เรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ:แหล่งข้อมูลการเรียนรู้ ห้องสมุด และขั้นตอนพื้นฐาน

ในขณะที่บริษัทต่างๆ รวบรวมข้อมูลที่ซับซ้อนเกี่ยวกับลูกค้า มีความต้องการผู้เชี่ยวชาญในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลที่ใช้งานได้เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ หากคุณฝันถึงอาชีพที่มีรายได้สูงในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ระบบธุรกิจอัจฉริยะ หรือการตลาด คุณจะต้องเรียนรู้วิธีถอดรหัสรูปแบบจากข้อมูลขนาดใหญ่และแสดงผลลัพธ์ให้เพื่อนร่วมงานและลูกค้าเห็นภาพ

ความเชี่ยวชาญในภาษาโปรแกรมเช่น Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติเป็นขั้นตอนสำคัญในการได้รับบทบาทดังกล่าวและความก้าวหน้าในอาชีพของคุณ อ่านต่อไปเพื่อค้นหาทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ รวมถึงทรัพยากร ไลบรารี และขั้นตอนพื้นฐาน

Python คืออะไร

Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่เติบโตเร็วที่สุดในโลก และเป็นที่นิยมในหมู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักคณิตศาสตร์ และวิศวกรซอฟต์แวร์ เป็นต้น เป็นภาษาเขียนโค้ดที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ซึ่งเรียนรู้ได้ง่ายเนื่องจากมีรูปแบบไวยากรณ์ที่เรียบง่ายเหมือนภาษาอังกฤษ

Python ยังเป็นภาษาอเนกประสงค์ที่มีแอพพลิเคชั่นมากมาย เช่น การทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ การวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล การบัญชี และการพัฒนาแอพ ความเรียบง่ายและความเก่งกาจของ Python ทำให้เป็นทักษะที่เป็นที่ต้องการในหมู่นายจ้าง เนื่องจากการใช้ Python ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในแง่มุมต่างๆ ของธุรกิจ

Python ใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติอย่างไร

Python เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ สามารถใช้เพื่ออธิบายและสรุปชุดข้อมูลโดยใช้สถิติเชิงพรรณนา เช่น การวัดแนวโน้มจากส่วนกลาง ซึ่งรวมถึงค่ามัธยฐาน ค่าเฉลี่ย โหมด และการแจกแจงแบบปกติ สถิติเชิงพรรณนายังระบุการวัดความแปรปรวน เช่น ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ความแปรปรวนของตัวอย่าง และความเบ้ของตัวอย่าง

Python ยังสามารถใช้เพื่อเรียกใช้สถิติอนุมาน ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสรุปและคาดการณ์จากข้อมูลได้ โดยปกติ เป็นไปไม่ได้ที่จะรวบรวมข้อมูลจากประชากรทั้งหมด ดังนั้นนักวิจัยจึงทำการทดสอบทางสถิติกับกลุ่มตัวอย่างแบบสุ่มเพื่อทำการอนุมานเกี่ยวกับประชากรที่สนใจ

มีไลบรารี Python หลายแห่ง เช่น สถิติ NumPy และ Pandas ที่มีบิตโค้ด Python ที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ ซึ่งสามารถติดตั้งเพื่อคำนวณอาร์เรย์ของการทดสอบทางสถิติ โมดูลโค้ดเหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ทางสถิติประเภทต่างๆ กับชุดข้อมูลของคุณโดยไม่ต้องเขียนโค้ดทุกชิ้นตั้งแต่เริ่มต้น

ต้องใช้เวลานานแค่ไหนในการเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ

การเรียนรู้พื้นฐานของ Python อาจใช้เวลาอย่างน้อยสามเดือน อย่างไรก็ตาม มันขึ้นอยู่กับว่าคุณเต็มใจทุ่มเทมากแค่ไหน ในการเริ่มต้น คุณอาจต้องอุทิศเวลาประมาณสิบชั่วโมงทุกสัปดาห์ หากต้องการเจาะลึกในหัวข้อขั้นสูง คุณจะต้องอุทิศเวลาให้มากขึ้น

81% ของผู้เข้าร่วมกล่าวว่าพวกเขารู้สึกมั่นใจมากขึ้นเกี่ยวกับโอกาสในการทำงานด้านเทคโนโลยีหลังจากเข้าร่วม bootcamp จับคู่กับ Bootcamp วันนี้

