Làm cách nào để học Python cho Kỹ thuật dữ liệu?

Kỹ thuật dữ liệu đang dần trở thành xương sống của các công ty mong muốn tận dụng dữ liệu để cải thiện quy trình kinh doanh. Blog này sẽ khám phá cách Python trở thành một phần không thể thiếu trong việc triển khai các phương pháp kỹ thuật dữ liệu bằng cách khám phá cách sử dụng Python cho kỹ thuật dữ liệu .

Kỹ sư dữ liệu giống như đầu bếp làm việc tại quán cà phê, mọi người thường cảm ơn các nhà cung cấp dịch vụ tuyến đầu vì những món ăn ngon, nhưng hiếm ai ngỏ lời với đầu bếp làm việc trong bếp. Giống như những người phục vụ trong quán cà phê luôn đi đầu trong dịch vụ khách hàng, các nhà khoa học dữ liệu cũng vậy khi tương tác với khách hàng. Tuy nhiên, cho dù người đầu bếp có nhận được sự tán thưởng từ khách hàng hay không thì nỗ lực chuẩn bị những bữa ăn ngon của họ là yếu tố quan trọng để thu hút khách hàng đến quán cà phê.

Tương tự, kỹ năng của kỹ sư dữ liệu cũng cần thiết trong việc chuẩn bị và đánh bóng dữ liệu để có thể sử dụng dữ liệu cho các nhiệm vụ khác nhau liên quan đến phân tích, dự đoán, v.v. 

Ưu điểm của việc sử dụng Python cho Kỹ thuật dữ liệu

Kỹ thuật dữ liệu sử dụng Python ngày càng trở nên tốt hơn và đây là danh sách các điểm nếu bạn bắt đầu nghĩ khác.

1. Vai trò của kỹ sư dữ liệu liên quan đến việc làm việc với các loại định dạng dữ liệu khác nhau. Đối với những trường hợp như vậy, Python là phù hợp nhất. Thư viện tiêu chuẩn của nó hỗ trợ xử lý dễ dàng các tệp .csv, một trong những định dạng tệp dữ liệu phổ biến nhất.

2. Kỹ sư dữ liệu thường được yêu cầu sử dụng API để lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Dữ liệu trong những trường hợp như vậy thường được lưu trữ ở định dạng JSON (Ký hiệu đối tượng JavaScript) và Python có thư viện có tên JSON-JSON để xử lý loại dữ liệu đó.

3. Trách nhiệm của kỹ sư dữ liệu không chỉ là lấy dữ liệu từ các nguồn khác nhau mà còn xử lý dữ liệu đó. Một trong những công cụ xử lý dữ liệu phổ biến nhất là Apache Spark hoạt động với Python DataFrames và thậm chí còn cung cấp API, PySpark , để xây dựng các dự án dữ liệu lớn có thể mở rộng.

4. Các công cụ kỹ thuật dữ liệu sử dụng Đồ thị tuần hoàn có hướng như Apache Airflow, Apache NiFi , v.v. DAG không là gì ngoài mã Python được sử dụng để chỉ định các tác vụ. Do đó, việc học Python sẽ giúp các kỹ sư dữ liệu sử dụng các công cụ này một cách hiệu quả.

5. Luigi! Không, không phải nhân vật Mario của Nintendo; chúng tôi đang đề cập đến mô-đun Python được nhiều người coi là một công cụ tuyệt vời cho kỹ thuật dữ liệu.

6. Ngoài tất cả những điểm được đề cập ở trên, mọi người đều biết rằng Python rất dễ học và được sử dụng miễn phí cho đại đa số. Một cộng đồng các nhà phát triển tích cực hỗ trợ mạnh mẽ nó.

7. Thư viện Python hàng đầu về Kỹ thuật dữ liệu

    Một trong những tính năng quan trọng nhất của Python giúp nó hoàn toàn phù hợp với các ứng dụng kỹ thuật dữ liệu là các thư viện mà nó có. Hãy cùng khám phá thư viện là gì và cách các kỹ sư dữ liệu sử dụng chúng.

