Python數據科學(xué)入門(mén)

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來(lái)自不同角色的人都希望保住自己的工作，因此他們將致力于發(fā)展自己的技能以適應當前的市場(chǎng)。這是一個(gè)競爭激烈的市場(chǎng)，我們看到越來(lái)越多的人對數據科學(xué)產(chǎn)生興趣;該行業(yè)有數千門(mén)在線(xiàn)課程、訓練營(yíng)和碩士 （MSc）。

話(huà)雖如此，如果你想進(jìn)入數據科學(xué)的世界，你需要了解Python。

Python由荷蘭程序員Guido van Rossum于1991年<>月開(kāi)發(fā)。該設計非常強調代碼的易讀性。語(yǔ)言和面向對象方法的構建有助于新的和當前的程序員編寫(xiě)清晰易懂的代碼，從小項目到大項目，再到使用小數據到大數據。

31年后，Python被認為是當今最好的編程語(yǔ)言之一。

Python 包含各種庫和框架，因此您不必從頭開(kāi)始做所有事情。這些預構建的組件包含有用且可讀的代碼，您可以在程序中實(shí)現這些代碼。例如，NumPy，Matplotlib，SciPy，BeautifulSoup等。

如果您想了解有關(guān) Python 庫的更多信息，請閱讀以下文章：2022 年科學(xué)家應該知道的 Python 庫數據。

Python 高效、快速且可靠，允許開(kāi)發(fā)人員以最小的工作量創(chuàng )建應用程序、執行分析和生成可視化輸出。成為數據科學(xué)家所需的一切！

如果你想成為一名數據科學(xué)家，我們將通過(guò)一個(gè)分步指南來(lái)幫助你開(kāi)始使用Python：

首先，您需要下載最新版本的Python。您可以通過(guò)前往官方網(wǎng)站找到最新版本 此處.

根據您的操作系統，按照安裝說(shuō)明進(jìn)行操作直到最后。

IDE是一個(gè)集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，它是程序員用來(lái)更有效地開(kāi)發(fā)軟件代碼的軟件應用程序。代碼編輯器具有相同的目的，但它是文本編輯器程序。

如果您不確定選擇哪一個(gè)，我將提供熱門(mén)選項列表：

• Visual Studio Code （VSCode）

• PyCharm

• Jupyter Notebook

當我開(kāi)始我的數據科學(xué)職業(yè)生涯時(shí)，我使用VSC和Jupyter Notebook，我發(fā)現它們在我的數據科學(xué)學(xué)習和交互式編碼中非常有用。一旦您選擇了適合您需求的產(chǎn)品，請安裝它并完成有關(guān)如何使用它們的演練。

在深入研究綜合項目之前，您需要先學(xué)習基礎知識。因此，讓我們深入研究它們。

變量是用于存儲數據值的容器的術(shù)語(yǔ)。數據值具有各種數據類(lèi)型，例如整數、浮點(diǎn)數、字符串、列表、元組、字典等。學(xué)習這些非常重要，可以建立您的基礎知識。

在下面的示例中，變量是一個(gè)名稱(chēng)，它包含值“John”。數據類(lèi)型為字符串：。name = "John"

運算符是允許計算任務(wù)的符號，例如加法、減法、乘法、除法、冪等。Python 中的表達式是運算符和操作數的組合。

例如x = x + 1 0x = x + 10 x = x+ 10

控制結構通過(guò)在代碼中指定執行流，使編程工作更輕松。在 Python 中，您需要學(xué)習幾種類(lèi)型的控制結構，例如條件語(yǔ)句、循環(huán)和異常處理。

例如：

if x > 0: 
    print("Positive") 
else: 
    print("Non-positive")

函數是一個(gè)代碼塊，這個(gè)代碼塊只有在被調用時(shí)才能運行。您可以使用關(guān)鍵字創(chuàng )建函數。def

例如

def greet(name): 
    return f"Hello, {name}!"