ผู้สำเร็จการศึกษาจากหลักสูตร bootcamp โดยเฉลี่ยใช้เวลาน้อยกว่าหกเดือนในการเปลี่ยนอาชีพ ตั้งแต่เริ่มต้น bootcamp ไปจนถึงหางานแรก

ส่วนที่ยากอาจกำลังเรียนรู้วิธีใช้ไลบรารี Python เนื่องจากแต่ละไลบรารีอาจใช้เวลาสองสามสัปดาห์ในการเรียนรู้ ด้วยคำแนะนำที่เหมาะสม คุณจะเรียนรู้ได้เร็วขึ้น ในสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่มีโครงสร้าง เช่น การเข้ารหัส bootcamps คุณสามารถเรียนรู้หัวข้อ Python ขั้นสูงได้ในเวลาประมาณ 13 สัปดาห์หรือน้อยกว่า หากคุณเลือกวิธีการที่ไม่มีผู้ดูแล เช่น หลักสูตรออนไลน์ อาจต้องใช้เวลามากขึ้น

เหตุใดคุณจึงควรเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ

หากคุณเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลหรือนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล คุณต้องเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติอย่างแน่นอน Python เป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่หลากหลายที่สุด และอาจมีประโยชน์ในขณะที่สร้างแบบจำลองทางสถิติ ต่อไปนี้คือเหตุผลหลักบางประการในการเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ

Python นั้นง่ายต่อการเรียนรู้

ข้อได้เปรียบที่ได้รับความนิยมมากที่สุดของ Python คือการเรียนรู้ได้ง่าย ภาษาการเขียนโปรแกรมตรงไปตรงมาและใช้งานง่าย และปัจจัยเหล่านี้ทำให้น่าสนใจสำหรับผู้ที่ต้องการทำงานอย่างรวดเร็ว แทนที่จะจมอยู่ในบรรทัดของโค้ด

นอกจากนี้ Python ยังอ่านง่ายและมีช่วงการเรียนรู้ที่ตื้นเมื่อเทียบกับภาษาโปรแกรม เช่น C++, Java หรือ R ภาษาโปรแกรมอื่นๆ เหล่านี้ต้องการการตั้งค่าขั้นสูงกว่าจึงจะทำงานได้

ชุมชนที่ยอดเยี่ยม

การมีชุมชนขนาดใหญ่เป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่ดีที่สุดที่ภาษาเขียนโปรแกรมสามารถอวดได้ ด้วยชุมชนขนาดใหญ่ คุณสามารถรับการสนับสนุนจากผู้อื่นได้ตลอดเวลา Python มีชุมชนที่ยอดเยี่ยมซึ่งมีการพบปะ ฟอรัม และแม้แต่ชุมชนโอเพนซอร์ส

คุณลักษณะนี้มีประโยชน์เมื่อคุณต้องการคำชี้แจงเกี่ยวกับปัญหาหรือสิ่งกีดขวางบนถนนที่คุณเผชิญขณะทำงานในโครงการ แม้แต่ในฟอรัมทั่วไปสำหรับนักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล Python ก็ได้รับการกล่าวถึงและคำถามมากมาย หนึ่งในฟอรัมดังกล่าวคือ Stack Overflow ซึ่งผู้คนสามารถโพสต์คำถามเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมของตนเพื่อให้ผู้อื่นเข้าร่วมและช่วยแนะนำพวกเขา

ห้องสมุดสนับสนุนที่กว้างขวาง

อีกเหตุผลหนึ่งที่ใช้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติก็คือไลบรารีที่กว้างขวางสำหรับงานต่างๆ คุณลักษณะนี้ทำให้ Python แตกต่างจากภาษาโปรแกรมอื่นๆ ไลบรารี่เป็นเครื่องมือและฟังก์ชันในตัวที่ทำให้งานง่ายขึ้นโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่ทุกครั้ง ไลบรารีทั่วไปบางส่วน ได้แก่ Pandas, NumPy, SciPy และ Matplotlib

