Освойте Python для науки о данных с помощью этой дорожной карты

Python — один из самых важных инструментов для специалистов по данным, поскольку он предоставляет широкий спектр библиотек и фреймворков, которые можно использовать для анализа данных, обработки, моделирования и многого другого. Поэтому очень важно освоить различные инструменты и фреймворки Python. Однако их огромное количество, что может сбить с толку, если вы только начинаете свою карьеру.

В этой статье я предоставлю дорожную карту для освоения различных навыков и инструментов Python, необходимых для каждой науки о данных. Эта дорожная карта будет основана на бесплатных ресурсах, будь то курсы Youtube или Coursera, которые вы можете получить бесплатно, если подали заявку на финансовую помощь.

Эта дорожная карта предназначена для абсолютных новичков, которые хотели бы продолжить карьеру в области науки о данных и хотели бы приобрести сильные навыки программирования на Python, необходимые для области науки о данных. Я бы предоставил еще одну расширенную дорожную карту программирования на Python, если вы хотите улучшить свои навыки Python и разработки программного обеспечения.

Оглавление:

  1. Основы программирования
  2. Обработка и анализ данных
  3. Визуализация данных
  4. Хранение и извлечение данных
  5. Прикладные машины и глубокое обучение
  6. Заключение

Если вы хотите бесплатно изучать науку о данных и машинное обучение, ознакомьтесь со следующими ресурсами:

  • Бесплатные интерактивные дорожные карты для самостоятельного изучения науки о данных и машинного обучения. Начните здесь: https://aigents.co/learn/roadmaps/intro
  • Поисковая система для учебных ресурсов Data Science (БЕСПЛАТНО). Добавляйте в закладки свои любимые ресурсы, отмечайте статьи как завершенные и добавляйте учебные заметки. https://aigents.co/learn
  • Хотите изучить науку о данных с нуля при поддержке наставника и учебного сообщества? Присоединяйтесь к этому учебному кружку бесплатно: https://community.aigents.co/spaces/9010170/

Присоединяйтесь к программе Среднее членство всего за 5 $, чтобы продолжить обучение без ограничений. Я получу небольшую часть вашего членского взноса, если вы перейдете по следующей ссылке, без каких-либо дополнительных затрат с вашей стороны.



Присоединяйтесь к Medium по моей реферальной ссылке — Юссеф Хосни
Прочитайте все истории Юсефа Хосни (и тысяч других авторов на Medium). Ваш членский взнос напрямую поддерживает…youssefraafat57.medium.com



1. Основы программирования

Как специалист по данным, ваша основная работа состоит в том, чтобы использовать данные, чтобы получить из них полезную информацию. Однако это долгий процесс, в котором вам нужно будет написать программу на Python для каждого из этих шагов. Поэтому вам необходимо иметь прочные основы программирования на Python, чтобы иметь возможность писать эффективный код для своих задач и понимать другие коды.

Вот некоторые из основных основ программирования на Python, которые вы должны освоить:

  1. Типы данных. В Python есть несколько встроенных типов данных, включая целые числа, числа с плавающей запятой и строки. Важно знать, как работать с каждым из этих типов данных и когда их использовать.
  2. Переменные. Переменная — это способ хранения значения в программе. В Python вы можете создать переменную, присвоив ей значение, используя знак равенства (=).
  3. Операторы. Операторы — это специальные символы в Python, которые выполняют определенные операции над одним или несколькими операндами. Некоторые распространенные операторы включают сложение (+), вычитание (-) и умножение (*).
  4. Списки. Список – это набор элементов в определенном порядке. Списки удобны для хранения данных, к которым необходимо обращаться в определенном порядке, или для хранения нескольких элементов одного и того же типа данных.
  5. Словари. Словарь — это набор пар ключ-значение. Словари полезны для хранения данных, доступ к которым должен осуществляться с использованием уникального ключа.
  6. Управляющие структуры.Управляющие структуры — это блоки кода, которые определяют, как выполняются другие блоки кода. Некоторые распространенные структуры управления в Python включают операторы if, циклы for и циклы while.
  7. Функции. Функция – это блок кода, который выполняет определенную задачу и может многократно использоваться в программе. Определение и вызов функций — важный аспект программирования на Python.
  8. Объектно-ориентированное программирование (ООП): (ООП) – это парадигма программирования, использующая объекты, являющиеся экземплярами классов, для представления данных и управления ими.
  9. Модули и пакеты. Модуль — это файл, содержащий код Python, а пакет — это набор модулей. Знание того, как импортировать и использовать модули и пакеты, необходимо для написания более крупных и сложных программ Python.

