Python cho Data science

Python cho Data science

Rate this post

Như bạn đã biết bây giờ, nó là một lựa chọn tuyệt vời để thực hiện phân tích dữ liệu bằng Python. Đây là lý do tại sao các nhà Data science thích Python hơn.

Ngoài kia, có một cuộc chiến đang diễn ra trong tâm trí các nhà Data science tương lai để lựa chọn các công cụ tốt nhất. Mặc dù có khá nhiều công cụ với nhiều tùy chọn, nhưng việc cận chiến thu hẹp giữa hai ngôn ngữ phổ biến – Python và R.

Các bài viết liên quan:

Tại sao Python thay vì R cho Data science?

Một trong những sự thúc đẩy của việc chọn Python thay vì R là từ nhiều thư viện Data science / phân tích dữ liệu có sẵn. Một số thư viện nổi tiếng trong cộng đồng Data science – Pandas, StatsModels, NumPy, SciPy và Scikit-Learn. Không dừng lại ở đó, khoảng 72.000 trong số đó nằm trong Chỉ số gói Python (PyPI) và vẫn đang tiếp tục phát triển. Sau tất cả những điều này, tôi khuyên bạn nên kiểm tra sự khác biệt giữa Python và R để hiểu rõ hơn

Vì vậy, trước khi chúng ta bắt đầu chủ đề của mình, tôi khuyên bạn nên tìm hiểu sơ lược về Data science là gì?

Data science là gì?

Data science, hay còn gọi là khoa học theo hướng dữ liệu, là một lĩnh vực liên ngành của các phương pháp, quy trình và hệ thống khoa học. Nó được sử dụng để trích xuất kiến ​​thức hoặc hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu ở nhiều dạng khác nhau, có cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Theo cách này, nó tương tự như khai thác dữ liệu. Với dữ liệu là trung tâm của nó, nó sử dụng một loạt các kỹ thuật trên dữ liệu để trích xuất những thông tin chi tiết cần thiết từ nó.

Data science thu hút người mới bắt đầu theo đuổi Python. Làm sao?

Vì lý do này và những lý do khác, Python là yêu cầu cao nhất đối với các lập trình viên . Các nhà Data science đến từ nền tảng kỹ thuật hoặc khoa học có thể cảm thấy hơi lạc lõng trong lần đầu tiên họ cố gắng sử dụng nó để phân tích dữ liệu nhưng khi họ sử dụng nó, họ đã tận dụng tối đa. Ban đầu, Python không thâm nhập vào Data science khi nó được hình thành vào cuối những năm 1980. Các công cụ để bao gồm mọi khía cạnh của máy tính khoa học hiện đã có sẵn bằng Python.

Python cho Data science

Tính đơn giản và dễ đọc của Python làm cho nó tương đối dễ tiếp nhận. Số lượng các thư viện phân tích và chuyên dụng có sẵn để tải xuống miễn phí ngày nay có nghĩa là các nhà Data science có mặt trong mọi lĩnh vực sẽ tìm thấy các gói phù hợp với nhu cầu của họ. Là một đầu mối của tất cả các ngành nghề, Python không chuyên để thực hiện phân tích thống kê, nhưng trong nhiều trường hợp, các tổ chức đã đầu tư rất nhiều vào việc mở rộng nó cho mục đích đó vì họ thấy lợi ích của việc tiêu chuẩn hóa nó. Nói tóm lại, có thể nói, Python đã trở thành ngôn ngữ phổ biến cho các nhà Data science. Và bạn phải bắt đầu học Python ngay bây giờ ! Nhóm DataFlair của chúng tôi đã thiết kế một khóa học Python dành cho Data science theo nhịp độ hoàn hảo dành cho những người học đam mê như bạn. Tham gia khóa học ngay bây giờ và đi trước một bước trong lĩnh vực Data science.

Thư viện Python cần thiết cho các nhà Data science

Data science có những lợi ích ban đầu của các phần mở rộng và thư viện này!

1. Python Pandas

Python cho Data science

Giờ đây, người cha lớn của tất cả chúng là Python Pandas . Từ việc nhập dữ liệu từ bảng tính vào bộ xử lý để phân tích chuỗi thời gian, Pandas được sử dụng cho mọi thứ. Gấu trúc chuyển đổi khá nhiều dạng dữ liệu này sang dạng dữ liệu khác trên đầu ngón tay của bạn. Do đó, các khung dữ liệu mạnh mẽ của Pandas có thể thực hiện cả hai, thao tác dọn dẹp cơ bản và xử lý dữ liệu nâng cao.

“Một trong những lý do chúng tôi thích sử dụng Pandas là vì chúng tôi muốn ở trong hệ sinh thái Python,” Burc Arpat, một giám đốc kỹ thuật định lượng tại Facebook.

Đằng sau câu chuyện thành công về Data science của Python, một trong những thư viện sớm nhất là Numpy (Numerical Python), trên đó Pandas được xây dựng. Khả năng hiển thị các chức năng của NumPy được sử dụng trong Pandas để phân tích nâng cao. Để chuyên môn hóa hơn, người ta có thể sử dụng Scipy tương đương với Numpy về mặt khoa học, cung cấp các công cụ và kỹ thuật để phân tích dữ liệu khoa học.

