เรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล:แหล่งข้อมูลการเรียนรู้ ไลบรารี และขั้นตอนพื้นฐาน

โปรแกรมเมอร์และนักวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่ในปัจจุบันใช้ Python ภาษายอดนิยมนี้ไม่เคยหยุดสร้างความประหลาดใจให้กับผู้ใช้เมื่อพูดถึงข้อมูลขนาดใหญ่และเครื่องมือวิเคราะห์ นักวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากใช้คุณลักษณะขั้นสูงของ Python เพื่อทำการวิเคราะห์ทางสถิติและสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก

ภาษายอดนิยมนี้สามารถเข้าถึงได้ง่ายสำหรับทุกคนที่ต้องการเรียนรู้ ในบทช่วยสอน Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เราจะแนะนำคุณตลอดขั้นตอนการเรียนรู้ภาษาการเขียนโปรแกรมนี้ เราบอกคุณถึงเหตุผลหลักในการเรียนรู้ Python และแสดงตัวเลือกการเรียนรู้ที่มี

Python คืออะไร

Python เป็นภาษาโปรแกรมทั่วไป ภาษาที่ตีความ เชิงวัตถุ และแบบไดนามิกนี้ถูกใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล นักการศึกษา และที่ปรึกษาทางการเงินหลายล้านคนทั่วโลก โครงสร้างข้อมูลในตัวระดับสูงทำให้มีความน่าสนใจในการพัฒนาแอปพลิเคชันอย่างรวดเร็ว

ภาษานี้มีชุมชนขนาดใหญ่และกระตือรือร้น ตลอดจนทรัพยากรและห้องสมุดที่หลากหลาย Python ทำให้การใช้เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลบนแพลตฟอร์มการเขียนโปรแกรมง่ายขึ้นมาก เมื่อพูดถึงแอปพลิเคชันวิทยาศาสตร์ข้อมูล การใช้ Python ช่วยให้จัดการงานได้ง่ายขึ้น

เนื่องจากความเก่งกาจของมัน ผู้เชี่ยวชาญสามารถใช้ Python กับข้อมูลทุกประเภทและสำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์ทุกประเภท ไวยากรณ์ของ Python นั้นตรงไปตรงมา ทำให้ง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งาน ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่หรือนักวิเคราะห์ที่เชี่ยวชาญ

Python ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร

ด้วยการใช้งานทางคณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาศาสตร์นับไม่ถ้วน Python เป็นหนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในหมู่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล ในการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถใช้ Python เพื่อสร้างแบบจำลองและดึงข้อมูล ทำความสะอาด และแสดงข้อมูลเป็นภาพ

นอกจากนี้ ภาษานี้มีห้องสมุดที่หลากหลายซึ่งเหมาะสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล ตัวอย่างเช่น NumPy และ Pandas มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในหมู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล

จะใช้เวลานานแค่ไหนในการเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

ไม่มีความเห็นเป็นเอกฉันท์ว่าต้องใช้เวลานานแค่ไหนในการเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล คนส่วนใหญ่เห็นด้วยว่าต้องใช้เวลาสองถึงหกเดือนในการเรียนรู้พื้นฐานของภาษานี้ อย่างไรก็ตาม การเรียนรู้ไลบรารีที่ซับซ้อนที่สุดบางส่วนอาจใช้เวลาหลายปี เมื่อพูดถึงการเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลโดยเฉพาะ คุณอาจสรุปได้ว่าใช้เวลานานกว่าการเรียนรู้ Python สำหรับการใช้งานทั่วไปอย่างมาก

81% ของผู้เข้าร่วมกล่าวว่าพวกเขารู้สึกมั่นใจมากขึ้นเกี่ยวกับโอกาสในการทำงานด้านเทคโนโลยีหลังจากเข้าร่วม bootcamp จับคู่กับ Bootcamp วันนี้

ผู้สำเร็จการศึกษาจากหลักสูตร bootcamp โดยเฉลี่ยใช้เวลาน้อยกว่าหกเดือนในการเปลี่ยนอาชีพ ตั้งแต่เริ่มต้น bootcamp ไปจนถึงหางานแรก

เหตุใดคุณจึงควรเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

Python ถือเป็นหนึ่งในภาษาหลักในการเรียนรู้ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล และมีความต้องการผู้เชี่ยวชาญ Python เพิ่มขึ้น นอกเหนือจากการเปิดใช้งานการปรับปรุงอย่างรวดเร็วแล้ว Python ยังสามารถเชื่อมต่อกับอัลกอริธึมประสิทธิภาพสูงที่เขียนด้วย Fortran หรือ C ทำให้มีประโยชน์สำหรับการทำเหมืองข้อมูลและการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ รวมถึงแอปพลิเคชันอื่นๆ

ต่อไปนี้คือเหตุผล 5 อันดับแรกที่ Python ได้รับความนิยมในหมู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง และทำไมคุณควรเรียนรู้ Python หากคุณต้องการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เรียนรู้ง่าย

สำหรับผู้เริ่มต้น การเขียนโค้ดอาจดูน่ากลัว อย่างไรก็ตาม Python เป็นข้อยกเว้น เมื่อเปรียบเทียบกับภาษาที่ซับซ้อนกว่า เช่น C, C++ และ Java แล้ว Python มีไวยากรณ์และคำศัพท์ที่ตรงไปตรงมา ดังนั้นจึงค่อนข้างง่ายต่อการเรียนรู้

ผู้ที่ไม่ใช่ผู้เขียนโค้ดสามารถเรียนรู้ Python ได้ฟรีหรือในราคาประหยัด เข้าใจง่ายและสามารถเพิ่มลงในคลังแสงการเขียนโปรแกรมของคุณได้อย่างรวดเร็ว กล่าวโดยย่อ Python ให้จุดเริ่มต้นที่ง่ายในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เครื่องมือ ไลบรารี และแอปพลิเคชันมากมาย

ความรับผิดชอบหลักของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งในโลกแห่งความเป็นจริงมีหลายรูปแบบ ต้องทำความสะอาดและแปลงข้อมูลก่อนที่จะวิเคราะห์และสร้างแบบจำลอง และ Python เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับสิ่งนั้น นอกจากนี้ ผู้เชี่ยวชาญของ Python ยังใช้เทคนิคการโต้แย้งข้อมูลเพื่อจัดการข้อมูลดิบเพื่อให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์

ไลบรารีโอเพนซอร์ซของ Python ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานเหล่านี้ได้ Python มีไลบรารี่มากมายที่อัพเดทเป็นประจำ NumPy, Pandas และ Matplotlib เป็นหนึ่งในสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ

คุณสามารถเรียนรู้ NumPy และ Pandas ได้อย่างง่ายดาย ตราบใดที่คุณคุ้นเคยกับการใช้สูตรทางคณิตศาสตร์ การรันสมการทางสถิติ และการล้างข้อมูล ตัวอย่างเช่น ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาทีในการเรียนรู้วิธีนำเข้าโมดูล Python หากคุณสงสัยว่าโมดูล Python ใดที่จะใช้สำหรับงานเฉพาะ ให้ลอง Google เลย คุณจะพบข้อมูลที่คุณต้องการ

ชุมชนขนาดใหญ่

Python เป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่นักวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งหมายความว่าคุณมีชุมชนที่กระตือรือร้นของผู้คนที่จะหันไปหาหากคุณติดขัดระหว่างทำโปรเจ็กต์ ด้วยการสนับสนุนจากชุมชนนี้ คุณจะเชี่ยวชาญภาษานี้และไลบรารีที่ซับซ้อนที่สุดได้

ความนิยมที่เพิ่มขึ้น

หากคุณต้องการเข้าสู่การวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะไปได้ไม่ไกลหากไม่รู้จัก Python หลายบริษัทใช้ภาษานี้เพื่อสร้างกรอบการทำงาน ตัวอย่างเช่น Facebook และ Netflix ใช้งานมากขึ้นสำหรับโครงการวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ Google ยังเป็นผู้สร้าง TensorFlow ซึ่งเป็นไลบรารี Python ยอดนิยมที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

