Если вы новичок в науке о данных и не имеете опыта программирования, рекомендуется начать с Python в качестве первого языка. Мало того, что его легко читаемый синтаксис идеально подходит для начинающих, но и широкий набор библиотек, которыми он может похвастаться, без особых усилий поддерживает сквозной рабочий процесс.

Изучение Python — это еще и отличный способ закрепить свою профессию в будущем. По данным Analytics Insight, это один из наиболее широко используемых языков программирования специалистами по обработке и анализу данных, с множеством возможностей трудоустройства, поскольку навыки Python очень востребованы. Если вы станете свободно говорить, вам будет легко начать свою собственную карьеру в науке о данных, а также перейти в другие области, такие как веб-разработка, разработка программного обеспечения и аналитика данных в будущем.

В этой статье мы предоставим вам простой трехэтапный подход к лучшему способу изучения Python для науки о данных для начинающих:

  1. Обучение с помощью онлайн-курсов и руководств
  2. Применяйте свои знания, участвуя в соревнованиях по кодированию
  3. Беремся за проекты, которые обогатят ваше портфолио по науке о данных

Как выучить Python, шаг 1: онлайн-курсы и учебные пособия

Если у вас нет опыта программирования, онлайн-курс Python предоставит вам основу, необходимую для начала работы, включая общие концепции программирования, составляющие основу каждого языка программирования:

Уверенное понимание этих основ позволит вам быстро учиться и переключаться на другие языки в будущем. Если вы ищете, с чего начать обучение, наш курс Введение в Python предлагает структурированный и простой подход. Первые 3 модуля бесплатны, так что вы можете попробовать их, чтобы понять, подходит ли вам этот курс.

Итак, зачем изучать Python для науки о данных? Как специалист по данным, вам нужно будет собирать, обрабатывать, очищать и анализировать массивные наборы данных. К счастью, язык программирования имеет множество встроенных модулей, которые позволят вам сделать это легко. Чтобы проиллюстрировать это, мы разработали комплексный план обучения, который поможет вам в пути.

Сбор данных

Когда вы работаете специалистом по данным, значительная часть вашей работы будет связана со сбором данных из внешних ресурсов. Вам нужно будет работать с API и собирать данные из Интернета с помощью библиотек Python.

Не уверен, где начать? Наш курс Web Scraping and API Fundamentals in Python научит вас процессу сбора внешних данных.

Предварительная обработка и анализ данных

В 2018 году Harvard Business Review сообщил, что специалисты по данным тратят около 80% своего времени на очистку и подготовку данных. Это потому, что наборы данных реального мира беспорядочны. Вам часто придется иметь дело с отсутствующими значениями, несоответствиями данных и несоответствиями типов.

Однако после очистки и сохранения данных в удобном для работы формате можно выполнить дальнейший анализ. Это включает в себя запрос больших объемов данных для выявления тенденций, которые обеспечивают ценную информацию для вашей организации. И, конечно же, в Python есть библиотеки, позволяющие находить закономерности и определять связи между тысячами точек данных всего за несколько минут.

Pandas — наиболее часто используемый модуль Python для анализа данных. Он позволяет быстро группировать данные, выполнять вычисления с различными переменными, преобразовывать данные и работать с отсутствующими значениями.

Если вы ищете удобный для начинающих онлайн-ресурс для обучения этой конкретной библиотеке Python, то наш курс Очистка и предварительная обработка данных с помощью pandas предложит вам все, что вам нужно знать.

Визуализация данных

При анализе больших объемов данных вам часто потребуется создавать визуализации данных для распознавания тенденций и статистических взаимосвязей между переменными. Многие библиотеки Python могут помочь вам сделать это легко, например Matplotlib, Seaborn и Plotly.

В качестве основного ресурса наша команда разработала Полный курс визуализации данных с помощью Python, R, Tableau и Excel, который поможет вам усовершенствовать свои навыки визуализации в Python — и не только!

Машинное обучение

Наконец-то можно приступить к изучению Python для машинного обучения. Язык программирования имеет множество модулей, позволяющих создавать и обучать модели за считанные минуты. Одна из самых популярных библиотек Python для машинного обучения — Scikit-Learn, в которой есть сотни алгоритмов, из которых вы можете выбирать.

В отрасли также существует высокий спрос на специалистов по данным, имеющих опыт работы с средами глубокого обучения Python, такими как Keras и TensorFlow, поэтому также полезно иметь некоторые знания об этих библиотеках.

Если вам интересно узнать больше, наш курс Машинное обучение в Python проведет вас через процесс создания моделей машинного обучения.

