Ngày nay, Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Lập trình Python có một số lợi thế so với các ngôn ngữ khác, bao gồm cả tính dễ sử dụng. Các nhà thống kê thường xuyên sử dụng Python vì ngôn ngữ này có thể linh hoạt như thế nào khi phân tích dữ liệu. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn những cách tốt nhất và phổ biến nhất để bạn có thể thành thạo Python để thống kê.
Python là gì?
Python là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung. Nó là một ngôn ngữ lập trình thông dịch, hướng đối tượng và động. Cấu trúc dữ liệu tích hợp sẵn ở cấp độ cao là một trong những tính năng khiến nó trở nên hấp dẫn đối với các nhà phát triển để phát triển ứng dụng nhanh chóng, các chức năng thống kê, trí tuệ nhân tạo và các nhiệm vụ phân tích.
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. Cú pháp của Python rất dễ đọc, giúp các lập trình viên mới và chuyên gia dễ học và sử dụng.
Python được sử dụng để làm gì trong thống kê?
Python từ lâu đã được coi là một ngôn ngữ lập trình đơn giản để học, ít nhất là từ góc độ cú pháp. Ngoài cộng đồng tích cực của nó, Python có rất nhiều tài nguyên và thư viện. Làm việc với số liệu thống kê không yêu cầu lập trình phức tạp và sử dụng các ngôn ngữ như Python và Ruby sẽ làm cho nhiệm vụ dễ dàng hơn.
Thống kê mô tả được đưa vào ngôn ngữ Python bởi mô-đun thống kê tích hợp. Điều này hữu ích trong trường hợp tập dữ liệu của bạn không quá lớn hoặc khi bạn không thể dựa vào các thư viện khác đang được nhập. NumPy, một thư viện của bên thứ ba để tính toán số, cho phép người dùng làm việc với các mảng dữ liệu đơn và đa chiều.
Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất đối với các nhà thống kê vì nó có thể được sử dụng để thao tác và trực quan hóa dữ liệu cũng như xây dựng các mô hình thống kê. Python là một ngôn ngữ cấp cao có mã nguồn mở, được thông dịch và cung cấp một cách tiếp cận tuyệt vời cho các đối tượng lập trình. Python cung cấp một loạt các khả năng toán học, thống kê và khoa học.
Sẽ mất bao lâu để học Python cho thống kê?
Theo các ước tính khác nhau, việc học Python có thể mất từ ba đến 12 tháng. Việc sử dụng Python của một nhà thống kê khác với việc sử dụng Python của một lập trình viên, do đó, khoảng thời gian cần thiết để thành thạo các kỹ năng này tùy thuộc vào mục tiêu của bạn.
Python thường được sử dụng trong thống kê như một công cụ để truy xuất, làm sạch và trực quan hóa dữ liệu. Trong phân tích thống kê dựa trên Python, bạn nên dành nhiều thời gian hơn để tìm hiểu các mô-đun và thư viện cụ thể như Numpy và Pandas.
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 thống kê?
Python dễ dàng là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được các nhà thống kê sử dụng. Hãy xem danh sách dưới đây để tìm hiểu thêm về năm lý do hàng đầu tại sao bạn nên học Python nếu bạn đang hy vọng bắt đầu sự nghiệp trong phân tích thống kê.
Python rất 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, nó có cú pháp và từ vựng đơn giản đáng kể. Bạn có thể tận dụng thư viện thống kê Python tích hợp sẵn để giúp bạn làm chủ các nhiệm vụ phân tích dữ liệu thống kê một cách nhanh chóng.
Python có một cộng đồng khổng lồ
Có một cộng đồng lớn các nhà phát triển Python, có nghĩa là có rất nhiều tài nguyên có sẵn để giúp người mới tìm hiểu các chức năng thống kê cơ bản. Có rất nhiều trang web hoạt động như một nền tảng khổng lồ cho toàn bộ các nhà phát triển Python cộng tác. Một trong những trang web cộng đồng Python này là GitHub.
Là một kho mã khổng lồ, GitHub không chỉ cung cấp cho bạn kiến thức về Python mà còn mang đến cho bạn trải nghiệm làm việc với một nền tảng quản lý mã nguồn. Tính linh hoạt này khiến Python trở thành lựa chọn tự nhiên cho nhiều loại dự án ngày nay.