Một. NumPy

NumPy hỗ trợ tính toán số dễ dàng và hiệu quả. Bao gồm nhiều thư viện khác dựa trên nó mà được xây dựng phát triển. Đảm bảo học các mảng NumPy.

b. SciPy

SciPy mang lại  cho bạn những công cụ cần thiết hỗ trợ cho việc  tính toán khoa học và kỹ thuật. Các mô đun được tối ưu hóa tốt  lẫn cả đại số tuyến tính và những chức năng đặc biệt đi kèm , FFt hoặc những bộ giải ODE cũng như là các xử lý âm thanh và tín hiệu hoặc nhiều tác vụ khác liên quan.

2. Matplotlib

Python cho Data science

Python cũng cung cấp các thư viện trực quan hóa mạnh mẽ – Matplotlib . Nó có thể được sử dụng trong tất cả các loại bộ công cụ GUI như tập lệnh python, ứng dụng web cũng như shell, v.v. Với điều này, bạn có cơ hội sử dụng các loại ô khác nhau và làm việc với nhiều ô.

3. Scikit – Tìm hiểu & Pybrain

Python cho Data science

Scikit – Learn & Pybrain, một trong những điểm hấp dẫn của python, nơi bạn triển khai học máy. Với sự hỗ trợ của các công cụ đơn giản và hiệu quả trong thư viện này có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu và khai thác dữ liệu. Các thuật toán khác nhau có mặt sau của chúng, chẳng hạn như – hồi quy logistic, chuỗi thời gian, v.v.

4. TensorFlow

Python cho Data science

TensorFlow là công cụ phổ biến nhất cho Học máy bằng Python. Nó được phát triển đặc biệt để thực hiện các hoạt động học sâu. Cấu trúc dữ liệu cơ bản của hệ sinh thái TensorFlow là các tenxơ. Trên thực tế, tên của TensorFlow bắt nguồn từ những tensor này. TensorFlow liên tục phát triển nhờ cộng đồng mã nguồn mở, những người đã biến nó trở thành bộ công cụ tiên phong cho các hoạt động học máy. Nó cung cấp hỗ trợ cho CPU, GPU cũng như TPU. Do đó, nó cung cấp tốc độ thực thi tốc độ cực nhanh cho các thuật toán học máy khác nhau.

TensorFlow có nhiều ứng dụng . Điều này chủ yếu là do khả năng xử lý cao của nó. Nó được sử dụng để phát triển sản phẩm nhận dạng giọng nói, hệ thống khuyến nghị, Mạng đối thủ chung, v.v. TensorFlow về cơ bản là công cụ tiêu chuẩn hóa để thực hiện các hoạt động Học sâu.

5. Seaborn

Python cho Data science

Chào mừng thư viện quan trọng tiếp theo của Python cho Data science – Seaborn! Vì vậy, bất cứ khi nào và bất cứ khi nào bạn sử dụng Python cho Data science, điều đầu tiên sẽ nhấp vào và nên nhấp sẽ là sử dụng matplotlib (cho hình ảnh hóa 2D) & seaborn. Chúng có nhiều giao diện và phong cách cấp cao theo mặc định để vẽ đồ họa thống kê.

Python là một lựa chọn ngôn ngữ hiển nhiên cho Data science . Các thư viện nêu trên và các thư viện chuyên biệt khác hỗ trợ mọi thứ trong python, từ học máy đến mạng nơ-ron cho đến xử lý dữ liệu. Do đó, tính linh hoạt này đã trở thành lợi ích chính của việc chọn python ở mọi bước của con đường hướng tới Data science.

Cộng đồng lớn của Python đang đưa Data science lên hàng đầu!

Một điểm cộng khác cho trên tất cả các tiện ích mở rộng / thư viện và thuộc tính của python góp phần làm cho “python trở thành sự lựa chọn” là cộng đồng lớn gồm các nhà Data science, chuyên gia học máy và lập trình viên không chỉ nỗ lực hết mình để giúp bạn dễ dàng học python mà còn cung cấp bộ dữ liệu để kiểm tra khả năng thành thạo và bộ kỹ năng của một người trong python. Vì vậy, cho dù bạn là một nhà khoa học xã hội cần python để phân tích dữ liệu nâng cao hay một nhà phát triển đang phát triển cần nguồn cảm hứng, một trong những bộ phận của cộng đồng python này sẽ sẵn sàng trợ giúp bạn!

Bản tóm tắt

Cùng với Data science và phân tích, Python cũng đã xây dựng một lực lượng chính để chinh phục trí tuệ nhân tạo và học máy. Vì vậy, nếu bạn học python, rất nhiều cơ hội nghề nghiệp sẽ mở ra cho bạn. Ngay cả khi bạn không làm việc trên AI, ML hoặc phân tích dữ liệu, thì bản thân Python cũng có khả năng thiết lập! Là một trong những người đóng góp cho thế giới phát triển web và giao diện người dùng đồ họa.

Bạn còn chờ gì nữa? Bắt đầu học Python cho Data science ngay bây giờ !!

Leave a Reply