เรียนรู้ Python สำหรับสถิติ:แหล่งข้อมูลการเรียนรู้ ห้องสมุด และขั้นตอนพื้นฐาน

วันนี้ Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุด การเขียนโปรแกรม Python มีข้อดีหลายประการเหนือภาษาอื่นๆ รวมถึงความง่ายในการใช้งาน นักสถิติมักใช้ Python เนื่องจากความสามารถที่หลากหลายของภาษาเมื่อวิเคราะห์ข้อมูล ในคู่มือนี้ เราจะแสดงวิธีการที่ดีที่สุดและเป็นที่นิยมที่สุดให้คุณเชี่ยวชาญด้านสถิติของ Python

Python คืออะไร

Python เป็นภาษาโปรแกรมทั่วไป เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมแบบแปลความหมายเชิงวัตถุและแบบไดนามิก โครงสร้างข้อมูลในตัวระดับสูงเป็นหนึ่งในคุณลักษณะที่ทำให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สนใจในการพัฒนาแอปพลิเคชันอย่างรวดเร็ว ฟังก์ชันทางสถิติ ปัญญาประดิษฐ์ และงานวิเคราะห์

เนื่องจากความเก่งกาจของมัน Python สามารถใช้ได้กับข้อมูลทุกประเภท การเข้ารหัส และแม้แต่การคำนวณทางคณิตศาสตร์ ไวยากรณ์ของ Python นั้นง่ายต่อการอ่าน ทำให้ง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งานโดยสามเณรและโปรแกรมเมอร์ผู้เชี่ยวชาญ

Python ใช้สำหรับอะไรในสถิติ

Python ได้รับการพิจารณาว่าเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมง่าย ๆ ให้เรียนรู้มานานแล้ว อย่างน้อยก็จากมุมมองของไวยากรณ์ นอกจากชุมชนที่แอ็คทีฟแล้ว Python ยังมีทรัพยากรและไลบรารีที่หลากหลาย การทำงานกับสถิติไม่จำเป็นต้องมีการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อน และการใช้ภาษาอย่าง Python และ Ruby จะทำให้งานง่ายขึ้น

สถิติเชิงพรรณนารวมอยู่ในภาษา Python โดยโมดูลสถิติในตัว สิ่งนี้มีประโยชน์ในกรณีที่ชุดข้อมูลของคุณไม่ใหญ่เกินไป หรือเมื่อคุณไม่สามารถพึ่งพาไลบรารีอื่นที่นำเข้าได้ NumPy ซึ่งเป็นไลบรารีของบุคคลที่สามสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลข ทำให้ผู้ใช้สามารถทำงานกับอาร์เรย์ของข้อมูลเดี่ยวและหลายมิติได้

Python เป็นหนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในหมู่นักสถิติ เนื่องจากสามารถใช้เพื่อจัดการและแสดงข้อมูลเป็นภาพ รวมทั้งสร้างแบบจำลองทางสถิติ Python เป็นภาษาระดับสูงที่เป็นโอเพ่นซอร์ส ตีความ และให้แนวทางที่ยอดเยี่ยมในการเขียนโปรแกรมอ็อบเจกต์ Python มีความสามารถทางคณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาศาสตร์ที่หลากหลาย

ต้องใช้เวลานานแค่ไหนในการเรียนรู้ Python สำหรับสถิติ

จากการประมาณการที่แตกต่างกัน การเรียนรู้ Python อาจใช้เวลาตั้งแต่สามถึง 12 เดือน นักสถิติใช้ Python แตกต่างจากโปรแกรมเมอร์ ดังนั้นระยะเวลาที่ใช้ในการฝึกฝนทักษะจึงขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของคุณ

ไพธอนมักใช้ในสถิติเป็นเครื่องมือในการดึง ล้าง และแสดงข้อมูลเป็นภาพ ในการวิเคราะห์ทางสถิติแบบ Python คุณควรใช้เวลามากขึ้นในการเรียนรู้โมดูลและไลบรารีเฉพาะ เช่น Numpy และ Pandas

81% ของผู้เข้าร่วมกล่าวว่าพวกเขารู้สึกมั่นใจมากขึ้นเกี่ยวกับโอกาสในการทำงานด้านเทคโนโลยีหลังจากเข้าร่วม bootcamp จับคู่กับ Bootcamp วันนี้

ผู้สำเร็จการศึกษาจากหลักสูตร bootcamp โดยเฉลี่ยใช้เวลาน้อยกว่าหกเดือนในการเปลี่ยนอาชีพ ตั้งแต่เริ่มต้น bootcamp ไปจนถึงหางานแรก