Lựa chọn nghề nghiệp và phát triển nghề nghiệp
Một nhà thống kê có thể tìm thấy nhiều cơ hội nghề nghiệp với Python. Theo Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS), việc làm tổng thể của các nhà thống kê dự kiến sẽ tăng 33% từ năm 2020 đến năm 2030, nhanh hơn nhiều so với mức trung bình cho tất cả các ngành nghề.
Một số công ty lớn nhất trên thế giới sử dụng Python làm ngôn ngữ lập trình chính của họ để phân tích và thống kê dữ liệu. Với rất nhiều công ty dựa vào phân tích dữ liệu để thúc đẩy kết quả kinh doanh, các kỹ năng Python đang có nhu cầu cao và những chuyên gia này có thể kiếm được mức lương cao. BLS cũng báo cáo mức lương trung bình của một nhà thống kê là 110.860 đô la.
Làm cách nào để học Python cho thống kê?
Phân tích dữ liệu thống kê với Python có rất nhiều lợi ích. Tuy nhiên, Python có những hạn chế khi xử lý các thuật toán nặng về số lượng và lượng dữ liệu lớn. Đối với những tác vụ này, hãy sử dụng Numpy hoặc Pandas. Dưới đây là ba phương pháp tốt nhất mà một nhà thống kê tham vọng có thể sử dụng để thành thạo Python.
Mã hóa Bootcamps
Chương trình đào tạo mã hóa cung cấp kiến thức chuyên sâu và đào tạo kỹ năng trong khung thời gian nén. Người học có thể đạt được trình độ viết mã thành thạo mà không cần đăng ký vào một chương trình đại học dài hạn. Các chương trình đào tạo Python tốt nhất sẽ giúp bạn có được các kỹ năng thống kê và mã hóa cần thiết để bắt đầu sự nghiệp công nghệ của mình chỉ trong vài tháng.
Các Khóa học Trực tuyến
Giống như bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, có thể là một thách thức để học mà không có bất kỳ hướng dẫn bổ sung nào. 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 nền tảng học tập trực tuyến thường xuyên đưa ra các ưu đãi đặc biệt để giữ cho các khóa học có giá cả phải chăng và một số thậm chí còn miễn phí.
Các lớp học trực tuyến như Udemy’s Python cho Phân tích Thống kê là một cách tuyệt vời để phát triển các kỹ năng Python cho những tham vọng nghề nghiệp cụ thể của bạn. Trong một loạt các khóa học, bạn có thể tìm hiểu về phương sai thống kê, hồi quy tuyến tính, hàm tuyến tính, hàm phân phối tích lũy, cũng như cách làm việc với các biến ngẫu nhiên, giá trị tối đa và biến phân loại, v.v.
Sách
Sách có thể là một nguồn tài nguyên tuyệt vời để giúp bạn học lập trình Python vì chúng thường chi tiết hơn các khóa học trực tuyến và cho phép bạn tự học. Ví dụ: Giới thiệu về thống kê với Python của Thomas Haslwanter là một nguồn tài liệu tuyệt vời để nghiên cứu các chủ đề từ phân tích tỷ lệ sống sót đến phân tích hồi quy tuyến tính và thống kê bayes.
Python hàng đầu cho Thư viện thống kê
Python đã được xây dựng với các thư viện đặc biệt dành cho các số liệu thống kê được sử dụng bởi các lập trình viên cũng như các nhà thống kê. NumPy, Pandas và TensorFlow là những công cụ tốt nhất để thống kê và trực quan hóa dữ liệu.
Dưới đây là bốn thư viện Python hàng đầu để thống kê:
- TensorFlow . Thư viện này có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Tensor là các đối tượng tính toán được xác định một phần cuối cùng tạo ra một giá trị và TensorFlow là một khuôn khổ cho phép bạn xác định và chạy các phép tính liên quan đến tensors.
- NumPy . Gói này cung cấp các đối tượng đa chiều được gọi là mảng và các công cụ cần thiết để làm việc với chúng.
- SciPy . Khoảng 600 cộng tác viên đóng góp tích cực cho trang SciPy’s GitHub. 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, nó được sử dụng rộng rãi cho các tính toán khoa học và kỹ thuật.