Pandas

Pandas là thư viện Python phổ biến trong giới phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. Nó cũng hữu ích không kém đối với các kỹ sư dữ liệu , những người thường sử dụng nó để đọc, viết, truy vấn và thao tác dữ liệu. Ưu điểm của việc sử dụng các khung dữ liệu Pandas là chúng cực kỳ tương thích với hai loại dữ liệu phổ biến .csv và JSON. Ngoài ra, các đối tượng khung dữ liệu có nhiều chức năng dễ sử dụng mà các kỹ sư dữ liệu có thể thực hiện phân tích dữ liệu khám phá nhanh chóng . Họ cũng có thể sử dụng nó để khắc phục các sự cố dữ liệu phổ biến, chẳng hạn như thay thế giá trị null bằng giá trị trung bình lân cận, xóa cột, v.v. Do đó, Pandas cho phép các kỹ sư dữ liệu chuyển đổi nó thành dạng có thể đọc được và có tổ chức.

Ý tưởng dự án: Phân tích chuỗi thời gian với Facebook Prophet Python và Caesium

Psycopg2, pyodbc, sqlalchemy

Khi nghe từ 'cơ sở dữ liệu', họ có thể nghĩ đến dữ liệu được lưu trữ dưới dạng bảng có nhiều hàng và cột khác nhau. Loại cơ sở dữ liệu như vậy được gọi là cơ sở dữ liệu quan hệ. Có một số cách tương tác với các cơ sở dữ liệu như vậy và hầu hết chúng đều dựa trên Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL). Một công cụ phổ biến trong giới kỹ sư dữ liệu là MyPostgreSQL và Python chứa nhiều thư viện khác nhau để kết nối với MyPostgreSQL, bao gồm pyodbc, Sqlalchemy và psycopg2.

Elaticsearch

Mặc dù cơ sở dữ liệu quan hệ thường được sử dụng trong ngành nhưng nó không phải là loại dữ liệu duy nhất. Các loại cơ sở dữ liệu khác bao gồm khóa-giá trị, cột, chuỗi thời gian, NoSQL , v.v. Để xử lý cơ sở dữ liệu NoSQL (không chứa dữ liệu theo hàng và cột), các kỹ sư dữ liệu thường sử dụng Elaticsearch. Python cho phép người dùng quản lý cơ sở dữ liệu NoSQL bằng thư viện elaticsearch của nó.

Ý tưởng dự án: Ngăn xếp AWS Elk kèm theo hướng dẫn ví dụ về truy vấn

Great Expectation

Trong khi Pandas là một thư viện cần thiết để phân tích dữ liệu; thậm chí còn có một phương pháp tốt hơn để rút ra kết luận có liên quan từ dữ liệu của bạn. Và phương pháp đó là sử dụng thư viện Great Expectations. Nó giúp các kỹ sư dữ liệu dễ dàng làm sạch dữ liệu một cách đồng đều và cho phép họ chỉ định những mong đợi của mình một cách đơn giản. Thư viện xử lý logic phụ trợ và việc dữ liệu của bạn thuộc về cơ sở dữ liệu hay được lưu trữ trong khung dữ liệu không quan trọng. Ngoài ra, nó giúp các kỹ sư dữ liệu thuận tiện hơn trong việc thêm xác thực cấp sản xuất vào một dữ liệu nhất định.

Scipy

SciPy, như tên cho thấy, là một thư viện bằng Python cung cấp nhiều chức năng khác nhau để tính toán nhanh chóng. Kỹ sư dữ liệu có thể sử dụng thư viện này để thực hiện các phép tính khoa học trên dữ liệu của họ nhằm phân tích tốt hơn.

Ý tưởng dự án: Tìm hiểu cách xây dựng mô hình hồi quy đa thức từ đầu

Beautifulsoup

Đây là một thư viện nổi tiếng được sử dụng để khai thác dữ liệu và quét web . Bạn sẽ thấy các kỹ sư dữ liệu sử dụng tính năng này để trích xuất thông tin từ các trang web, xử lý các định dạng dữ liệu JSON/HTML, tất cả đều nhằm mục đích chuẩn bị dữ liệu của họ.

