bạn nên bắt đầu cho các dự án của riêng mình. Ý tưởng dự án gọn gàng bao gồm tạo danh sách việc cần làm đơn giản hoặc trình theo dõi thói quen.
Khi bạn đã hoàn thành dự án ban đầu của mình, hãy chuyển sang những dự án khó khăn hơn. Dự án tiếp theo của bạn có thể là xây dựng một tập dữ liệu mà người khác có thể thêm vào nhưng hãy đảm bảo có tùy chọn kiểm duyệt từ một máy chủ riêng biệt.
Chọn các dự án phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu mà bạn đam mê. Nếu bạn bắt gặp một dự án thú vị mà bạn nghĩ rằng bạn có thể xây dựng, hãy thử nó càng sớm càng tốt. Nhận trợ giúp khi cần thiết bằng cách hỏi cộng đồng Python hoặc xem lại hướng dẫn.
Không ngừng học hỏi
Khi nói đến Python, có đủ thứ để học cả đời. Nếu bạn muốn đứng đầu trò chơi của mình, thì việc học hỏi không ngừng là điều bắt buộc. Một cách tốt để làm điều này là tham gia các thử thách mã hóa hoặc giúp những người dùng khác giải quyết các vấn đề của họ. Điều quan trọng là luôn cố gắng mở rộng kiến thức chuyên môn của bạn.
Bắt đầu học Python để phân tích dữ liệu ngay hôm nay
Python là một kỹ năng quan trọng trong thế giới khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu. Sự phổ biến ngày càng tăng của nó đối với các nhà phân tích dữ liệu là một minh chứng cho điều này. Nếu một nghề nghiệp trong ngành này nghe có vẻ hấp dẫn, thì việc học Python chắc chắn phải nằm trong tâm trí của bạn.
Có nhiều cách để bạn thực hiện các bước đầu tiên trong việc sử dụng Python để phân tích dữ liệu. Có rất nhiều chương trình đào tạo về viết mã trên mạng để trang bị cho bạn kiến thức và kỹ năng thực hành cần thiết. Tương tự như vậy, bạn sẽ không gặp khó khăn khi tìm các khóa học hấp dẫn và dễ theo dõi cũng như sách.
Khi bạn đã học những kiến thức cơ bản về ngôn ngữ này và làm quen với các khái niệm nâng cao hơn, hãy thử tham gia một số dự án mà chúng tôi đề xuất trong hướng dẫn này. Bạn sẽ nhanh chóng phát triển danh mục dự án và sẵn sàng trở thành nhà phân tích dữ liệu.