เหตุใดคุณจึงควรเรียนรู้ Python สำหรับสถิติ

Python เป็นภาษาโปรแกรมที่นิยมใช้กันมากที่สุดโดยนักสถิติ ตรวจสอบรายการด้านล่างเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเหตุผล 5 อันดับแรกที่คุณควรเรียนรู้ Python หากคุณต้องการเริ่มต้นอาชีพในการวิเคราะห์ทางสถิติ

Python นั้นเรียนรู้ได้ง่าย

สำหรับผู้เริ่มต้น การเขียนโค้ดอาจดูน่ากลัว อย่างไรก็ตาม Python เป็นข้อยกเว้น เมื่อเทียบกับภาษาที่ซับซ้อนกว่า เช่น C, C++ และ Java แล้ว มีรูปแบบและคำศัพท์ที่เรียบง่ายอย่างน่าทึ่ง คุณสามารถใช้ประโยชน์จากไลบรารีสถิติ Python ในตัวเพื่อช่วยให้คุณเชี่ยวชาญงานวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติได้อย่างรวดเร็ว

Python มีชุมชนขนาดใหญ่

มีชุมชนนักพัฒนา Python จำนวนมาก ซึ่งหมายความว่ามีแหล่งข้อมูลมากมายที่ช่วยให้ผู้มาใหม่เรียนรู้ฟังก์ชันสถิติพื้นฐาน มีเว็บไซต์จำนวนมากที่ทำงานเป็นแพลตฟอร์มขนาดใหญ่สำหรับนักพัฒนา Python ทั้งหมดเพื่อทำงานร่วมกัน หนึ่งในเว็บไซต์ชุมชน Python เหล่านี้คือ GitHub

ในฐานะที่เก็บโค้ดขนาดใหญ่ GitHub ไม่เพียงแต่ให้ความรู้เกี่ยวกับ Python แก่คุณเท่านั้น แต่ยังให้ประสบการณ์ในการทำงานกับแพลตฟอร์มการจัดการซอร์สโค้ดอีกด้วย ความเก่งกาจนี้ทำให้ Python เป็นตัวเลือกที่เป็นธรรมชาติสำหรับโครงการที่หลากหลายในปัจจุบัน

การเติบโตของงานและตัวเลือกอาชีพ

นักสถิติสามารถค้นหาโอกาสในการทำงานที่หลากหลายด้วย Python จากข้อมูลของสำนักงานสถิติแรงงานแห่งสหรัฐอเมริกา (BLS) การจ้างงานนักสถิติโดยรวมคาดว่าจะเพิ่มขึ้น 33 เปอร์เซ็นต์จากปี 2020 เป็น 2030 ซึ่งเร็วกว่าค่าเฉลี่ยสำหรับทุกอาชีพมาก

บริษัทที่ใหญ่ที่สุดในโลกบางแห่งใช้ Python เป็นภาษาโปรแกรมหลักสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและสถิติ ด้วยบริษัทจำนวนมากที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจ ทักษะของ Python เป็นที่ต้องการสูงและผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้สามารถได้รับค่าจ้างสูง BLS ยังรายงานเงินเดือนเฉลี่ยของนักสถิติอยู่ที่ 110,860 ดอลลาร์

ฉันจะเรียนรู้ Python สำหรับสถิติได้อย่างไร

การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วย Python มีประโยชน์มากมาย อย่างไรก็ตาม Python มีข้อจำกัดเมื่อต้องจัดการกับอัลกอริธึมที่มีตัวเลขจำนวนมากและข้อมูลจำนวนมาก สำหรับงานเหล่านี้ ให้ใช้ Numpy หรือ Pandas ต่อไปนี้คือวิธีการ 3 วิธีที่ดีที่สุดที่นักสถิติมือใหม่สามารถใช้เพื่อควบคุม Python ได้

Coding Bootcamps

การเข้ารหัส bootcamps ให้ความรู้อย่างเข้มข้นและการฝึกทักษะในกรอบเวลาที่บีบอัด ผู้เรียนสามารถเขียนโค้ดได้อย่างเชี่ยวชาญโดยไม่ต้องลงทะเบียนในโปรแกรมวิทยาลัยระยะยาว Python bootcamps ที่ดีที่สุดจะช่วยให้คุณได้รับทักษะทางสถิติและการเขียนโปรแกรมที่คุณต้องการเพื่อเริ่มต้นอาชีพด้านเทคโนโลยีของคุณในเวลาเพียงไม่กี่เดือน

หลักสูตรออนไลน์

เช่นเดียวกับภาษาการเขียนโปรแกรมใดๆ การเรียนรู้โดยไม่มีคำแนะนำเพิ่มเติมอาจเป็นเรื่องท้าทาย หลักสูตร Python ออนไลน์ทำให้การเรียนรู้ พัฒนา และพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเป็นเรื่องง่าย แพลตฟอร์มการเรียนรู้ออนไลน์หลายแห่งมักเสนอข้อเสนอพิเศษเพื่อให้หลักสูตรมีราคาไม่แพง และบางหลักสูตรก็ฟรีด้วยซ้ำ

ชั้นเรียนออนไลน์ เช่น Python ของ Udemy สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการพัฒนาทักษะ Python สำหรับความทะเยอทะยานในอาชีพของคุณ ในชุดหลักสูตร คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับความแปรปรวนทางสถิติ การถดถอยเชิงเส้น ฟังก์ชันเชิงเส้น ฟังก์ชันการกระจายสะสม ตลอดจนวิธีทำงานกับตัวแปรสุ่ม ค่าสูงสุด ตัวแปรตามหมวดหมู่ และอื่นๆ

หนังสือ

หนังสือสามารถเป็นแหล่งข้อมูลที่ดีในการช่วยให้คุณเรียนรู้การเขียนโปรแกรม Python ได้ เนื่องจากหนังสือมักจะมีรายละเอียดมากกว่าหลักสูตรออนไลน์ และช่วยให้คุณเรียนตามเวลาของคุณเองได้ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับสถิติด้วย Python โดย Thomas Haslwanter เป็นแหล่งข้อมูลที่ดีเยี่ยมในการศึกษาหัวข้อต่างๆ ตั้งแต่การวิเคราะห์การอยู่รอดไปจนถึงการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นและสถิติแบบเบย์

Python ยอดนิยมสำหรับไลบรารีสถิติ

Python ได้รับการสร้างขึ้นด้วยไลบรารีที่ไม่ธรรมดาสำหรับสถิติที่โปรแกรมเมอร์และนักสถิติใช้เหมือนกัน NumPy, Pandas และ TensorFlow เป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการแสดงสถิติและการแสดงข้อมูล

ต่อไปนี้คือไลบรารี Python สี่อันดับแรกสำหรับสถิติ:

• เทนเซอร์โฟลว์ . ห้องสมุดนี้สามารถใช้งานได้หลากหลายสาขา เทนเซอร์เป็นออบเจ็กต์การคำนวณที่กำหนดเพียงบางส่วนซึ่งสร้างค่าได้ในที่สุด และ TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กที่ให้คุณกำหนดและเรียกใช้การคำนวณที่เกี่ยวข้องกับเมตริกซ์
• NumPy . แพ็คเกจนี้จัดเตรียมอ็อบเจ็กต์หลายมิติที่เรียกว่าอาร์เรย์และเครื่องมือที่จำเป็นในการทำงานกับพวกมัน
• SciPy . ผู้ร่วมให้ข้อมูลประมาณ 600 รายมีส่วนร่วมในหน้า GitHub ของ SciPy เนื่องจากมันขยาย NumPy และมีรูทีนที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และมีประสิทธิภาพจำนวนหนึ่งสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ มันจึงถูกใช้อย่างกว้างขวางสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิค
• แพนด้า . ไลบรารีนี้ใช้อย่างมากสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการล้างข้อมูล ซีดี Dataframe ที่ Pandas ให้มาเป็นวิธีที่รวดเร็ว ยืดหยุ่น และใช้งานง่ายสำหรับการทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง

ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาทีในการเรียนรู้วิธีนำเข้าโมดูล Python หากคุณสงสัยว่าโมดูล Python ใดที่จะใช้สำหรับงานเฉพาะ Google อาจเป็นบริการที่ยอดเยี่ยม คุณจะพบข้อมูลที่คุณต้องการ

วิธีการเรียนรู้ Python สำหรับสถิติ:คำแนะนำทีละขั้นตอน

หากคุณเป็นมือใหม่ที่สนใจในด้านสถิติ การเริ่มต้นใช้งานอาจเป็นเรื่องยาก คำแนะนำต่อไปนี้จะช่วยคุณในการนำทางว่าเครื่องมือและทักษะใดที่คุณควรเน้นเป็นอันดับแรกในการเดินทางสู่การเรียนรู้ Python สำหรับสถิติ