โอกาสในการทำงานและการเติบโตของงาน

เนื่องจากบริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ เข้าใจถึงความสำคัญของการใช้ข้อมูลเพื่อบรรลุการเติบโตของธุรกิจ ผู้ที่มีทักษะในภาษา Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลจึงเป็นที่ต้องการและได้รับเงินเดือนสูงถึง $100,000 ต่อปี Python เป็นภาษาโปรแกรมที่เหมาะสำหรับบริษัทขนาดใหญ่และนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล

ฉันจะเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติได้อย่างไร

มีตัวเลือกมากมายในการเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ คุณสามารถเลือกที่จะลงทะเบียนใน bootcamp การเขียนโค้ด เรียนหลักสูตรออนไลน์ หรือแม้แต่ทำบางสิ่งง่ายๆ เช่น การอ่านหนังสือ ทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับคุณขึ้นอยู่กับเป้าหมายของคุณ และคุณดูดซึมสิ่งที่คุณกำลังเรียนรู้ได้ดีเพียงใด

Coding Bootcamps

หนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้ Python คือการเข้าร่วม Bootcamp การเขียนโค้ด ส่วนที่ดีที่สุดเกี่ยวกับการฝึกอบรมนี้คือการเตรียมคุณใช้ Python อย่างมืออาชีพทั้งในการวิเคราะห์ทางสถิติหรือในด้านอื่นๆ โปรแกรมมักจะสั้นและยืดหยุ่นแต่เข้มข้น สิ่งนี้ช่วยให้แน่ใจว่าคุณได้เรียนรู้ทุกสิ่งที่คุณต้องการภายในเวลาไม่กี่เดือนและพร้อมที่จะใช้ Python อย่างมืออาชีพ

Python bootcamps ที่ดีที่สุดนำเสนอวิธีที่ประหยัดต้นทุนในการเรียนรู้ด้วยคุณสมบัติที่เป็นเอกลักษณ์ เช่น การเรียนรู้แบบลงมือปฏิบัติและการเขียนโปรแกรมคู่ ซึ่งจะทำให้นักเรียนมีโอกาสสร้างแฟ้มสะสมผลงานไปพร้อมกับฝึกฝนสิ่งที่ได้เรียนรู้

หลักสูตรออนไลน์

หลักสูตรออนไลน์สามารถช่วยให้คุณเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ นี่อาจเป็นตัวเลือกสำหรับบางคนที่ชอบเรียนรู้อย่างอิสระและตามจังหวะของตนเอง ผู้ให้บริการหลักสูตรออนไลน์ยอดนิยมบางแห่ง ได้แก่ Udemy, Coursera, edX และ Udacity โดยทั่วไปแล้ว หลักสูตรออนไลน์มีราคาไม่แพงและหลายหลักสูตรสามารถเรียนรู้ด้วยตนเองได้

หนังสือ

หากคุณเป็นนักอ่านตัวยงที่ชอบอ่าน eBook หรือเอกสาร คุณสามารถเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติได้ มีหนังสือจำนวนมากสำหรับกระบวนการนี้และส่วนใหญ่มีโครงสร้าง คุณจะเริ่มต้นด้วยพื้นฐานก่อนที่จะแตกแขนงไปยังพื้นที่ขั้นสูง หนังสือเป็นทางเลือกที่ดีในการสำรวจหัวข้อต่างๆ เช่น การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น การวิเคราะห์การอยู่รอด และสถิติเบย์

หนังสืออาจจะสนุก แต่มีข้อเสียอยู่บ้าง หนังสืออาจล้าสมัยได้อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการพัฒนาอย่างรวดเร็ว เช่น วิทยาการคอมพิวเตอร์และการเขียนโปรแกรม การใช้ตัวเลือกการเรียนรู้อื่นๆ ที่ระบุไว้ข้างต้นอาจปลอดภัยกว่าเพื่อให้แน่ใจว่าคุณได้รับการฝึกอบรมที่เป็นปัจจุบันซึ่งจะช่วยให้คุณทำงานได้ง่ายขึ้นในระหว่างการวิเคราะห์ทางสถิติ

Python ยอดนิยมสำหรับไลบรารีการวิเคราะห์ทางสถิติ

ไลบรารี Python มีโค้ดที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ซึ่งสะดวกในขณะที่ทำงานในโครงการต่างๆ ไลบรารีมาตรฐานบางส่วนสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ ได้แก่ Pandas, SciPy, NumPy, TensorFlow และ scikit-learn