Python 中的模塊是一個(gè)包含 Python 定義和語(yǔ)句的文件。它可以定義函數、類(lèi)和變量。庫是相關(guān)模塊或包的集合?？梢酝ㄟ^(guò)使用語(yǔ)句導入模塊和庫來(lái)使用它們。import

例如，我在上面提到Python包含各種庫和框架，如NumPy。您可以通過(guò)運行以下命令導入這些不同的庫：

import numpy as np
import pandas as pd
import math
import random

您可以使用 Python 導入各種庫和模塊。

一旦您更好地了解了基礎知識及其工作原理，下一步就是使用這些技能來(lái)處理數據。您將需要學(xué)習如何：

Pandas是數據科學(xué)領(lǐng)域廣泛使用的Python庫，因為它提供了一種靈活直觀(guān)的方法來(lái)處理各種大小的數據集。假設您有一個(gè) CSV 文件數據，您可以使用 pandas 通過(guò)以下方式導入數據集：

import pandas as pd

example_data = pd.read_csv("data/example_dataset1.csv")

數據清理和操作是數據科學(xué)項目數據預處理階段的重要步驟，因為您獲取原始數據并梳理其所有不一致、錯誤和缺失值，以將其轉換為可用于分析的結構化格式。

數據清理的要素包括：

• 處理缺失值

• 重復數據

• 異常

• 數據轉換

• 數據類(lèi)型清理

數據操作的元素包括：

• 選擇和篩選數據

• 對數據進(jìn)行排序

• 對數據進(jìn)行分組

• 聯(lián)接和合并數據

• 創(chuàng )建新變量

• 旋轉和交叉制表

您將需要學(xué)習所有這些元素以及如何在Python中使用它們。想要立即開(kāi)始，您可以使用這本免費電子書(shū)學(xué)習數據科學(xué)的數據清理和預處理。

作為數據科學(xué)家的一部分，您需要了解如何梳理數據以識別趨勢、模式和見(jiàn)解。您可以通過(guò)統計分析來(lái)實(shí)現這一點(diǎn)。這是收集和分析數據以識別模式和趨勢的過(guò)程。

此階段用于通過(guò)數值分析消除偏差，使您能夠進(jìn)一步研究、開(kāi)發(fā)統計模型等。這些結論用于決策過(guò)程，以根據過(guò)去的趨勢進(jìn)行未來(lái)預測。

有6種類(lèi)型的統計分析：

1. 描述性分析

2. 推論分析

3. 預測分析

4. 規范性分析

5. 探索性數據分析

6. 因果分析

在這篇博客中，我將更深入地探討探索性數據分析。

清理和操作數據后，就可以進(jìn)行下一步：探索性數據分析。這是數據科學(xué)家分析和調查數據集并創(chuàng )建主要特征/變量的摘要，以幫助他們獲得進(jìn)一步的見(jiàn)解并創(chuàng )建數據可視化。

EDA 工具包括

• 預測建模，如線(xiàn)性回歸

• 聚類(lèi)技術(shù)，例如 K 均值聚類(lèi)

• 降維技術(shù)，如主成分分析 （PCA）

• 單變量、雙變量和多變量可視化

數據科學(xué)的這個(gè)階段可能是最困難的方面，需要大量的實(shí)踐。庫和模塊可以為您提供幫助，但您需要了解手頭的任務(wù)以及您希望的結果是什么，以確定您需要什么 EDA 工具。

EDA 用于獲得進(jìn)一步的見(jiàn)解并創(chuàng )建數據可視化。作為數據科學(xué)家，您需要創(chuàng )建發(fā)現的可視化效果。這可以是基本的可視化效果，例如折線(xiàn)圖、條形圖和散點(diǎn)圖，但您可以非常有創(chuàng )意，例如熱圖、分區統計圖和氣泡圖。

您可以使用各種數據可視化庫，但這些是最受歡迎的：

• Matplotlib

• Seaborn

• Plotly

數據可視化可以更好地溝通，特別是對于技術(shù)傾向不高的利益相關(guān)者。

本博客旨在指導初學(xué)者在數據科學(xué)職業(yè)生涯中學(xué)習 Python 需要采取的步驟。每個(gè)階段都需要時(shí)間和精力來(lái)掌握。

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