Ý tưởng dự án: Cách cạo các liên kết từ trang web bằng cách sử dụng súp đẹp (projectpro.io)

Petl

Petl là gói Python để trích xuất, sửa đổi và tải dữ liệu dạng bảng. Các kỹ sư dữ liệu sử dụng thư viện này để xây dựng các quy trình ETL (Trích xuất, Chuyển đổi và Tải).

pygrametl

Đây là một thư viện khác hỗ trợ triển khai hiệu quả các đường ống ETL . 

Làm thế nào để học Python cho Kỹ thuật dữ liệu?

Một cách để học Python cho kỹ thuật dữ liệu là bắt đầu đọc một cuốn sách và dành thời gian để tiếp thu nó. Tuy nhiên, một cách thú vị và hấp dẫn hơn để học Python cho kỹ thuật dữ liệu là bắt đầu làm việc trên các dự án python trong thế giới thực cho kỹ thuật dữ liệu . Vì vậy, hãy xem danh sách các dự án dưới đây và bắt đầu.

Nhập dữ liệu

Nhập dữ liệu đề cập đến việc thu thập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu để sử dụng ngay. Một kỹ sư dữ liệu cần học nhiều công cụ khác nhau như SQL , Python, v.v. để biết cách kết nối với cơ sở dữ liệu và truy xuất dữ liệu. Dưới đây là hai ý tưởng dự án giúp bạn tìm hiểu cách thực hiện nhập dữ liệu trên dữ liệu lớn .

Ý tưởng dự án kỹ thuật dữ liệu: Google Cloud - Nhập dữ liệu GCP bằng SQL bằng cách sử dụng Google Cloud Dataflow

Ý tưởng dự án Kỹ thuật dữ liệu: Tìm hiểu cách nhập dữ liệu theo thời gian thực với Azure Purview

Thu thập dữ liệu

Không phải lúc nào doanh nghiệp cũng biết cách xác định nguồn dữ liệu. Đây là lúc một kỹ sư dữ liệu xuất hiện, vì anh ta phải xác định các nguồn, chẳng hạn như lấy dữ liệu nhật ký của trang web bằng API. 

Ý tưởng dự án kỹ thuật dữ liệu: Hướng dẫn đầy đủ để bắt đầu khai thác Bitcoin trên đám mây AWS (projectpro.io)

Thao tác dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu xử lý dữ liệu thuộc cả hai loại, có cấu trúc và không cấu trúc. Sau khi họ đã lấy được dữ liệu từ kho, bước tiếp theo là thực hiện các phép toán trên dữ liệu đó để làm sạch. Hãy thực hiện ý tưởng dự án được đề cập dưới đây để biết thêm.

Ý tưởng dự án Kỹ thuật dữ liệu: Xử lý và chuyển đổi dữ liệu trong Hive bằng Azure VM

Bề mặt dữ liệu

Bề mặt dữ liệu liên quan đến việc xây dựng bảng thông tin chuyên sâu để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn. Vì kỹ sư dữ liệu là người chuẩn bị dữ liệu đầu vào cho các bảng thông tin đó nên sẽ có lợi cho họ nếu họ biết cách xây dựng các bảng thông tin đó. Vì vậy, đây là một ý tưởng dự án để giúp bạn điều tương tự.

Ý tưởng dự án kỹ thuật dữ liệu: Xây dựng bảng điều khiển thời gian thực với Spark, Grafana và InfluxDB

Tính toán song song với PySpark

Một trong những công cụ phổ biến nhất để chuyển đổi dữ liệu theo luồng hoặc lô là Apache Spark. Python có API, PySpark , cho phép người dùng Python xử lý lượng lớn dữ liệu. Nếu bạn là một kỹ sư dữ liệu đầy tham vọng và biết Python, hãy thực hiện dự án bên dưới để tìm hiểu cách các hoạt động của khung dữ liệu làm trơn tru quá trình chuyển đổi dữ liệu.