• NumPy . แพ็คเกจนี้ประกอบด้วยอาร์เรย์ NumPy ที่อำนวยความสะดวกในการดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติและการแสดงข้อมูลเป็นภาพ
• SciPy . SciPy เป็นไลบรารี Python โอเพ่นซอร์สสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ มันสร้างบน NumPy และมีอัลกอริธึมและโครงสร้างข้อมูลที่โปรแกรมเมอร์สามารถใช้จากพื้นหลังใดก็ได้สำหรับแอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย
• แพนด้า . Pandas เป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สอีกตัวหนึ่งที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการ วิเคราะห์ และแสดงข้อมูลอย่างง่ายดายและรวดเร็ว
• เรียนรู้ scikit . scikit-learn มีเครื่องมือวิเคราะห์เชิงสถิติเชิงคาดการณ์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การถดถอยโลจิสติก การถดถอยเชิงเส้น และตัวแบบเชิงเส้น
• เทนเซอร์โฟลว์ . เครื่องมือนี้ถือเป็นไลบรารี AI เพราะช่วยผู้ใช้ในการพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่โดยใช้เลเยอร์ต่างๆ และกราฟการไหลของข้อมูล มีประสิทธิภาพในการจัดประเภท การทำนาย การรับรู้ การค้นพบ และการสร้างข้อมูล

ไลบรารีเหล่านี้ทำให้งานของคุณง่ายขึ้นเมื่อใช้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาทีในการเรียนรู้วิธีติดตั้งโมดูล Python ที่คุณต้องการเพื่อทำงานวิเคราะห์ทางสถิติที่เฉพาะเจาะจงให้เสร็จสมบูรณ์

วิธีเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ:คำแนะนำทีละขั้นตอน

แม้ว่า Python จะเรียนรู้ได้ง่าย แต่ก็อาจเป็นเรื่องท้าทายหากคุณไม่เรียนรู้อย่างถูกวิธี โดยไม่คำนึงถึงวิธีการเรียนรู้ที่คุณเลือก มีรูปแบบบางอย่างที่คุณต้องปฏิบัติตามเพื่อให้แน่ใจว่าคุณเรียนรู้ทุกแง่มุมของภาษาการเขียนโปรแกรมรวมถึงวิธีที่ใช้กับการวิเคราะห์ทางสถิติ ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนที่ต้องปฏิบัติตามขณะเรียนรู้

เรียนรู้พื้นฐานของ Python

ขั้นตอนแรกและสำคัญที่สุดในกระบวนการนี้คือการเรียนรู้องค์ประกอบหลักของ Python มีหลายวิธีในการทำเช่นนี้ เช่น หลักสูตรออนไลน์เบื้องต้นหรือเข้าร่วม bootcamp การเขียนโค้ด ความสม่ำเสมอเป็นสิ่งสำคัญเมื่อคุณต้องการเรียนรู้ภาษาการเขียนโปรแกรมใหม่ ดังนั้นอย่าลืมเผื่อเวลาไว้สองสามชั่วโมงต่อวันเพื่อเรียนรู้

เรียนรู้พื้นฐานของการวิเคราะห์ทางสถิติ

ขั้นตอนต่อไปคือการเรียนรู้เกี่ยวกับสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล คุณสามารถทำสิ่งนี้ได้โดยการแนะนำหลักสูตรสถิติออนไลน์ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจวิธีการวิเคราะห์และเงื่อนไขต่างๆ เช่น ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การถดถอยโลจิสติก ความสัมพันธ์เชิงเส้น และสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ เพื่อให้คุณสามารถใช้วิธีการวิเคราะห์ที่เหมาะสมกับชุดข้อมูลของคุณได้

การลงมือปฏิบัติ

การฝึกปฏิบัติจริงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเรียนรู้ทักษะใหม่ของคุณ แหล่งข้อมูลออนไลน์ เช่น Kaggle มีชุดข้อมูลสาธารณะหลายหมื่นชุดให้ฝึกฝน หากคุณติดอยู่ระหว่างทาง มีฟอรัม Python มากมายที่จะแบ่งปันงานของคุณและรับคำติชม คุณยังสำรวจวิธีที่ผู้เชี่ยวชาญดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติในชุดข้อมูลเฉพาะเพื่อเรียนรู้จากกระบวนการได้