Путь обучения:

2. Обработка и анализ данных

Как специалист по данным, вы потратите много времени на подготовку и обработку данных, чтобы подготовить их к анализу и моделированию. Поэтому важно уметь работать с Python для очистки и подготовки данных. Это включает в себя работу с различными типами данных и размерами.

Вы должны уметь использовать python для управления наборами данных разных размеров и типов и их эффективного анализа. Навыки в этой области включают работу с такими библиотеками, как NumPy и Pandas, для обработки и анализа структурированных данных. В дополнение к возможности использовать PySpark для обработки больших наборов данных, а также использовать библиотеки для различных типов данных, таких как изображения, текст и аудио, если это необходимо.

Путь обучения:

3. Визуализация данных

Визуализация данных является важным аспектом науки о данных, поскольку она позволяет вам исследовать и понимать ваши данные, выявлять закономерности и тенденции и сообщать о своих выводах другим. Поэтому для специалистов по данным важно иметь четкое представление и практические навыки в инструментах визуализации данных и в том, как их эффективно использовать.

В Python доступно множество библиотек и инструментов для визуализации данных, некоторые из самых популярных включают в себя:

  1. Matplotlib: это широко используемая библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций в Python. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательных и информативных статистических графиков.
  2. Seaborn: это библиотека для создания статистической графики в Python. Он построен на основе Matplotlib и предоставляет более совершенный интерфейс для создания визуализаций.
  3. Plotly: это библиотека для создания интерактивных визуализаций в Python. Он похож на боке, но также включает поддержку создания визуализаций, которые можно отображать в других контекстах, например в блокнотах Jupyter.
  4. Bokeh: это библиотека для создания интерактивных визуализаций в Python. Он особенно хорошо подходит для создания визуализаций, которые можно отображать в веб-браузерах.
  5. Altair: это библиотека для создания декларативных статистических визуализаций в Python. Он основан на грамматиках визуализации Vega и Vega-Lite, которые обеспечивают краткий синтаксис высокого уровня для создания широкого спектра визуализаций.

Путь обучения:

4. Хранение и извлечение данных

Как специалист по данным, вы будете в основном работать с данными, независимо от того, придется ли вам извлекать или сохранять данные после их обработки. Поэтому навыки хранения и извлечения данных важны для ученых, занимающихся данными, поскольку они позволяют им эффективно управлять данными, с которыми они работают, и получать к ним доступ.

В Python существует множество способов хранения и извлечения данных, в зависимости от потребностей специалиста по данным и характера данных. Вот несколько распространенных подходов, с которыми вы можете столкнуться в своей карьере:

  1. Плоские файлы. Плоские файлы — это простые текстовые файлы, содержащие табличные данные, где каждая строка представляет собой запись, а каждый столбец — поле. Плоские файлы можно читать и записывать с помощью встроенной в Python функции open() и различных методов объекта file, таких как read(), readline() и write().
  2. Файлы CSV. Файлы CSV (значения, разделенные запятыми) представляют собой тип плоского файла, в котором для разделения значений используются запятые. Их можно читать и записывать с помощью библиотеки Python panda.
  3. Файлы JSON. JSON (JavaScript Object Notation) — это широко используемый, удобный для чтения формат обмена данными. Его можно использовать для представления сложных структур данных, таких как списки и словари. Файлы JSON можно читать и записывать с помощью встроенного в Python модуля json и библиотеки pandas.
  4. Реляционные базы данных. Реляционные базы данных — это мощные системы для хранения структурированных данных и запросов к ним. Существует несколько библиотек Python для взаимодействия с популярными системами управления базами данных (СУБД), такими как MySQL, PostgreSQL и SQLite. Некоторые популярные варианты включают psycopg2 для PostgreSQL, mysql-connector-python для MySQL и sqlite3 для SQLite.
  5. Базы данных NoSQL. Базы данных NoSQL предназначены для обработки больших объемов неструктурированных данных, например данных, генерируемых социальными сетями, устройствами IoT и платформами электронной коммерции. Некоторые популярные базы данных NoSQL включают MongoDB, Cassandra и Redis. Python предоставляет различные библиотеки для взаимодействия с этими базами данных, такие как pymongo для MongoDB и redis-py для Redis.
  6. Облачное хранилище. Службы облачного хранения, такие как Amazon S3, Google Cloud Storage и Microsoft Azure Storage, предоставляют масштабируемые и гибкие возможности для хранения больших объемов данных в облаке. Python предоставляет библиотеки для доступа к этим службам, такие как boto3 Amazon S3 и google-cloud-storage Google Cloud Storage.

