Rate this post

Nếu bạn đang đọc điều này, bạn có thể biết thực tế rằng Python là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung và rất mạnh mẽ. Nó được sử dụng ở khắp mọi nơi từ viết kịch bản và phát triển web đến data science và học máy. Nhưng điều gì khiến nó trở thành một lựa chọn tốt cho cùng một thứ, và làm thế nào chúng ta có thể thành thạo lập trình Python để bắt đầu với data science? Hãy cùng tìm hiểu.

Các bài viết liên quan:

Các bước để học Python cho data science

Dưới đây, chúng tôi liệt kê một số bước bạn có thể làm theo để học Python cho data science.

Bước 1 – Tăng cường kiến ​​thức cơ bản về Python

Python là một ngôn ngữ rất dễ sử dụng; nó là một lựa chọn tốt để giới thiệu sinh viên đại học với lập trình. Nó có một cú pháp đơn giản. Các chương trình Python dễ đọc, viết và hiểu. Để bắt đầu với Python, trước tiên, hãy tìm hiểu những kiến ​​thức cơ bản. Chúng bao gồm các kiểu, biểu thức, biến và các phép toán chuỗi.

Bước 2 – Hiểu cấu trúc dữ liệu Python

Sau những điều cơ bản, bạn cần hiểu các cấu trúc dữ liệu khác nhau như danh sách và bộ dữ liệu, bộ và từ điển. Bạn sẽ sử dụng chúng khi viết mã bằng Python. Điều này cũng sẽ giúp bạn hiểu cách mọi thứ hoạt động trong Python. Hãy thử một vài bài tập về những điều này.

Bước 3 – Nắm vững một số kiến ​​thức cơ bản về ngôn ngữ

Bây giờ bạn đã hiểu những kiến ​​thức cơ bản về và cấu trúc dữ liệu trong Python . Bây giờ, hãy chuyển sang một số nguyên tắc cơ bản về ngôn ngữ. Tìm hiểu về các điều kiện như vòng lặp if..else và if..elif..else, for- và while-, các hàm và đệ quy. Bạn cũng nên tìm hiểu về các lớp và đối tượng cũng như về các gói trong Python.

Bước 4 – Học cách sử dụng Python để làm việc với dữ liệu

Bây giờ, chúng ta hãy học cách sử dụng Python để làm việc với dữ liệu. Điều này bao gồm đọc và ghi tệp bằng Python. Điều này cũng bao gồm việc học cách sử dụng Pandas để đọc, làm việc và lưu dữ liệu bằng Pandas. Bạn cũng sẽ cần xử lý trước dữ liệu.

Bước 5 – Nghiên cứu để phân tích dữ liệu và thu thập thông tin chi tiết

Học cách phân tích dữ liệu và có được cái nhìn sâu sắc từ nó bằng cách sử dụng các thư viện Python khác nhau. Điều này bao gồm ndarray từ NumPy, dataframe từ Pandas, nhiều chức năng và phương pháp từ SciPy và các phương pháp học máy khác nhau từ scikit-learning. Bạn cũng sẽ thường xuyên cần chuẩn bị và đào tạo các mô hình.

Xem thêm Sự khác biệt giữa Data mining và Data science

Bước 6 – Đăng ký khóa học Python trực tuyến được chứng nhận

Bạn có thể thúc đẩy việc học của mình với một khóa học trực tuyến về Python. Ở đây, bạn sẽ tìm thấy mọi thứ ở một nơi để bạn có thể tập trung vào việc học. Đăng ký khóa học này và giải quyết các bài tập / bài tập và dự án thực tế. Điều này sẽ mang lại cho bạn sự tự tin và cũng có một số kinh nghiệm thực tế.

Bước 7 – Nắm bắt khái niệm trực quan hóa dữ liệu

Python có nhiều tùy chọn để chọn thư viện để thực hiện trực quan hóa. Một số trong số này là Matplotlib, Seaborn, ggplot, plotly và Bokeh. Bạn sẽ cần học cách trực quan hóa dữ liệu nếu bạn muốn trở thành Nhà data science. Điều này cho thấy các mẫu trong dữ liệu bị ẩn.

Bước 8 – Học cách sử dụng thư viện Python

Giống như đã nêu ở trên, Python có nhiều thư viện hướng đến data science và Học máy. Chúng bao gồm SciPy, NumPy, Pandas, scikit-learning, Matplotlib, Seaborn, Theano, TensorFlow, Keras và XGBoost. Tìm hiểu về chúng và học cách sử dụng chúng.

Bước 9 – Làm việc trên các dự án Python trong thế giới thực

Chọn một số dự án cá nhân và thực hiện chúng. Bạn cũng có thể tham gia vào một số dự án công cộng mã nguồn mở để cải thiện kỹ năng Python và data science của mình.

Làm việc trên các Dự án Python hàng đầu với Mã nguồn và giới thiệu các kỹ năng Python của bạn cho các nhà tuyển dụng

Bản tóm tắt

Bây giờ bạn đã có kế hoạch của mình, bạn có hào hứng học Python cho data science với websitehcm không?

Bạn có muốn thêm một điểm vào danh sách các bước này không? Cho chúng tôi biết trong các ý kiến ​​dưới đây.

Chúc bạn học Python vui vẻ!

Xem thêm Thiết lập Môi trường data science cho Python

Leave a Reply

Call now
%d bloggers like this: