Cách học Python cho Khoa học Dữ liệu trong 5 bước

Tại sao học Python cho khoa học dữ liệu?

Python là ngôn ngữ lập trình được các nhà khoa học dữ liệu lựa chọn. Mặc dù nó không phải là ngôn ngữ lập trình chính đầu tiên, nhưng sự phổ biến của nó đã phát triển trong suốt nhiều năm.

• Vào năm 2016, nó đã vượt qua R trên Kaggle , nền tảng hàng đầu cho các cuộc thi khoa học dữ liệu.
• Vào năm 2017, nó đã vượt qua R trong cuộc bình chọn hàng năm của KDNuggets về các công cụ được sử dụng nhiều nhất của các nhà khoa học dữ liệu.
• Vào năm 2018, 66% các nhà khoa học dữ liệu đã báo cáo sử dụng Python hàng ngày , khiến nó trở thành ngôn ngữ số một cho các chuyên gia phân tích.
• Vào năm 2021, nó đã vượt qua Java trên chỉ số TIOBE và hiện là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất.

Hơn nữa, các chuyên gia khoa học dữ liệu dự đoán xu hướng này sẽ tiếp tục. 

Thị trường lao động hiện tại trông như thế nào đối với các nhà khoa học dữ liệu? 

Theo Glassdoor, mức lương trung bình cho một nhà khoa học dữ liệu vào năm 2022 là 119.118 USD.

Con số đó dự kiến ​​sẽ tăng lên khi nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu tăng lên . Vào năm 2020, số lượng vị trí mở cho các nhà khoa học dữ liệu nhiều gấp ba lần so với năm trước đó. 

Tương lai có vẻ rất tươi sáng cho khoa học dữ liệu và Python. May mắn thay, việc họcPythongiờ đây trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện trong năm bước đơn giản.

Cách học Python cho Khoa học Dữ liệu

Bước 1: Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về Python

Tất cả mọi người bắt đầu từ một vài nơi. Bước đầu tiên này là học các kiến ​​thức cơ bản về lập trình Python. (Bạn cũng sẽ muốn được giới thiệu về khoa học dữ liệu nếu bạn chưa quen thuộc.)

Bạn có thể thực hiện điều này với một khóa học trực tuyến ( mà Dataquest cung cấp ), các chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu, học tự định hướng hoặc các chương trình đại học. Không có cách nào đúng hay sai để học các kiến ​​thức cơ bản về Python. Điều quan trọng là chọn một con đường và luôn kiên định.

Tìm một cộng đồng trực tuyến

Để được trợ giúp duy trì động lực, hãy tham gia cộng đồng trực tuyến. Hầu hết các cộng đồng đều cho phép bạn học hỏi với những câu hỏi mà bạn hoặc những người khác hỏi nhóm. 

Bạn cũng có thể kết nối với các thành viên khác trong cộng đồng và xây dựng mối quan hệ với các chuyên gia trong ngành. Điều này cũng làm tăng cơ hội có việc làm của bạn, vì sự giới thiệu của nhân viên chiếm 30% tổng số việc làm.

Nhiều sinh viên cũng thấy hữu ích khi tạo tài khoản Kaggle và tham gia nhóm Meetup tại địa phương. 

Nếu bạn là người đăng ký Dataquest, bạn có quyền truy cập vào cộng đồng người học của Dataquest , nơi bạn sẽ tìm thấy quyền truy cập để hỗ trợ từ cả sinh viên hiện tại và người già.

Bước 2: Thực hành với học thực hành

Một trong những cách tốt nhất để thúc đẩy quá trình học tập của bạn là học tập thực hành.

