Python數(shù)據(jù)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(yīng)當(dāng)前的市場(chǎng)。這是一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)，我們看到越來(lái)越多的人對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)生興趣;該行業(yè)有數(shù)千門(mén)在線(xiàn)課程、訓(xùn)練營(yíng)和碩士 （MSc）。

話(huà)雖如此，如果你想進(jìn)入數(shù)據(jù)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(shè)計(jì)非常強(qiáng)調(diào)代碼的易讀性。語(yǔ)言和面向?qū)ο蠓椒ǖ臉?gòu)建有助于新的和當(dāng)前的程序員編寫(xiě)清晰易懂的代碼，從小項(xiàng)目到大項(xiàng)目，再到使用小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)。

31年后，Python被認(rèn)為是當(dāng)今最好的編程語(yǔ)言之一。

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

如果您想了解有關(guān) Python 庫(kù)的更多信息，請(qǐng)閱讀以下文章：2022 年科學(xué)家應(yīng)該知道的 Python 庫(kù)數(shù)據(jù)。

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(yīng)用程序、執(zhí)行分析和生成可視化輸出。成為數(shù)據(jù)科學(xué)家所需的一切！

如果你想成為一名數(shù)據(jù)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(jù)您的操作系統(tǒng)，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(yīng)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(xiàng)列表：

• Visual Studio Code （VSCode）

• PyCharm

• Jupyter Notebook

當(dāng)我開(kāi)始我的數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)生涯時(shí)，我使用VSC和Jupyter Notebook，我發(fā)現(xiàn)它們?cè)谖业臄?shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)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(qǐng)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(xiàng)目之前，您需要先學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)。因此，讓我們深入研究它們。

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

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

運(yùn)算符是允許計(jì)算任務(wù)的符號(hào)，例如加法、減法、乘法、除法、冪等。Python 中的表達(dá)式是運(yùn)算符和操作數(shù)的組合。

例如x = x + 1 0x = x + 10 x = x+ 10

控制結(jié)構(gòu)通過(guò)在代碼中指定執(zhí)行流，使編程工作更輕松。在 Python 中，您需要學(xué)習(xí)幾種類(lèi)型的控制結(jié)構(gòu)，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(shù)是一個(gè)代碼塊，這個(gè)代碼塊只有在被調(diào)用時(shí)才能運(yùn)行。您可以使用關(guān)鍵字創(chuàng)建函數(shù)。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(shù)、類(lèi)和變量。庫(kù)是相關(guān)模塊或包的集合?？梢酝ㄟ^(guò)使用語(yǔ)句導(dǎo)入模塊和庫(kù)來(lái)使用它們。import

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

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

您可以使用 Python 導(dǎo)入各種庫(kù)和模塊。

一旦您更好地了解了基礎(chǔ)知識(shí)及其工作原理，下一步就是使用這些技能來(lái)處理數(shù)據(jù)。您將需要學(xué)習(xí)如何：

Pandas是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域廣泛使用的Python庫(kù)，因?yàn)樗峁┝艘环N靈活直觀的方法來(lái)處理各種大小的數(shù)據(jù)集。假設(shè)您有一個(gè) CSV 文件數(shù)據(jù)，您可以使用 pandas 通過(guò)以下方式導(dǎo)入數(shù)據(jù)集：

import pandas as pd

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

數(shù)據(jù)清理和操作是數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的重要步驟，因?yàn)槟@取原始數(shù)據(jù)并梳理其所有不一致、錯(cuò)誤和缺失值，以將其轉(zhuǎn)換為可用于分析的結(jié)構(gòu)化格式。

數(shù)據(jù)清理的要素包括：

• 處理缺失值

• 重復(fù)數(shù)據(jù)

• 異常

• 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

• 數(shù)據(jù)類(lèi)型清理

數(shù)據(jù)操作的元素包括：

• 選擇和篩選數(shù)據(jù)

• 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序

• 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組

• 聯(lián)接和合并數(shù)據(jù)

• 創(chuàng)建新變量

• 旋轉(zhuǎn)和交叉制表

您將需要學(xué)習(xí)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(fèi)電子書(shū)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理。

作為數(shù)據(jù)科學(xué)家的一部分，您需要了解如何梳理數(shù)據(jù)以識(shí)別趨勢(shì)、模式和見(jiàn)解。您可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。這是收集和分析數(shù)據(jù)以識(shí)別模式和趨勢(shì)的過(guò)程。

此階段用于通過(guò)數(shù)值分析消除偏差，使您能夠進(jìn)一步研究、開(kāi)發(fā)統(tǒng)計(jì)模型等。這些結(jié)論用于決策過(guò)程，以根據(jù)過(guò)去的趨勢(shì)進(jìn)行未來(lái)預(yù)測(cè)。

有6種類(lèi)型的統(tǒng)計(jì)分析：

1. 描述性分析

2. 推論分析

3. 預(yù)測(cè)分析

4. 規(guī)范性分析

5. 探索性數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析。

清理和操作數(shù)據(jù)后，就可以進(jìn)行下一步：探索性數(shù)據(jù)分析。這是數(shù)據(jù)科學(xué)家分析和調(diào)查數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)可視化。

EDA 工具包括

• 預(yù)測(cè)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(shù)據(jù)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(kù)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(jié)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(shù)據(jù)可視化。作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，您需要?jiǎng)?chuàng)建發(fā)現(xiàn)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(qū)統(tǒng)計(jì)圖和氣泡圖。

您可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，但這些是最受歡迎的：

• Matplotlib

• Seaborn

• Plotly

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

本博客旨在指導(dǎo)初學(xué)者在數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)生涯中學(xué)習(xí) 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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