วันนี้ Python เป็น programming language ที่นิยมมากที่สุด Python programming มีข้อได้เปรียบหลายอย่างเหนือภาษาอื่นๆ รวมถึงความง่ายในการใช้งาน Statisticians ใช้ Python อย่างสม่ำเสมอ เพราะภาษานี้ versatile เมื่อวิเคราะห์ข้อมูล ในคู่มือนี้ เราจะแสดง best และ most popular ways ที่คุณสามารถ master Python สำหรับ statistics ได้
Python คืออะไร?
Python เป็น general-purpose programming language เป็น interpreted, object-oriented และ dynamic programming language High-level built-in data structure เป็นหนึ่งใน features ที่ทำให้ดึงดูด developers สำหรับ rapid application development, statistical functions, artificial intelligence และ analysis tasks
เนื่องจากความหลากหลาย Python ใช้ได้กับทุกชนิดของ data, coding และแม้แต่ mathematical computations ไวยากรณ์ของ Python อ่านง่าย ทำให้เรียนรู้และใช้งานง่าย โดย novice และ expert programmers เหมือนกัน
Python ใช้ทำอะไรในสถิติ?
Python ถูกมองว่าเป็น simple programming language ที่เรียนรู้ง่าย อย่างน้อยจากมุมมอง syntax นอกจาก active community แล้ว Python มี wide range ของ resources และ libraries การทำงานกับสถิติไม่ต้องการ complex programming และการใช้ภาษาเช่น Python และ Ruby จะทำให้ tasks ง่ายขึ้น
Descriptive statistics รวมอยู่ใน Python language โดย built-in statistics module นี้ useful ในกรณีที่ datasets ของคุณไม่ใหญ่เกินไป หรือเมื่อคุณไม่อาศัย libraries อื่นๆ ที่ imported NumPy third-party library สำหรับ numerical computation ช่วยให้ users ทำงานกับ arrays ของ single- และ multidimensional data ได้
Python เป็นหนึ่งในภาษาที่นิยมที่สุดในหมู่นักสถิติ เพราะสามารถใช้ manipulate และ visualize data รวมถึง build statistical models Python เป็น high-level language ที่ open-source, interpreted และให้ great approach สำหรับ programming objects Python เสนอ wide range ของ mathematical, statistical และ scientific capabilities
เรียน Python สำหรับสถิติ ใช้เวลานานแค่ไหน?
ตามประมาณการต่างๆ เรียน Python ใช้เวลาตั้งแต่ 3 ถึง 12 เดือน การใช้ Python ของ statistician แตกต่างจาก programmer ดังนั้น ระยะเวลาที่ใช้ master skills ขึ้นอยู่กับ objectives ของคุณ
Python มักใช้ในสถิติเป็น tool สำหรับ retrieving, cleaning และ visualizing data ใน Python-based statistical analysis คุณควรใช้เวลาเรียน specific modules และ libraries เช่น Numpy และ Pandas มากขึ้น
81% ของผู้เข้าร่วมระบุว่ามีความมั่นใจมากขึ้นในโอกาสทางอาชีพด้านเทคโนโลยีหลังจากเข้าร่วมบูตแคมป์ ติดต่อเพื่อหาบูตแคมป์ที่เหมาะกับคุณวันนี้
นักเรียนบูตแคมป์เฉลี่ยใช้เวลาน้อยกว่า 6 เดือนในการเปลี่ยนสายอาชีพ ตั้งแต่เริ่มเรียนจนหางานแรกได้
ทำไมควรเรียน Python สำหรับสถิติ?
