大數據分析Python語言學習策略

　　為什么要學習Python進行數據科學?
 

　　在探索如何學習用于數據科學的Python之前，我們應該簡要回答為什么首先應該學習Python。
 

　　簡而言之，了解Python是數據科學職業(yè)所需的寶貴技能之一。
 

　　盡管并非一直如此，但是Python是數據科學的首選編程語言。以下是簡短的歷史記錄：
 

　　在2018年，有66%的大數據分析師報告稱每天都在使用Python，這使其成為分析專業(yè)人員的第一語言。
 

　　數據科學專家預計，隨著Python生態(tài)系統的不斷發(fā)展，這種趨勢將繼續(xù)下去。雖然您學習Python編程的旅程可能才剛剛開始，但很高興得知就業(yè)機會也很豐富(并且還在不斷增長)。

　　根據招聘網站的數據，大數據分析師的平均工資為121,583美元。
 

　　由于對大數據分析師的需求預計將保持增長，因此預計該數字只會增加。在2020年，有三次在科學的數據作為數據科學求職許多工作職位，根據招聘網站的數據。這意味著對數據科學的需求大大超過了供應。
 

　　因此，數據科學的前途一片光明，Python只是其中的一小部分。幸運的是，學習Python和其他編程基礎知識是一如既往的。我們將通過五個簡單的步驟向您展示。
 

　　但是請記住–僅因為步驟簡單，并不意味著您不必進行任何工作。如果您投入自己的精力并投入大量時間學習Python，那么您不僅有可能學習新技能，而且有可能將您的職業(yè)提升到一個新的水平。
 

　　如何學習Python進行數據科學
 

　　首先，您需要找到正確的課程來幫助您學習Python編程。AAA教育的課程是專門為您設計的，以您自己的步調學習Python進行數據科學，從而挑戰(zhàn)您在我們的交互式瀏覽器內界面中編寫真實的代碼并使用真實的數據。
 

　　除了在課程設置中學習Python外，您成為大數據分析師的過程還應包括一些軟技能。另外，我們建議您一路學習一些免費的技術技能。
 

　　第1步：學習Python基礎知識
 

　　每個人都從某個地方開始。第一步是學習Python編程基礎的地方。您還將需要介紹數據科學。
 

　　Jupyter Notebook是你學習大數據分析過程中應該開始使用的重要工具之一，它預先包裝了Python庫，可以幫助您學習這兩件事。
 

　　相關技能：嘗試命令行界面
 

　　該命令行界面(CLI)，可以更快速地運行腳本，可以讓你的測試程序更快，工作有更多的數據。
 

　　第2步：練習Mini Python項目
 

　　我們堅信動手學習。您可能會很快準備好構建小型Python項目，這可能會讓您感到驚訝。我們已經為初學者編寫了一份很棒的Python項目指南，其中包括以下想法：
 

　　1)跟蹤和分析您個人的淘寶支出習慣 —一個有趣的項目，可以幫助您練習Python和Pandas的基礎知識，同時還可以使您真正了解自己的個人財務狀況。

　　2)分析來自調查的數據-在此初學者項目中查找公共調查數據或使用您自己工作中的調查數據，這些數據將教您深入挖掘挖掘見解的答案。

　　3)嘗試使用我們的指導項目之一 –針對使用實際數據并提供指導的每個技能水平的交互式Python項目，同時仍然挑戰(zhàn)您以新方式應用技能。
 

　　但這確實只是冰山一角。您可以嘗試對諸如在線游戲的計算器之類的程序進行編程，或者嘗試從您所在城市的百度獲取天氣的程序。您還可以構建簡單的游戲和應用程序，以幫助您熟悉使用Python的知識。
 

　　構建這樣的微型項目將幫助您學習Python。像這樣的編程項目對于所有語言都是標準的，是鞏固您對基礎知識的一種很好的方式。
 

　　您應該開始使用API??積累經驗，并開始進行網絡抓取。除了幫助您學習Python編程外，Web抓取還將對您以后收集數據很有用。
 

　　閱讀文獻
 

　　增強您的課程并找到您遇到的Python編程挑戰(zhàn)的答案。閱讀相關文章，甚至其他人的開源代碼，以學習Python和數據科學最佳實踐-并獲得新的想法。
 

　　Al Sweigart撰寫的《用Python自動完成無聊的事情》是一種極好的娛樂資源。但是，我們匯總了完整的數據科學電子書清單，這些書也完全免費供您查看。重點包括：
 