ความปลอดภัยของงาน

อาชีพใน Python นั้นมั่นคงกว่าอาชีพด้านเทคโนโลยีอื่นๆ ภาษานี้มีมานานกว่าสามสิบปีแล้วและได้มีการปรับให้เข้ากับความต้องการของตลาดใหม่ๆ อยู่เสมอ เป้าหมายในอาชีพของคุณอาจเปลี่ยนไปและตลาดงานอาจตกต่ำ แต่การรู้ว่า Python จะเป็นทักษะที่มีประโยชน์ซึ่งจะทำให้คุณมีงานทำมากขึ้น

หากคุณพัฒนาความเชี่ยวชาญใน Python และสามารถนำไปใช้กับด้านการวิเคราะห์ข้อมูลได้ คุณสามารถเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลได้ จากข้อมูลของสำนักงานสถิติแรงงานแห่งสหรัฐอเมริกา แนวโน้มงานสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลอยู่ที่ 25 เปอร์เซ็นต์ในช่วงปี 2020-2030 ซึ่งเร็วกว่าค่าเฉลี่ยมาก

ฉันจะเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไร

ผู้เชี่ยวชาญสามารถเรียนรู้ Python ได้หลากหลายวิธีในปัจจุบัน ไม่ว่าคุณจะสนใจเรียนออนไลน์หรือเรียนแบบตัวต่อตัว นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการมีตัวเลือกมากมายในการเรียนรู้พื้นฐานของภาษาการเขียนโปรแกรมนี้

Coding Bootcamps

หลักสูตร bootcamp การเข้ารหัสเป็นโปรแกรมสั้นๆ แต่เข้มข้น ซึ่งจะปลูกฝังทักษะที่จำเป็นในการหางานที่มีรายได้สูงในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี หลักสูตร bootcamp มุ่งเน้นไปที่การได้มาซึ่งทักษะที่จำเป็นในการเข้าร่วมทีมงานผ่านโครงการในโลกแห่งความเป็นจริง

นายจ้างเริ่มชื่นชอบผู้สำเร็จการศึกษาจาก bootcamp มากขึ้นเรื่อยๆ เพราะพวกเขามาทำงานด้วยประสบการณ์จริงมากมาย นอกจากนี้ โปรแกรม bootcamp ยังมีหลายรูปแบบเพื่อให้เหมาะกับความต้องการของนักเรียนทุกคน คุณสามารถค้นหาตัวเลือกแบบเต็มเวลา นอกเวลา ออนไลน์ ด้วยตนเอง ด้วยตนเอง และนำโดยผู้สอน

นอกจากนี้ การเข้ารหัส bootcamps ยังมีบริการสนับสนุนด้านอาชีพที่กว้างขวาง เช่น การให้คำปรึกษาและการเข้าถึงเครือข่ายการจ้างงาน เพื่อช่วยให้นักเรียนได้งานโดยเร็วที่สุดหลังจากสำเร็จการศึกษา กล่าวโดยย่อ Bootcamp ของ Python ที่ดีที่สุดคือตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดในการรับการฝึกอบรมที่จำเป็นสำหรับการประกอบอาชีพด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูล

หลักสูตรออนไลน์

เนื่องจากความนิยมของ Python หลักสูตรออนไลน์จึงเกิดขึ้นเพื่อมอบการศึกษาที่มีคุณภาพแก่ผู้คนนับล้านทั่วโลกที่ต้องการเรียนรู้พื้นฐานหรือพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของพวกเขาไปอีกระดับ หลักสูตรออนไลน์ช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานของโมเดลการคาดการณ์ แผนภาพกล่อง ตัวแปรตัวเลข และเนื้อหาดิจิทัลของ Python

หลักสูตร Python ออนไลน์ทำให้การเรียนรู้ พัฒนา และพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเป็นเรื่องง่าย หลักสูตรเหล่านี้จำนวนมากช่วยให้คุณทำงานในโครงการที่ท้าทายทั้งแบบรายบุคคลและแบบกลุ่ม โดยจะนำสิ่งที่คุณกำลังเรียนรู้ไปใช้กับปัญหาการวิเคราะห์ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง

นอกจากนี้ หลายคนยังสามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์ เช่น วิดีโอสอนหรือคำแนะนำทีละขั้นตอนเพื่อทำงานบางอย่างให้สำเร็จ แพลตฟอร์มยอดนิยมสำหรับหลักสูตรที่เกี่ยวข้องกับ Python ได้แก่ edX, Coursera, Udemy และ Udacity

หนังสือ

หนังสืออาจเป็นวิธีที่ดีในการเรียนรู้ภาษาการเขียนโปรแกรมนี้ หนังสือช่วยให้คุณเรียนรู้ด้วยตนเองและลงลึกในหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับ Python ได้มากเท่าที่คุณต้องการ มีหนังสือดีๆ มากมายที่สามารถสอนแง่มุมต่างๆ ของ Python และการประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลแก่คุณ

Python ยอดนิยมสำหรับไลบรารีการวิเคราะห์ข้อมูล

มีไลบรารี Python มากมายสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สร้างขึ้นใน Python ซึ่งนักวิเคราะห์ใช้ทุกวันเพื่อแก้ปัญหา ห้องสมุดเหล่านี้ช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์และเพื่อนร่วมงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไม่จำกัด

ด้านล่างนี้ เราได้รวบรวมไลบรารี Python สี่อันดับแรกสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล:

• เทนเซอร์โฟลว์ . TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กที่ให้คุณกำหนดและเรียกใช้การคำนวณที่เกี่ยวข้องกับเทนเซอร์ ซึ่งเป็นออบเจกต์การคำนวณที่กำหนดเพียงบางส่วนซึ่งจะสร้างค่าในที่สุด
• NumPy . ไลบรารี NumPy เป็นแพ็คเกจเอนกประสงค์ที่จัดเตรียมอ็อบเจ็กต์หลายมิติที่เรียกว่าอาร์เรย์และเครื่องมือสำหรับการทำงานกับพวกมัน
• SciPy . เนื่องจากมันขยาย NumPy และมีรูทีนที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และมีประสิทธิภาพหลายอย่างสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ SciPy จึงถูกใช้อย่างกว้างขวางในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล
• แพนด้า . ไลบรารี Python นี้เป็นที่นิยมสำหรับการวิเคราะห์และล้างข้อมูล ซีดีเฟรมข้อมูลซึ่งจัดทำโดยไลบรารี Pandas เป็นวิธีที่รวดเร็ว ยืดหยุ่น และใช้งานง่ายสำหรับการทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง

วิธีการเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล:คำแนะนำทีละขั้นตอน

เส้นทางสู่การเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลจะใช้เวลานาน และทุกอย่างเริ่มต้นด้วยการติดตั้งภาษาเวอร์ชันล่าสุดและเลือกหลักสูตรหรือโปรแกรมที่เหมาะกับคุณ ทำตามขั้นตอนด้านล่าง แล้วคุณจะได้เรียนรู้วิธีการใช้งาน Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างลึกซึ้ง

ติดตั้ง Python

วิธีที่ง่ายที่สุดในการดาวน์โหลด Python คือไปที่เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ CPython ซึ่งเป็นการนำ Python ไปใช้ใน C มีอยู่ในหน้าดาวน์โหลด ขอแนะนำให้คุณดาวน์โหลด Python 3 ไฟล์ควรมีขนาด 30MB

เรียนรู้แนวคิด OOPs

การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ (OOP) ใน Python หมายถึงการจัดโครงสร้างการออกแบบซอฟต์แวร์โดยใช้วัตถุและคลาส แนวคิด OOP บางอย่างที่คุณต้องการเรียนรู้โดยเร็วที่สุด ได้แก่ การสืบทอด ความหลากหลาย การห่อหุ้ม และรูปแบบ

ศึกษาโครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึม

เมื่อคุณรู้พื้นฐานของ Python แล้ว คุณควรเรียนรู้โครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึม ทำความคุ้นเคยกับอัลกอริธึมการเรียงลำดับ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับแนวคิด เช่น การวนซ้ำ การวนซ้ำซ้อน เงื่อนไข และการเรียกซ้ำ

เมื่อคุณศึกษาโครงสร้างข้อมูล คุณจะสำรวจคลาสและวัตถุที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งจะช่วยให้คุณทำความคุ้นเคยกับภาษาก่อนที่จะจัดการกับโครงการจริง ในขั้นตอนนี้ คุณควรตั้งเป้าที่จะจัดการกับต้นไม้ คิว สแต็ค และรายการที่เชื่อมโยง

ทำโปรเจกต์

การฝึกฝนทำให้สมบูรณ์แบบตามสุภาษิตโบราณ ขั้นตอนต่อไปในการเดินทางด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณคือการใช้สิ่งที่คุณได้เรียนรู้มาจนถึงตอนนี้ ในการทำเช่นนั้น เราแนะนำให้เริ่มต้นสำหรับโครงการของตัวเอง แนวคิดของโปรเจ็กต์ที่เรียบร้อยรวมถึงการสร้างรายการสิ่งที่ต้องทำหรือตัวติดตามนิสัยแบบง่ายๆ

เมื่อคุณทำโปรเจ็กต์เริ่มต้นเสร็จแล้ว ให้ไปยังโปรเจ็กต์ที่ท้าทายยิ่งขึ้น โปรเจ็กต์ถัดไปของคุณอาจเป็นการสร้างชุดข้อมูลที่ผู้อื่นเพิ่มได้ แต่ต้องแน่ใจว่ามีตัวเลือกในการดูแลจากเซิร์ฟเวอร์แยกต่างหาก

เลือกโครงการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่คุณหลงใหล หากคุณพบโครงการที่น่าสนใจที่คุณคิดว่าคุณสามารถสร้างได้ ให้ลองดูโดยเร็วที่สุด รับความช่วยเหลือเมื่อจำเป็นโดยถามชุมชน Python หรือดูบทแนะนำ

อย่าหยุดเรียนรู้

เมื่อพูดถึง Python มีเพียงพอที่จะเรียนรู้ที่จะเติมเต็มทั้งชีวิต หากคุณต้องการอยู่ในอันดับต้น ๆ ของเกม การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งจำเป็น วิธีที่ดีในการทำเช่นนี้คือการเข้าร่วมความท้าทายในการเขียนโปรแกรมหรือช่วยเหลือผู้ใช้รายอื่นเกี่ยวกับปัญหาของพวกเขา ประเด็นคือต้องพยายามขยายความเชี่ยวชาญของคุณอยู่เสมอ

เริ่มเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลวันนี้

Python เป็นทักษะสำคัญในโลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล ความนิยมที่เพิ่มขึ้นในหมู่นักวิเคราะห์ข้อมูลเป็นข้อพิสูจน์ถึงเรื่องนี้ หากอาชีพในอุตสาหกรรมนี้ฟังดูน่าดึงดูด การเรียนรู้ Python ควรอยู่ในใจคุณอย่างแน่นอน

มีหลายช่องทางให้คุณใช้ในขั้นตอนแรกในการใช้ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล มี bootcamp การเข้ารหัสมากมายเพื่อให้คุณมีความรู้และทักษะการปฏิบัติที่คุณต้องการ ในทำนองเดียวกัน คุณจะไม่มีปัญหาในการค้นหาหลักสูตรที่น่าติดตามและง่ายต่อการติดตาม เช่นเดียวกับหนังสือ

เมื่อคุณได้เรียนรู้พื้นฐานของภาษานี้และคุ้นเคยกับแนวคิดขั้นสูงแล้ว ให้ลองใช้โปรเจ็กต์ที่เราแนะนำในคู่มือนี้ ในเวลาไม่นาน คุณจะพัฒนาพอร์ตโฟลิโอของโครงการและพร้อมที่จะเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล