Важные вещи, которые нужно изучить в Python для науки о данных.
Совет 1: Изучите Основные Концепции Python
Первый шаг-изучить основы программирования на Python. Кроме того, изучите введение в науку о данных.
Одним из важных инструментов, которые вы должны начать использовать в начале своего путешествия, является записная книжка Jupyter, которая поставляется в комплекте с библиотеками Python, чтобы помочь вам изучить эти две вещи.
Эффективное программирование заключается не в запоминании синтаксиса, а в овладении новым способом мышления.
Поэтому не торопитесь создавать прочную основу основных концепций программирования. Это поможет вам перевести решения в вашей голове в инструкции для компьютера.Если вы новичок в программировании
Если вы совершенно новичок в программировании, ознакомьтесь с книгами и онлайн-документацией, чтобы получить глубокое представление о концепциях.
Начните свое обучение, присоединившись к сообществу
Присоединившись к сообществу, вы окажетесь в окружении единомышленников и расширите свои возможности для трудоустройства. По данным Общества по управлению человеческими ресурсами, рекомендации сотрудников составляют 30% от всех принятых на работу.
Создайте учетную запись Kaggle, присоединяйтесь к местной группе встреч и участвуйте в сообществе учащихся для большего взаимодействия с программистами Python.
Совет 2: Практикуйте Мини-Проекты на Python
Искренне верю в практическое обучение. Вы можете быть удивлены тем, как скоро вы будете готовы создавать небольшие проекты на Python.
Руководство по проектам на Python для начинающих, которое включает в себя такие идеи, как:
Отслеживание и анализ, Привычки тратить
Забавный проект, который поможет вам попрактиковаться в основах Python и pandas, а также даст вам некоторое реальное представление о ваших личных финансах.
Анализ данных опроса
Создание мини-проектов поможет вам изучить Python. проекты программирования являются стандартными для всех языков и отличным способом укрепить ваше понимание основ.
Вы должны начать развивать свой опыт работы с API и начать веб-очистку. Помимо помощи в изучении программирования на Python, веб-скрейпинг будет полезен вам при сборе данных позже.
Ускорьте свое обучение, читая
Развивайте свои навыки программирования и находите ответы на проблемы программирования на Python, с которыми вы сталкиваетесь. Читайте путеводители, сообщения в блогах и даже открытый исходный код других людей, чтобы изучить лучшие практики Python и науки о данных и получить новые идеи.
Совет 3. Изучите библиотеки обработки данных Python
В отличие от некоторых других языков программирования, в Python, как правило, есть лучший способ сделать что-то с пакетами. Тремя лучшими и наиболее важными библиотеками Python для науки о данных являются NumPy, Pandas и Matplotlib.
NumPy — библиотека, которая упрощает различные математические и статистические операции; она также является основой для многих функций библиотеки panda.
pandas — Библиотека Python, созданная специально для облегчения работы с данными, это хлеб с маслом для многих работ по науке о данных Python.
Matplotlib — Библиотека визуализации, которая позволяет быстро и легко создавать диаграммы на основе ваших данных.
scikit-learn — Самая популярная библиотека для работы с машинным обучением на Python.
Ускорьте свое обучение, задавая вопросы
Ты не знаешь! чего ты не знаешь?
В Python есть богатое сообщество экспертов, которые готовы помочь вам изучить Python. Такие ресурсы, как Quora, Stack Overflow и сообщество учащихся Dataquest, полны людей, которые рады поделиться своими знаниями и помочь вам освоить программирование на Python. Вы можете найти множество проектов на Github.
Совет 4. Создайте портфолио по науке о данных по мере изучения Python
Для начинающих специалистов по обработке данных портфолио является обязательным.
Эти проекты должны включать работу с несколькими различными наборами данных и должны оставлять читателям интересные идеи, которые вы очистили. Некоторые типы проектов, которые следует рассмотреть:
Проект по очистке данных — Любой проект, включающий грязные или “неструктурированные” данные, которые вы очищаете и анализируете, произведет впечатление на потенциальных работодателей, поскольку большинство реальных данных потребует очистки.
Проект визуализации данных — Создание привлекательных, удобных для чтения визуализаций-это задача как программирования, так и проектирования, но если вы сможете сделать это правильно, ваш анализ будет значительно более эффективным. Наличие великолепных диаграмм в проекте выделит ваше портфолио.
Проект машинного обучения — Если вы стремитесь работать специалистом по обработке данных, вам определенно понадобится проект, который продемонстрирует ваши навыки в области ML (и вам может понадобиться несколько разных проектов машинного обучения, каждый из которых ориентирован на использование другого популярного алгоритма).
Ваш анализ должен быть представлен четко и наглядно; в идеале в формате, подобном записной книжке Jupyter, чтобы технические специалисты могли прочитать ваш код, но нетехнические люди также могли следить за вашими диаграммами и письменными объяснениями.
Вашему портфолио не обязательно нужна определенная тема. Найдите наборы данных, которые вас интересуют, а затем придумайте способ их объединения. Однако, если вы стремитесь работать в определенной компании или отрасли, демонстрация проектов, имеющих отношение к этой отрасли, в вашем портфолио-хорошая идея.
Отображение подобных проектов дает коллегам-исследователям данных возможность потенциально сотрудничать с вами и показывает будущим работодателям, что вы действительно потратили время на изучение Python и других важных навыков программирования.
Одна из приятных вещей в науке о данных заключается в том, что ваше портфолио удваивается как резюме, подчеркивая при этом приобретенные навыки, такие как программирование на Python.
Сопутствующие навыки: Изучение статистики для начинающих и среднего уровня
Изучая Python для науки о данных, вы также захотите получить солидные знания в области статистики. Понимание статистики даст вам мышление, необходимое для того, чтобы сосредоточиться на правильных вещах, так что вы найдете ценные идеи (и реальные решения), а не просто выполнение кода.
Совет 5. Применяйте Передовые Методы Обработки Данных
Наконец, стремитесь отточить свои навыки. Ваше путешествие по науке о данных будет наполнено постоянным обучением, но вы можете пройти продвинутые курсы, чтобы убедиться, что вы изучили все основы.
Вам будет удобно работать с моделями регрессии, классификации и кластеризации k-средних. Вы также можете перейти к машинному обучению – моделям начальной загрузки и созданию нейронных сетей с помощью scikit-learn.
На этом этапе проекты программирования могут включать создание моделей с использованием потоков данных в реальном времени. Модели машинного обучения такого рода корректируют свои прогнозы с течением времени.
Наука о данных-это постоянно развивающаяся область, охватывающая множество отраслей промышленности.
С той скоростью, с какой растет спрос, появляются экспоненциальные возможности для обучения. Продолжайте читать, сотрудничать и общаться с другими, и вы обязательно сохраните интерес и конкурентное преимущество с течением времени.