ล้อมรอบตัวคุณด้วยคนที่กำลังเรียนรู้

แม้ว่าการฝึกฝนด้วยตนเองจะช่วยได้ แต่การทำงานร่วมกับผู้อื่นที่กำลังเรียนรู้อยู่สามารถช่วยให้คุณดูดซึมได้เร็วยิ่งขึ้น คุณสามารถค้นหาผู้เรียนคนอื่นๆ และเข้าร่วมกับพวกเขาทุกสัปดาห์และทำงานร่วมกันในโครงการ การทำเช่นนี้จะทำให้คุณสามารถแชร์ลูกเล่นที่คุณเรียนรู้ระหว่างทางได้ คุณสามารถค้นหาการพบปะหรือกิจกรรมในพื้นที่ของคุณ สิ่งนี้จะช่วยให้คุณเชื่อมต่อกับผู้เรียนคนอื่นๆ เช่นตัวคุณเอง

มีส่วนร่วมในโครงการโอเพนซอร์สต่างๆ

มีโครงการโอเพ่นซอร์สมากมายบน Python บนอินเทอร์เน็ต คุณสามารถเชี่ยวชาญภาษาการเขียนโปรแกรมนี้โดยมีส่วนร่วมในโครงการโอเพนซอร์ซ ในรูปแบบนี้ ซอร์สโค้ดของซอฟต์แวร์มักจะเปิดให้สาธารณชนเข้าชม และทุกคนสามารถมีส่วนร่วมและทำงานร่วมกันได้

บริษัทยังเผยแพร่โครงการโอเพ่นซอร์สที่คุณสามารถมีส่วนร่วมได้ สิ่งที่คุณต้องทำคือทำงานกับโค้ดที่เขียนโดยวิศวกรจากบริษัทเหล่านี้ นี่เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการสร้างประสบการณ์การเรียนรู้ที่มีคุณค่า ส่วนที่ดีที่สุดคือคุณสามารถเพิ่มโครงการเหล่านี้ลงในพอร์ตโฟลิโอและเน้นทักษะของคุณ

เริ่มเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติวันนี้

Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายเนื่องจากมีความเก่งกาจ มีประโยชน์ในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลไปจนถึงการพัฒนาซอฟต์แวร์และแม้แต่หุ่นยนต์ คุณสามารถเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติภายในเวลาไม่กี่เดือนและกลายเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล การทำตามขั้นตอนข้างต้นจะช่วยให้เรียนรู้และเก็บรักษาข้อมูลได้ง่ายขึ้น

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Python สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ

ตัวแปรช่วยให้คุณอ้างถึงวัตถุ เมื่อคุณกำหนดตัวแปรให้กับอ็อบเจ็กต์แล้ว คุณสามารถอ้างถึงอ็อบเจกต์นั้นได้โดยใช้ตัวแปร เกี่ยวกับตัวแปร มีหลายหัวข้อที่คุณควรศึกษา รวมถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและตัวแปรต่อเนื่อง คุณควรรู้ว่าตัวแปรตามและตัวแปรหมวดหมู่คืออะไร

มีไลบรารีมาตรฐานและไลบรารีของบุคคลที่สามมากมายที่คุณสามารถใช้ได้เมื่อใช้ Python กับการวิเคราะห์ทางสถิติ สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn และ TensorFlow

หัวข้อสำคัญที่ควรศึกษาหากต้องการเรียนรู้ Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ สถิติอนุมาน วิธีแบบเบย์ การแจกแจงความน่าจะเป็น และสถิติสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

ใช่ Python มีแอปพลิเคชั่นมากมายในการวิเคราะห์ทางสถิติ สามารถใช้เพื่ออธิบายและสรุปชุดข้อมูลโดยใช้การวัดแนวโน้มจากส่วนกลาง เช่น ค่ามัธยฐาน ค่าเฉลี่ย โหมด และการแจกแจงแบบปกติ นอกจากนี้ยังเป็นประโยชน์ในการระบุค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ความแปรปรวนตัวอย่าง และความเบ้ของตัวอย่าง