　　1)數據科學手冊 -大量采訪正在工作的大數據分析師的訪談，可以使您更好地了解真正的數據科學工作是什么樣的，以及如何在該領域取得成功。

　　2)Python數據科學手冊 —一個helfpul指南，也可以在Github上以方便的Jupyter Notebook格式獲得，因此您可以親自研究并運行所有示例代碼。

　　3)統計學習的要素 —一本龐大的，最近更新的統計學教科書，在您學習Python以確保您的工作在統計上有效時，可以作為參考。
 

　　使用SQL處理數據庫
 

　　SQL用于與數據庫對話以更改，編輯和重組信息。SQL是數據科學界的重要組成部分，并且我們寫了整篇文章，內容涉及如果想要從事數據工作，為什么需要學習SQL。
 

　　第3步：學習Python數據科學庫
 

　　與某些其他編程語言不同，在Python中，通常存在一種最佳的處理方式。數據科學的三個最好也是最重要的Python庫是NumPy，Pandas和Matplotlib。
 

　　我們?yōu)?5個最重要的數據科學Python庫整理了有用的指南，但以下一些對于Python中的任何數據工作都至關重要：
 

　　1)NumPy —使各種數學和統計運算更容易的庫;它也是Pandas庫許多功能的基礎。

　　2)pandas —一個專門創(chuàng)建用于促進數據處理的Python庫，這是許多Python數據科學工作的基礎。

　　3)Matplotlib-一個可視化庫，可以快速輕松地從數據生成圖表。

　　4)scikit-learn —最受歡迎的Python機器學習工作庫。
 

　　NumPy和Pandas非常適合探索和處理數據。Matplotlib是一個數據可視化庫，可生成類似于Excel或百度表格中的圖形。
 

　　多提問問題
 

　　Python擁有豐富的專家社區(qū)，他們渴望幫助您學習Python。Quora，Stack Overflow和AAA教育的學習者社區(qū)等資源充斥著分享他們的知識并幫助您學習Python編程的人們。對于每個任務，我們也有一個常見問題解答，以幫助您在AAA教育編程課程中遇到的所有問題。
 

　　相關技能：使用Git進行版本控制
 

　　Git是一種流行的工具，可以幫助您跟蹤對代碼所做的更改，從而更容易糾正錯誤，進行實驗以及與他人合作。
 

　　步驟4：在學習Python的同時構建數據科學產品組合
 

　　對于有抱負的大數據分析師來說，必須有一個投資組合。
 

　　這些項目應包括使用幾個不同的數據集的工作，并應使讀者從中獲得有趣的見解。要考慮的某些類型的項目：
 

　　1)數據清理項目-任何涉及清理和分析的臟數據或“非結構化”數據的項目都會給潛在的雇主留下深刻的印象，因為大多數實際數據都需要清理。

　　2)數據可視化項目—進行有吸引力的，易于閱讀的可視化既是編程又是設計的挑戰(zhàn)，但是，如果您做對了，您的分析將更具影響力。在項目中擁有漂亮的圖表將使您的投資組合脫穎而出。

　　3)機器學習項目—如果您想當一名大數據分析師，您肯定會需要一個展示ML印章的項目(并且您可能需要幾個不同的機器學習項目，每個項目都著重于使用不同的流行算法) 。
 

　　您的分析應清晰可見。最好采用Jupyter Notebook之類的格式，以便技術人員可以閱讀您的代碼，但非技術人員也可以跟隨您的圖表和書面說明。
 

　　您的投資組合不一定需要特定的主題。找到您感興趣的數據集，然后提出一種將它們組合在一起的方法。但是，如果您想在特定的公司或行業(yè)工作，則在您的投資組合中展示與??該行業(yè)相關的項目是一個好主意。
 

　　顯示此類項目為大數據分析師提供了與您潛在合作的機會，并向未來的雇主表明您確實花時間學習Python和其他重要的編程技能。
 

　　數據科學的優(yōu)點之一是，您的投資組合可以兼作簡歷，同時突出顯示您已學習的技能，例如Python編程。
 

　　溝通，合作和專注于技術能力
 

　　在這段時間里，您將需要確保正在培養(yǎng)與他人合作所需的那些軟技能，以確保您真正了解所使用工具的內部運作方式。
 

　　學習初學者和中級統計
 

　　在學習Python進行數據科學時，您還希望獲得扎實的統計背景。了解統計信息將為您提供所需的思維方式，讓您專注于正確的事情，因此您將發(fā)現有價值的見解(和實際解決方案)，而不僅僅是執(zhí)行代碼。
 

　　第5步：應用高級數據科學技術
 

　　最后，旨在提高您的技能。您的數據科學之旅將充滿不斷的學習，但是您可以完成一些高級課程，以確保您已覆蓋所有基礎。
 

　　您將需要熟悉回歸，分類和k均值聚類模型。您還可以進入機器學習–引導模型并使用scikit-learn創(chuàng)建神經網絡。
 

　　此時，編程項目可以包括使用實時數據源創(chuàng)建模型。這種機器學習模型會隨著時間調整其預測。
 

　　記?。豪^續(xù)學習!
 