- Gấu trúc . Thư viện này được sử dụng nhiều để phân tích và làm sạch dữ liệu. Đĩa CD khung dữ liệu do Pandas cung cấp là một phương pháp nhanh chóng, linh hoạt và trực quan để làm việc với dữ liệu có cấu trúc.
Chỉ mất vài phút để tìm hiểu cách nhập một mô-đun Python. Nếu bạn đang tự hỏi nên sử dụng mô-đun Python nào cho một công việc cụ thể, thì Google có thể là một dịch vụ tuyệt vời. Bạn sẽ tìm thấy thông tin mình cần.
Cách Học Python cho Thống kê:Hướng dẫn Từng bước
Nếu bạn là người mới bắt đầu quan tâm đến lĩnh vực thống kê, việc bắt đầu có thể rất khó khăn. Hướng dẫn sau đây sẽ giúp bạn định hướng những công cụ và kỹ năng nào bạn nên tập trung vào đầu tiên trong hành trình học Python để thống kê.
Tìm hiểu các khái niệm về OOP
Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python đề cập đến việc cấu trúc chương trình bằng cách sử dụng các đối tượng và lớp. Các khái niệm lập trình hướng đối tượng cung cấp các tính năng cần thiết như kế thừa, đa hình, đóng gói và các kiểu.
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. Điều này sẽ giới thiệu cho bạn các thuật toán sắp xếp, cây, hàng đợi, ngăn xếp và danh sách được liên kết. Khi bạn viết mã cho 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.
Tìm hiểu về Công cụ và Thư viện
Bạn sẽ làm quen với các thư viện Python cần thiết khi làm quen với Numpy, Pandas và MatPlotLib. Tất cả những điều này đều là những công cụ giúp bạn trở nên hiệu quả và hiệu quả hơn trong công việc, và rất cần thiết để biết bạn có muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực này hay không.
Tạo dự án
Tự tạo dự án khi bạn biết một số kỹ năng cơ bản là cách tốt nhất để xây dựng khả năng của bạn. Tạo một danh sách việc cần làm đơn giản hoặc công cụ theo dõi thói quen có thể là một dự án đầu tiên tốt. Khi bạn đã có điểm bắt đầu, bạn có thể thêm các tính năng mới hoặc sự tinh vi về kỹ thuật khi bạn có thêm kỹ năng. Điều này cũng giúp bạn xây dựng một danh mục đầu tư có thể chứng minh kỹ năng của bạn với các nhà tuyển dụng tiềm năng.
Ví dụ:bạn có thể bắt đầu bằng cách tạo một tập dữ liệu lớn và tổ chức nó thành các khoảng tin cậy hoặc khoảng liên tục. Tiếp theo, bạn có thể tạo tập dữ liệu cho phép người khác thêm vào và có tùy chọn kiểm duyệt từ một máy chủ riêng biệt. Điền vào bất kỳ khoảng trống nào trong kiến thức của bạn bằng một bản đánh giá về các nguyên tắc cơ bản của Python hoặc chuyển đến cộng đồng Python để được hướng dẫn.
Tiếp tục Học
Trách nhiệm chính của nhà thống kê là tổ chức và phân tích dữ liệu, dữ liệu này trong thế giới thực có nhiều dạng. Dữ liệu bao bọc được sử dụng để xử lý dữ liệu thô để nó có thể được sử dụng cho phân tích. Dữ liệu cần được làm sạch và chuyển đổi trước khi có thể được phân tích và lập mô hình.
Khi bạn học viết mã, hãy bắt đầu với những điều cơ bản, chẳng hạn như kiểu biến, vòng lặp, câu lệnh điều kiện, lớp và phương thức và xây dựng theo cách của bạn để thành thạo phần còn lại. Tham gia các thử thách và vấn đề về mã hóa trực tuyến để đạt được mức độ tự tin và trải nghiệm thực hành hoàn toàn mới.
Bắt đầu học Python để thống kê ngay hôm nay
Python có thể khó học nếu bạn không có kiến thức nền tảng về công nghệ, nhưng chắc chắn không phải là không thể. Với sự kiên trì và sự giúp đỡ từ nhiều tài nguyên giáo dục có sẵn, chẳng hạn như chương trình đào tạo về mã hóa và các khóa học trực tuyến, bạn sẽ sẵn sàng bắt đầu ứng tuyển vào các vị trí thống kê có sẵn trước khi bạn biết điều đó.