Python數據科學入門

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來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展自己的技能以適應當前的市場。這是一個競爭激烈的市場，我們看到越來越多的人對數據科學產生興趣;該行業有數千門在線課程、訓練營和碩士 （MSc）。

話雖如此，如果你想進入數據科學的世界，你需要了解Python。

Python由荷蘭程序員Guido van Rossum于1991年<>月開發。該設計非常強調代碼的易讀性。語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言之一。

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

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

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

如果你想成為一名數據科學家，我們將通過一個分步指南來幫助你開始使用Python：

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

根據您的操作系統，按照安裝說明進行操作直到最后。

IDE是一個集成開發環境，它是程序員用來更有效地開發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，我將提供熱門選項列表：

• Visual Studio Code （VSCode）

• PyCharm

• Jupyter Notebook

當我開始我的數據科學職業生涯時，我使用VSC和Jupyter Notebook，我發現它們在我的數據科學學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品，請安裝它并完成有關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語。數據值具有各種數據類型，例如整數、浮點數、字符串、列表、元組、字典等。學習這些非常重要，可以建立您的基礎知識。

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

運算符是允許計算任務的符號，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

控制結構通過在代碼中指定執行流，使編程工作更輕松。在 Python 中，您需要學習幾種類型的控制結構，例如條件語句、循環和異常處理。

例如：

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

函數是一個代碼塊，這個代碼塊只有在被調用時才能運行。您可以使用關鍵字創建函數。def

例如

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

Python 中的模塊是一個包含 Python 定義和語句的文件。它可以定義函數、類和變量。庫是相關模塊或包的集合。可以通過使用語句導入模塊和庫來使用它們。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處理數據。您將需要學習如何：

Pandas是數據科學領域廣泛使用的Python庫，因為它提供了一種靈活直觀的方法來處理各種大小的數據集。假設您有一個 CSV 文件數據，您可以使用 pandas 通過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

• 數據類型清理

數據操作的元素包括：

• 選擇和篩選數據

• 對數據進行排序

• 對數據進行分組

• 聯接和合并數據

• 創建新變量

• 旋轉和交叉制表

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

作為數據科學家的一部分，您需要了解如何梳理數據以識別趨勢、模式和見解。您可以通過統計分析來實現這一點。這是收集和分析數據以識別模式和趨勢的過程。

此階段用于通過數值分析消除偏差，使您能夠進一步研究、開發統計模型等。這些結論用于決策過程，以根據過去的趨勢進行未來預測。

有6種類型的統計分析：

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，就可以進行下一步：探索性數據分析。這是數據科學家分析和調查數據集并創建主要特征/變量的摘要，以幫助他們獲得進一步的見解并創建數據可視化。

EDA 工具包括

• 預測建模，如線性回歸

• 聚類技術，例如 K 均值聚類

• 降維技術，如主成分分析 （PCA）

• 單變量、雙變量和多變量可視化

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

EDA 用于獲得進一步的見解并創建數據可視化。作為數據科學家，您需要創建發現的可視化效果。這可以是基本的可視化效果，例如折線圖、條形圖和散點圖，但您可以非常有創意，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，特別是對于技術傾向不高的利益相關者。

本博客旨在指導初學者在數據科學職業生涯中學習 Python 需要采取的步驟。每個階段都需要時間和精力來掌握。

原文鏈接：Python數據科學入門 (mvrlink.com)