Thực hành với các dự án Python 

Nó có thể làm bạn ngạc nhiên về tốc độ bắt kịp khi bạn xây dựng các dự án Python nhỏ. May mắn thay, hầu như mọi khóa học Dataquest đều chứa một dự án để nâng cao việc học của bạn. Dưới đây là một vài trong số họ:

• Vượt ngục - Chúc bạn vui vẻ và phân tích tập dữ liệu về các vụ vượt ngục bằng máy bay trực thăng bằng Python và Jupyter Notebook.
• Hồ sơ ứng dụng có thể sinh lời cho App Store và Google Play Markets - Trong dự án có hướng dẫn này, bạn sẽ làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu cho một công ty xây dựng ứng dụng dành cho thiết bị di động. Bạn sẽ sử dụng Python để cung cấp giá trị thông qua phân tích dữ liệu thực tế.
• Khám phá các bài đăng về Tin tặc - Làm việc với tập dữ liệu gửi tới Tin tức về Tin tặc, một trang web công nghệ phổ biến.
• Khám phá dữ liệu bán ô tô trên eBay - Sử dụng Python để làm việc với tập dữ liệu cóp nhặt về ô tô đã qua sử dụng từ eBay Kleinanzeigen, một phần rao vặt của trang web eBay của Đức.

Bước 3: Tìm hiểu thư viện khoa học dữ liệu Python

Bốn thư viện Python quan trọng nhất là NumPy, Pandas, Matplotlib và Scikit-learning.

• NumPy - Một thư viện giúp thực hiện nhiều phép toán và thống kê dễ dàng hơn; nó cũng là cơ sở cho nhiều tính năng của thư viện gấu trúc.
• pandas - Một thư viện Python được tạo đặc biệt để hỗ trợ làm việc với dữ liệu. Đây là bánh mì và bơ của rất nhiều công trình khoa học dữ liệu Python.
• Matplotlib - Một thư viện trực quan giúp tạo biểu đồ từ dữ liệu của bạn một cách nhanh chóng và dễ dàng.
• Scikit-learning - Thư viện phổ biến nhất cho công việc học máy bằng Python.

NumPy và Pandas rất tuyệt vời để khám phá và chơi với dữ liệu. Matplotlib là một thư viện trực quan hóa dữ liệu tạo các biểu đồ như bạn tìm thấy trong Excel hoặc Google Trang tính.

Bước 4: Xây dựng danh mục khoa học dữ liệu khi bạn học Python

Đối với các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng, một danh mục đầu tư là một điều cần thiết - đó là một trong những điều quan trọng nhất mà các nhà quản lý tuyển dụng tìm kiếm ở một ứng viên đủ tiêu chuẩn.

Các dự án này nên bao gồm công việc với một số bộ dữ liệu khác nhau và mỗi bộ phải chia sẻ những hiểu biết thú vị mà bạn đã khám phá. Dưới đây là một số loại dự án cần xem xét:

• Dự án làm sạch dữ liệu - Bất kỳ dự án nào liên quan đến dữ liệu bẩn hoặc “không có cấu trúc” mà bạn dọn dẹp và phân tích sẽ gây ấn tượng với các nhà tuyển dụng tiềm năng, vì hầu hết dữ liệu trong thế giới thực đều yêu cầu làm sạch.
• Dự án trực quan hóa dữ liệu - Tạo hình ảnh trực quan hấp dẫn, dễ đọc là cả một thách thức trong lập trình và thiết kế, nhưng nếu bạn có thể làm tốt, phân tích của bạn sẽ hữu ích hơn đáng kể. Có các biểu đồ đẹp mắt trong một dự án sẽ làm cho danh mục đầu tư của bạn trở nên nổi bật.
• Dự án Máy học - Nếu bạn muốn làm việc như một nhà khoa học dữ liệu, bạn chắc chắn sẽ cần một dự án thể hiện các kỹ năng ML của bạn. Bạn có thể muốn một vài dự án học máy khác nhau, với mỗi dự án tập trung vào một thuật toán khác nhau .

Bước 5: Áp dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu tiên tiến

Cuối cùng, nâng cao kỹ năng của bạn. Cuộc hành trình khoa học dữ liệu của bạn sẽ đầy ắp sự học hỏi liên tục, nhưng có các khóa học Python nâng cao mà bạn có thể hoàn thành để đảm bảo bạn đã bao quát tất cả các cơ sở.

Học cách làm quen với các mô hình phân nhóm hồi quy, phân loại và k-mean. Bạn cũng có thể bước vào học máy bằng cách nghiên cứu các mô hình khởi động và tạo mạng thần kinh bằng Scikit-learning.