Путь обучения:

5. Прикладные машины и глубокое обучение

Прикладное машинное обучение и глубокое обучение являются важными навыками Python для специалистов по данным. Машинное обучение включает в себя использование алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам повышать производительность при выполнении заданной задачи без явного программирования для выполнения этой задачи. Это достигается путем обучения модели машинного обучения на наборе данных и позволяет ей изучать взаимосвязи и закономерности в данных.

С другой стороны, глубокое обучение предполагает использование искусственных нейронных сетей для обучения и принятия решений. Глубокое обучение оказалось особенно эффективным в распознавании изображений и речи, обработке естественного языка и даже в играх.

Чтобы применять машинное обучение и глубокое обучение в Python, важно иметь четкое представление о различных доступных алгоритмах и библиотеках. Вот три наиболее распространенные библиотеки, которыми вы должны овладеть как специалист по данным:

  • Scikit-learn: библиотека машинного обучения для Python, предоставляющая широкий спектр алгоритмов классификации, регрессии, кластеризации и уменьшения размерности, а также инструменты для оценки и выбора моделей.
  • TensorFlow: библиотека с открытым исходным кодом для глубокого обучения, разработанная Google, которая предоставляет инструменты для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
  • Keras: высокоуровневая библиотека нейронных сетей, созданная на основе TensorFlow, которая предоставляет удобный интерфейс для определения и обучения моделей глубокого обучения.

Путь обучения:

6. Заключение

В этой статье я предоставил бесплатную дорожную карту Python для науки о данных, которая проведет вас от основ программирования на Python к манипулированию и анализу данных, затем к визуализации данных и способам хранения и удаления данных и, наконец, к тому, как применять машинное и глубокое обучение с помощью Python.

Эта дорожная карта в основном предназначена для начинающих, хотя она может быть полезна, если вы хотите изучить определенный навык в python, вы можете сделать всего один шаг. Если вы хотите улучшить свои навыки в области Python и разработки программного обеспечения, вы можете ознакомиться с этой дорожной картой.

Если вам понравилась статья и вы хотите меня поддержать, обязательно сделайте следующее:

  • 👏 Похлопайте в историю (50 хлопков) и следуйте за мной 👉
  • 📰 Смотрите больше контента в моем среднем профиле
  • 🔔 Подпишитесь на меня: LinkedIn| Средний| Гитхаб | Твиттер
  • 🚀👉 Присоединяйтесь к программе Среднее членство, чтобы продолжать обучение без ограничений. Я получу небольшую часть вашего членского взноса, если вы перейдете по следующей ссылке, без каких-либо дополнительных затрат с вашей стороны.


Присоединяйтесь к Medium по моей реферальной ссылке — Юссеф Хосни
Прочитайте все истории Юсефа Хосни (и тысяч других авторов на Medium). Ваш членский взнос напрямую поддерживает…youssefraafat57.medium.com



Повышение уровня кодирования

Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества! Перед тем, как ты уйдешь:

  • 👏 Хлопайте за историю и подписывайтесь на автора 👉
  • 📰 Смотрите больше контента в публикации Level Up Coding
  • 🔔 Подписывайтесь на нас: Twitter | ЛинкедИн | "Новостная рассылка"

🚀👉 Присоединяйтесь к коллективу талантов Level Up и найдите прекрасную работу