Как выучить Python. Шаг 2. Практикуйтесь в написании кода.

Прохождение онлайн-курсов даст вам необходимые основы программирования, чтобы стать специалистом по данным, однако ваше изучение Python на этом не заканчивается.

Чтобы усвоить концепции, вам нужно практиковаться и применять полученные знания для решения реальных проблем. Итак, как лучше всего улучшить свои навыки решения проблем с Python? Ну, вы можете начать с работы над проблемами кодирования.

Многие сайты предлагают пользователям ряд задач по практике кодирования с различными уровнями сложности, например, Hackerrank, Coderbyte и Codewars. Вы можете начать с самых простых вопросов по программированию и переходить к более сложным по мере приобретения опыта.

Кроме того, на некоторых из этих сайтов есть форумы, на которых пользователи размещают свои решения. Если вы застряли на проблеме, отличный способ научиться — посмотреть, как другие программисты подошли к этой ситуации. Это поможет вам понять, что есть много способов решить одну и ту же проблему, что, в свою очередь, со временем улучшит ваши навыки программирования.

Как изучить Python Шаг 3: Проекты

Как только вы научитесь решать различные задачи программирования, вы можете переходить к созданию собственных Python-проектов с нуля.

Персональные проекты — это не только отличный способ научиться программировать, но и хорошее дополнение к вашему портфолио. Для новичка без опыта работы это лучший способ продемонстрировать потенциальным работодателям свои навыки работы с данными. На самом деле, многим соискателям данных удалось пройти интервью по науке о данных без какого-либо формального образования или опыта в этой области, просто представив свою работу.

Чтобы было проще, вот несколько идей проектов по науке о данных, которые можно реализовать на Python.

Сбор данных: создайте собственную базу данных

Как упоминалось выше, сбор данных является необходимым навыком для специалиста по данным. Компании часто полагаются на свои группы данных для получения внешних данных.

Используя свои недавно отточенные навыки Python, вы можете использовать API или веб-скребки для сбора данных из Интернета. Затем объедините все эти данные в файл или формат базы данных и устраните все обнаруженные несоответствия. Вы даже можете опубликовать его на таких сайтах, как Kaggle, чтобы другие специалисты по данным могли его проанализировать.

Анализ и визуализация данных: набор данных Titanic

Titanic Dataset — отличный способ поработать над своими навыками анализа и визуализации данных. Внутри вы найдете более 2000 точек данных, которые представляют пассажиров трагического океанского лайнера. Некоторые переменные включают пол человека, членов семьи, салон, стоимость билета и то, пережили ли они аварию.

Вы можете выполнить некоторый статистический анализ этого набора данных с помощью библиотек Python, таких как pandas или Seaborn, чтобы определить тенденции между переменными, а затем создать визуализацию для поддержки ваших выводов.

Вот несколько вопросов, на которые вы можете попытаться ответить:

  • Были ли у пассажиров-мужчин больше шансов выжить в аварии, чем у пассажиров-женщин?
  • Был ли у пассажиров, которые заплатили более высокую стоимость билета, более высокий процент выживаемости?
  • Были ли у молодых пассажиров больше шансов выжить, чем у пассажиров старшего возраста?

Основываясь на своих выводах, вы можете составить отчет о наиболее вероятных пассажирах, переживших крушение Титаника, что добавит большую ценность вашему портфолио.

Машинное обучение: набор данных Iris

Наконец, вы можете создать проект машинного обучения на Python, используя такие библиотеки, как Scikit-Learn. Набор данных Iris Species — отличное место для начала. Он содержит информацию о 3 разных цветках ириса с такими переменными, как ширина их лепестков и длина чашелистиков. Например, вы можете разработать алгоритм машинного обучения, который предсказывает каждый из 3 видов.

Как выучить Python: следующие шаги

Когда вы изучаете Python для науки о данных, вы, по сути, получаете понимание основ программирования. Применяя эти знания на практике, вы заполняете пробелы в своих знаниях, улучшаете свое резюме и увеличиваете свои шансы получить начальную роль в науке о данных. Это только первый шаг на лестнице, и мы здесь, чтобы помочь вам сделать это.

Наша программа 365 Data Science Program предлагает курсы для самостоятельного обучения под руководством известных отраслевых экспертов. Начиная с самых основ и заканчивая продвинутой специализацией, вы будете учиться, выполняя множество практических упражнений и реальных бизнес-кейсов. Если вы хотите увидеть, как работает обучение, начните с подборки бесплатных уроков, подписавшись ниже.

Первоначально опубликовано на https://365datascience.com 10 февраля 2022 г.