　　數據科學是一個跨越眾多行業(yè)的不斷發(fā)展的領域。
 

　　以需求增長的速度，有成倍的學習機會。繼續(xù)閱讀，合作和與他人交談，隨著時間的推移，您一定會保持興趣和競爭優(yōu)勢。
 

　　學習Python需要多長時間?
 

　　閱讀完這些步驟后，你最想知道的問題是：“這需要多長時間?”
 

　　關于學習Python需要多長時間的估計很多。具體而言，對于數據科學，估計范圍為三個月到一年的一致實踐。
 

　　我們已經看到人們以閃電般的速度完成課程，而其他人則慢得多。
 

　　確實，這完全取決于您所需的時間表，您可以專用于學習Python編程的空閑時間以及學習的進度。
 

　　AAA教育的課程是為您創(chuàng)建的，以您自己的速度發(fā)展。每條路徑都充滿使命，動手學習和提出問題的機會，以便您可以深入掌握數據科學基礎知識。
 

　　免費開始使用。 通過我們的大數據分析師路徑學習Python并立即開始掌握新技能!
 

　　在哪里可以學習Python進行數據科學?
 

　　那里有大量的Python學習資源，但是如果您想為數據科學學習它，最好選擇專門講授數據科學的地方。
 

　　這是因為Python還用于從游戲開發(fā)到移動應用程序的各種其他編程領域。通用的“學習Python”資源會嘗試教授所有內容，但這意味著您將學習很多與數據科學工作實際上不相關的東西。
 

　　此外，從事與您的目標無關的工作可能會感到很沮喪。如果您想進行數據分析，而正在努力學習如何使用Python構建游戲的課程，那么很容易感到沮喪和退出。
 

　　那里有很多免費的Python數據科學教程。如果您不想花錢去學習Python，那么這可能是一個不錯的選擇—上一句中的鏈接包括數十個鏈接，按難度級別和重點領域分開。
 

　　但是，如果您對此很認真，那么最好找到一個可以交互式地教您的平臺，并提供可以指導您完成數據科學學習歷程的課程。AAA教育就是這樣一個平臺，我們提供的課程序列可以使您從初學者到合格的Python 數據分析師且能夠就業(yè)大數據分析師職位。
 

　　在數據科學領域需要Python嗎?
 

　　可以使用Python或R作為大數據分析師來工作。每種語言都有其優(yōu)點和缺點，并且在行業(yè)中都廣泛使用。Python總體上更受歡迎，但是R在某些行業(yè)(尤其是在學術界和研究界)占主導地位。
 

　　要進行數據科學工作，您肯定需要學習這兩種語言中的至少一種。它不必是Python，但必須是Python或R之一。
 

　　當然，無論您選擇哪種Python或R作為主要編程語言，都必須學習一些SQL。
 

　　Python在數據科學方面比R更好嗎?
 

　　這是數據科學中不斷討論的話題，但真正的答案是，這取決于您要尋找的東西和您想要的東西。
 

　　R是在考慮統計和數學的基礎上構建的，并且有許多令人贊嘆的軟件包，可以輕松地用于數據科學。它還有一個非常支持的在線社區(qū)。
 

　　Python是進行全方位工作的更好的語言，這意味著您的Python技能將更容易轉移到其他學科。它也稍受歡迎，并且有人認為這是兩者中較容易學習的(盡管很多R人士會不同意)。
 

　　Python如何用于數據科學?
 

　　諸如Python之類的編程語言被用于數據科學過程的每個步驟。例如，數據科學項目工作流程可能如下所示：
 

　　1)使用Python和SQL，您可以編寫查詢以從公司數據庫中提取所需的數據。

　　2)使用Python和pandas庫，您可以將數據清理并將其分類到一個可供分析的數據框(表)中。

　　3)使用Python以及pandas和matplotlib庫，您可以開始分析，探索和可視化數據。

　　4)在通過探索了解了有關數據的更多信息之后，您可以使用Python和scikit-learn庫構建一個預測模型，該模型可以根據提取的數據預測公司的未來結果。

　　5)您可以將最終分析和模型結果安排為適當的格式，以便與您的同事進行交流。
 

　　幾乎在每個步驟中都使用Python!