เรียนรู้แนวคิด OOPs

การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ (OOP) ใน Python หมายถึงการจัดโครงสร้างโปรแกรมโดยใช้วัตถุและคลาส แนวคิดการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุมีคุณลักษณะที่จำเป็น เช่น การสืบทอด ความหลากหลาย การห่อหุ้ม และรูปแบบ

โครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึม

เมื่อคุณรู้พื้นฐานของ Python แล้ว คุณควรเรียนรู้โครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึม สิ่งนี้จะแนะนำให้คุณรู้จักกับอัลกอริธึมการเรียงลำดับ แผนผัง คิว สแต็ค และรายการที่เชื่อมโยง เมื่อคุณเขียนโค้ดสำหรับโครงสร้างข้อมูล คุณจะสำรวจคลาสและอ็อบเจ็กต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งจะช่วยให้คุณทำความคุ้นเคยกับภาษาก่อนที่จะจัดการกับโครงการในโลกแห่งความเป็นจริง

ทำความรู้จักเครื่องมือและไลบรารี่

คุณจะคุ้นเคยกับไลบรารี Python ที่จำเป็นเมื่อคุณคุ้นเคยกับ Numpy, Pandas และ MatPlotLib ทั้งหมดนี้เป็นเครื่องมือที่จะช่วยให้คุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น และจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องทราบว่าคุณต้องการเริ่มต้นอาชีพในภาคสนามหรือไม่

สร้างโครงการ

การสร้างโครงการด้วยตัวคุณเองเมื่อคุณรู้ทักษะพื้นฐานแล้วเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการสร้างความสามารถของคุณ การสร้างรายการสิ่งที่ต้องทำง่ายๆ หรือตัวติดตามนิสัยอาจเป็นโครงการแรกที่ดี เมื่อคุณมีจุดเริ่มต้นแล้ว คุณสามารถเพิ่มคุณสมบัติใหม่หรือความซับซ้อนทางเทคนิคเมื่อคุณได้รับทักษะมากขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสร้างพอร์ตโฟลิโอที่สามารถพิสูจน์ทักษะของคุณต่อผู้มีโอกาสเป็นนายจ้างได้อีกด้วย

ตัวอย่างเช่น คุณอาจเริ่มต้นด้วยการสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่และจัดเป็นช่วงความมั่นใจหรือช่วงต่อเนื่อง ถัดไป คุณสามารถสร้างชุดข้อมูลที่อนุญาตให้ผู้อื่นเพิ่มเข้าไปได้ และมีตัวเลือกในการดูแลจากเซิร์ฟเวอร์แยกต่างหาก เติมช่องว่างในความรู้ของคุณด้วยการตรวจสอบพื้นฐานของ Python หรือขอคำแนะนำจากชุมชน Python

เรียนรู้ต่อ

ความรับผิดชอบหลักของนักสถิติคือการจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งในโลกแห่งความเป็นจริงมีหลายรูปแบบ Data wrangling ใช้เพื่อจัดการกับข้อมูลดิบเพื่อให้สามารถใช้ในการวิเคราะห์ได้ ต้องทำความสะอาดและแปลงข้อมูลก่อนจึงจะสามารถวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองได้

เมื่อคุณเรียนรู้การเขียนโค้ด ให้เริ่มต้นด้วยพื้นฐาน เช่น ประเภทตัวแปร ลูป ข้อความสั่งตามเงื่อนไข คลาส และเมธอด และสร้างวิธีการของคุณเพื่อเชี่ยวชาญในส่วนที่เหลือ เข้าร่วมความท้าทายในการเขียนโค้ดและปัญหาทางออนไลน์เพื่อรับระดับใหม่ของความมั่นใจและประสบการณ์ตรง

เริ่มเรียนรู้ Python สำหรับสถิติวันนี้

Python อาจเป็นสิ่งที่ท้าทายในการเรียนรู้หากคุณไม่มีพื้นฐานด้านเทคโนโลยี แต่ก็ใช่ว่าจะเป็นไปไม่ได้อย่างแน่นอน ด้วยความอุตสาหะและความช่วยเหลือจากแหล่งข้อมูลด้านการศึกษาที่มีอยู่มากมาย เช่น การเข้ารหัส bootcamps และหลักสูตรออนไลน์ คุณจะพร้อมที่จะเริ่มสมัครตำแหน่งนักสถิติที่มีอยู่ก่อนที่คุณจะรู้