Python เป็น programming language ที่นิยมที่สุด สำหรับ statisticians ดูรายการด้านล่าง เพื่อเรียนรู้ top 5 reasons ทำไมคุณควรเรียน Python หากคุณหวังเริ่มอาชีพใน statistical analysis
Python เรียนง่าย
สำหรับ beginner coding อาจดู intimidating Python แต่เป็น exception เทียบกับภาษาที่ซับซ้อนกว่าเช่น C, C++, และ Java มันมี syntax และ vocabulary ที่ remarkably simple คุณสามารถใช้ built-in Python statistics library ช่วย master statistical data analysis tasks ได้เร็ว
Python มีชุมชนใหญ่โต
มี large community ของ Python developers หมายความว่ามี numerous resources available ช่วย newcomers เรียน basic statistics functions มี websites หลายแห่ง ทำงานเป็น massive platform สำหรับ entire population ของ Python developers ที่ collaborate หนึ่งใน Python community websites คือ GitHub
ในฐานะ massive repository ของโค้ด GitHub ไม่แค่ให้คุณ knowledge ของ Python มันยังให้คุณ experience ทำงานกับ source code management platform ความหลากหลายนี้ทำให้ Python เป็น natural choice สำหรับ wide variety ของ projects วันนี้
Job Growth และ Career Options
Statistician หา multiple career opportunities ได้ด้วย Python ตาม US Bureau of Labor Statistics (BLS) overall employment ของ statisticians คาดการณ์เติบโต 33% จาก 2020 ถึง 2030 เร็วกว่า average สำหรับ all occupations
บริษัทใหญ่บางแห่งในโลก ใช้ Python เป็น primary programming language สำหรับ data analytics และ statistics ด้วยบริษัทมากมายพึ่งพา data analysis เพื่อ drive business outcomes Python skills มีความต้องการสูง และ professionals เหล่านี้ได้ค่าจ้างสูง BLS ยังรายงานว่า average salary ของ statistician คือ $110,860
ฉันจะเรียน Python สำหรับสถิติ ได้อย่างไร?
การวิเคราะห์ statistical data ด้วย Python มี benefits มาก อย่างไรก็ตาม Python มี limitations เมื่อ dealing กับ numerically heavy algorithms และ large amounts of data สำหรับ tasks นี้ ใช้ Numpy หรือ Pandas นี่คือ 3 best methods ที่ aspiring statistician ใช้ master Python
Coding Bootcamps
Coding bootcamps ให้ intensive knowledge และ skill training ใน compressed time frame Learners สามารถได้ coding proficiency โดยไม่ enroll ใน long-term college program Best Python bootcamps จะช่วยคุณได้ statistical และ coding skills ที่ต้องการ เริ่ม tech career ในเพียงไม่กี่เดือน
คอร์สออนไลน์
เหมือน programming language ใดๆ อาจเป็น challenge เรียนโดยไม่มี additional guidance คอร์ส Python ออนไลน์ ทำให้เรียนรู้ พัฒนา และ advance programming skills ง่ายและสะดวก หลาย online learning platforms บ่อยครั้งเสนอ special offers รักษาราคาให้ affordable และบางคอร์สแม้แต่ฟรี
Online classes เช่น Udemy's Python for Statistical Analysis เป็น great way พัฒนา Python skills สำหรับ career ambitions เฉพาะของคุณ ใน series of courses คุณสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับ statistic variance, linear regression, linear function, cumulative distribution function รวมถึงวิธีทำงานกับ random variables, maximum values และ categorical variables และอีกมากมาย
หนังสือ
หนังสือสามารถเป็น great resource ช่วยคุณเรียน Python programming เพราะมัก detailed กว่า online courses และให้คุณ study ตามเวลาของตัวเอง ตัวอย่าง An Introduction to Statistics with Python โดย Thomas Haslwanter เป็น great resource เรียน topics จาก survival analysis ถึง linear regression analysis และ bayesian statistics
ไลบรารี Python สำหรับสถิติ อันดับต้นๆ
Python ถูกสร้างมาพร้อม extraordinary libraries สำหรับ statistics ที่ programmers และ statisticians ใช้เหมือนกัน NumPy, Pandas และ TensorFlow เป็น best tools สำหรับ statistics และ data visualization
นี่คือ top 4 Python libraries สำหรับสถิติ:
