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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(fā)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(shù)據(jù)科學產(chǎn)生興趣;該行業(yè)有數(shù)千門在線課程、訓練營和碩士 （MSc）。

話雖如此，如果你想進入數(shù)據(jù)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(fā)。該設計非常強調(diào)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(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)。

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(xiàn)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(shù)據(jù)。

Python 高效、快速且可靠，允許開發(fā)人員以最小的工作量創(chuàng)建應用程序、執(zhí)行分析和生成可視化輸出。成為數(shù)據(jù)科學家所需的一切！

如果你想成為一名數(shù)據(jù)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(wǎng)站找到最新版本 此處.

根據(jù)您的操作系統(tǒng)，按照安裝說明進行操作直到最后。

IDE是一個集成開發(fā)環(huán)境，它是程序員用來更有效地開發(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，我將提供熱門選項列表：

• Visual Studio Code （VSCode）

• PyCharm

• Jupyter Notebook

當我開始我的數(shù)據(jù)科學職業(yè)生涯時，我使用VSC和Jupyter Notebook，我發(fā)現(xiàn)它們在我的數(shù)據(jù)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(chǎn)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(shù)據(jù)值的容器的術語。數(shù)據(jù)值具有各種數(shù)據(jù)類型，例如整數(shù)、浮點數(shù)、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(shù)據(jù)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(shù)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(zhí)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(huán)和異常處理。

例如：

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

函數(shù)是一個代碼塊，這個代碼塊只有在被調(diào)用時才能運行。您可以使用關鍵字創(chuàng)建函數(shù)。def

例如

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

Python 中的模塊是一個包含 Python 定義和語句的文件。它可以定義函數(shù)、類和變量。庫是相關模塊或包的集合?？梢酝ㄟ^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(shù)據(jù)。您將需要學習如何：

Pandas是數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集。假設您有一個 CSV 文件數(shù)據(jù)，您可以使用 pandas 通過以下方式導入數(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)科學項目數(shù)據(jù)預處理階段的重要步驟，因為您獲取原始數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)清理的要素包括：

• 處理缺失值

• 重復數(shù)據(jù)

• 異常

• 數(shù)據(jù)轉換

• 數(shù)據(jù)類型清理

數(shù)據(jù)操作的元素包括：

• 選擇和篩選數(shù)據(jù)

• 對數(shù)據(jù)進行排序

• 對數(shù)據(jù)進行分組

• 聯(lián)接和合并數(shù)據(jù)

• 創(chuàng)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(shù)據(jù)科學的數(shù)據(jù)清理和預處理。

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

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

有6種類型的統(tǒng)計分析：

1. 描述性分析

2. 推論分析

3. 預測分析

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，就可以進行下一步：探索性數(shù)據(jù)分析。這是數(shù)據(jù)科學家分析和調(diào)查數(shù)據(jù)集并創(chuàng)建主要特征/變量的摘要，以幫助他們獲得進一步的見解并創(chuàng)建數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化。作為數(shù)據(jù)科學家，您需要創(chuàng)建發(fā)現(xiàn)的可視化效果。這可以是基本的可視化效果，例如折線圖、條形圖和散點圖，但您可以非常有創(chuàng)意，例如熱圖、分區(qū)統(tǒng)計圖和氣泡圖。

您可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫，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(shù)據(jù)科學職業(yè)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(shù)據(jù)科學入門 (mvrlink.com)