- TensorFlow library นี้ใช้ได้ใน variety of fields Tensors เป็น partially defined computational objects ที่สุดท้าย produce a value และ TensorFlow เป็น framework allowing you to define และ run computations involving tensors
- NumPy package นี้ provides multidimensional objects เรียกว่า arrays และ tools ที่ต้องการทำงานกับมัน
- SciPy ประมาณ 600 contributors actively contribute ไปที่ SciPy's GitHub page เนื่องจากมัน extends NumPy และ provides number of user-friendly และ efficient routines สำหรับ scientific computations ใช้ extensively สำหรับ scientific และ technical computations
- Pandas library นี้ heavily used สำหรับ data analysis และ cleaning Dataframe CDs ที่ Pandas provides เป็น fast, flexible และ intuitive method ทำงานกับ structured data
ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาที เรียนรู้วิธี import Python module หากคุณ wonder ว่า Python module ไหนใช้สำหรับงานเฉพาะเจาะจง Google เป็น great service คุณจะหาข้อมูลที่ต้องการ
วิธีเรียน Python สำหรับสถิติ: คู่มือทีละขั้นตอน
หากคุณเป็น beginner สนใจ statistics field การเริ่มต้นอาจ overwhelming คู่มือต่อไปนี้จะช่วยคุณ navigate ว่า tools และ skills ไหนควร focus ก่อน ใน journey 去學習 Python for statistics
เรียน OOPs Concepts
Object oriented programming (OOP) ใน Python หมายถึง structuring the program ใช้ objects และ classes Object oriented programming concepts 提供 essential features เช่น inheritance, polymorphism, encapsulation และ styles
Data Structure และ Algorithms
เมื่อคุณรู้ basics ของ Python แล้ว คุณควรเรียน data structures และ algorithms นี่จะ introduce คุณถึง sorting algorithms, trees, queues, stacks และ linked lists เมื่อคุณ code สำหรับ data structures คุณจะ explore predefined classes และ objects ซึ่งจะให้คุณคุ้นเคยกับภาษาก่อนจะ tackle real-world projects
รู้จัก Tools และ Libraries
คุณจะคุ้นเคยกับ essential Python libraries ขณะที่คุณ acquainted กับ Numpy, Pandas และ MatPlotLib ทั้งหมดนี้คือ tools ที่จะช่วยคุณเป็น efficient และ effective มากขึ้นในงาน และ essential ที่ต้องรู้ หากคุณ希望เริ่ม career ในสาขานี้
สร้าง Projects
การสร้าง projects ด้วยตัวเอง เมื่อคุณรู้ basic skills บ้าง เป็น best way building abilities ของคุณ การสร้าง simple to-do list หรือ habit tracker อาจเป็น good first project เมื่อคุณมี starting point คุณสามารถ add new features หรือ technical sophistication เมื่อคุณได้ skills มากขึ้น นี่ยังช่วย build portfolio ที่พิสูจน์ทักษะของคุณให้ potential employers
ตัวอย่าง คุณอาจเริ่มทำ large data set และจัดระเบียบเป็น confidence intervals หรือ continuous intervals ต่อไป คุณอาจ build data set ที่ให้คนอื่นเพิ่มได้ และมี option moderate จาก separate server เติม gaps ใน knowledge ของคุณด้วย review of Python fundamentals หรือหันไปที่ Python community เพื่อคำแนะนำ
เรียนรู้ต่อไป
Primary responsibility ของ statistician คือ organize และ analyze data ซึ่งใน real world มาในหลายรูปแบบ Data wrangling ใช้ manipulate raw data ให้สามารถใช้สำหรับ analytics Data ต้อง cleaned และ transformed ก่อนจะ analyzed และ modeled
ขณะคุณเรียน coding เริ่มจาก basics เช่น variable types, loops, conditional statements, classes และ methods และ build your way up ไป mastering the rest Join coding challenges และ problems ออนไลน์ เพื่อได้ whole new level ของ confidence และ hands-on experience
เริ่มเรียน Python สำหรับสถิติ วันนี้
Python อาจท้าทายในการเรียน หากคุณไม่มี tech background แต่ certainly not impossible ด้วย perseverance และ help จาก numerous educational resources ที่มี เช่น coding bootcamps และ online courses คุณจะพร้อมเริ่ม apply สำหรับ available statistician positions ก่อนที่คุณจะรู้ตัว
