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大数据分析Python语言学习策略
时间:2020-08-14来源:www.aaa-cg.com.cn点击量:作者:Sissi
时间:2020-08-14点击量:作者:Sissi



  为什么要学习Python进行数据科学?
 

  在探索如何学习用于数据科学的Python之前,我们应该简要回答为什么首先应该学习Python。
 

  简而言之,了解Python是数据科学职业所需的宝贵技能之一。
 

  尽管并非一直如此,但是Python是数据科学的首选编程语言。以下是简短的历史记录:
 

  在2018年,有66%的大数据分析师报告称每天都在使用Python,这使其成为分析专业人员的第一语言。
 

  数据科学专家预计,随着Python生态系统的不断发展,这种趋势将继续下去。虽然您学习Python编程的旅程可能才刚刚开始,但很高兴得知就业机会也很丰富(并且还在不断增长)。

大数据分析Python语言学习策略
 

  根据招聘网站的数据,大数据分析师的平均工资为121,583美元。
 

  由于对大数据分析师的需求预计将保持增长,因此预计该数字只会增加。在2020年,有三次在科学的数据作为数据科学求职许多工作职位,根据招聘网站的数据。这意味着对数据科学的需求大大超过了供应。
 

  因此,数据科学的前途一片光明,Python只是其中的一小部分。幸运的是,学习Python和其他编程基础知识是一如既往的。我们将通过五个简单的步骤向您展示。
 

  但是请记住–仅因为步骤简单,并不意味着您不必进行任何工作。如果您投入自己的精力并投入大量时间学习Python,那么您不仅有可能学习新技能,而且有可能将您的职业提升到一个新的水平。
 

  如何学习Python进行数据科学
 

  首先,您需要找到正确的课程来帮助您学习Python编程。AAA教育的课程是专门为您设计的,以您自己的步调学习Python进行数据科学,从而挑战您在我们的交互式浏览器内界面中编写真实的代码并使用真实的数据。
 

  除了在课程设置中学习Python外,您成为大数据分析师的过程还应包括一些软技能。另外,我们建议您一路学习一些免费的技术技能。
 

  第1步:学习Python基础知识
 

  每个人都从某个地方开始。第一步是学习Python编程基础的地方。您还将需要介绍数据科学。
 

  Jupyter Notebook是你学习大数据分析过程中应该开始使用的重要工具之一,它预先包装了Python库,可以帮助您学习这两件事。
 

  相关技能:尝试命令行界面
 

  该命令行界面(CLI),可以更快速地运行脚本,可以让你的测试程序更快,工作有更多的数据。
 

  第2步:练习Mini Python项目
 

  我们坚信动手学习。您可能会很快准备好构建小型Python项目,这可能会让您感到惊讶。我们已经为初学者编写了一份很棒的Python项目指南,其中包括以下想法:
 

  1)跟踪和分析您个人的淘宝支出习惯 —一个有趣的项目,可以帮助您练习Python和Pandas的基础知识,同时还可以使您真正了解自己的个人财务状况。

  2)分析来自调查的数据-在此初学者项目中查找公共调查数据或使用您自己工作中的调查数据,这些数据将教您深入挖掘挖掘见解的答案。

  3)尝试使用我们的指导项目之一 –针对使用实际数据并提供指导的每个技能水平的交互式Python项目,同时仍然挑战您以新方式应用技能。
 

  但这确实只是冰山一角。您可以尝试对诸如在线游戏的计算器之类的程序进行编程,或者尝试从您所在城市的百度获取天气的程序。您还可以构建简单的游戏和应用程序,以帮助您熟悉使用Python的知识。
 

  构建这样的微型项目将帮助您学习Python。像这样的编程项目对于所有语言都是标准的,是巩固您对基础知识的一种很好的方式。
 

  您应该开始使用API​​积累经验,并开始进行网络抓取。除了帮助您学习Python编程外,Web抓取还将对您以后收集数据很有用。
 

  阅读文献
 

  增强您的课程并找到您遇到的Python编程挑战的答案。阅读相关文章,甚至其他人的开源代码,以学习Python和数据科学最佳实践-并获得新的想法。
 

  Al Sweigart撰写的《用Python自动完成无聊的事情》是一种极好的娱乐资源。但是,我们汇总了完整的数据科学电子书清单,这些书也完全免费供您查看。重点包括:
 

  1)数据科学手册 -大量采访正在工作的大数据分析师的访谈,可以使您更好地了解真正的数据科学工作是什么样的,以及如何在该领域取得成功。

  2)Python数据科学手册 —一个helfpul指南,也可以在Github上以方便的Jupyter Notebook格式获得,因此您可以亲自研究并运行所有示例代码。

  3)统计学习的要素 —一本庞大的,最近更新的统计学教科书,在您学习Python以确保您的工作在统计上有效时,可以作为参考。
 

  使用SQL处理数据库
 

  SQL用于与数据库对话以更改,编辑和重组信息。SQL是数据科学界的重要组成部分,并且我们写了整篇文章,内容涉及如果想要从事数据工作,为什么需要学习SQL。
 

  第3步:学习Python数据科学库
 

  与某些其他编程语言不同,在Python中,通常存在一种最佳的处理方式。数据科学的三个最好也是最重要的Python库是NumPy,Pandas和Matplotlib。
 

  我们为15个最重要的数据科学Python库整理了有用的指南,但以下一些对于Python中的任何数据工作都至关重要:
 

  1)NumPy —使各种数学和统计运算更容易的库;它也是Pandas库许多功能的基础。

  2)pandas —一个专门创建用于促进数据处理的Python库,这是许多Python数据科学工作的基础。

  3)Matplotlib-一个可视化库,可以快速轻松地从数据生成图表。

  4)scikit-learn —最受欢迎的Python机器学习工作库。
 

  NumPy和Pandas非常适合探索和处理数据。Matplotlib是一个数据可视化库,可生成类似于Excel或百度表格中的图形。
 

  多提问问题
 

  Python拥有丰富的专家社区,他们渴望帮助您学习Python。Quora,Stack Overflow和AAA教育的学习者社区等资源充斥着分享他们的知识并帮助您学习Python编程的人们。对于每个任务,我们也有一个常见问题解答,以帮助您在AAA教育编程课程中遇到的所有问题。
 

  相关技能:使用Git进行版本控制
 

  Git是一种流行的工具,可以帮助您跟踪对代码所做的更改,从而更容易纠正错误,进行实验以及与他人合作。
 

  步骤4:在学习Python的同时构建数据科学产品组合
 

  对于有抱负的大数据分析师来说,必须有一个投资组合。
 

  这些项目应包括使用几个不同的数据集的工作,并应使读者从中获得有趣的见解。要考虑的某些类型的项目:
 

  1)数据清理项目-任何涉及清理和分析的脏数据或“非结构化”数据的项目都会给潜在的雇主留下深刻的印象,因为大多数实际数据都需要清理。

  2)数据可视化项目—进行有吸引力的,易于阅读的可视化既是编程又是设计的挑战,但是,如果您做对了,您的分析将更具影响力。在项目中拥有漂亮的图表将使您的投资组合脱颖而出。

  3)机器学习项目—如果您想当一名大数据分析师,您肯定会需要一个展示ML印章的项目(并且您可能需要几个不同的机器学习项目,每个项目都着重于使用不同的流行算法) 。
 

  您的分析应清晰可见。最好采用Jupyter Notebook之类的格式,以便技术人员可以阅读您的代码,但非技术人员也可以跟随您的图表和书面说明。
 

  您的投资组合不一定需要特定的主题。找到您感兴趣的数据集,然后提出一种将它们组合在一起的方法。但是,如果您想在特定的公司或行业工作,则在您的投资组合中展示与​​该行业相关的项目是一个好主意。
 

  显示此类项目为大数据分析师提供了与您潜在合作的机会,并向未来的雇主表明您确实花时间学习Python和其他重要的编程技能。
 

  数据科学的优点之一是,您的投资组合可以兼作简历,同时突出显示您已学习的技能,例如Python编程。
 

  沟通,合作和专注于技术能力
 

  在这段时间里,您将需要确保正在培养与他人合作所需的那些软技能,以确保您真正了解所使用工具的内部运作方式。
 

  学习初学者和中级统计
 

  在学习Python进行数据科学时,您还希望获得扎实的统计背景。了解统计信息将为您提供所需的思维方式,让您专注于正确的事情,因此您将发现有价值的见解(和实际解决方案),而不仅仅是执行代码。
 

  第5步:应用高级数据科学技术
 

  最后,旨在提高您的技能。您的数据科学之旅将充满不断的学习,但是您可以完成一些高级课程,以确保您已覆盖所有基础。
 

  您将需要熟悉回归,分类和k均值聚类模型。您还可以进入机器学习–引导模型并使用scikit-learn创建神经网络。
 

  此时,编程项目可以包括使用实时数据源创建模型。这种机器学习模型会随着时间调整其预测。
 

  记住:继续学习!
 

  数据科学是一个跨越众多行业的不断发展的领域。
 

  以需求增长的速度,有成倍的学习机会。继续阅读,合作和与他人交谈,随着时间的推移,您一定会保持兴趣和竞争优势。
 

  学习Python需要多长时间?
 

  阅读完这些步骤后,你最想知道的问题是:“这需要多长时间?”
 

  关于学习Python需要多长时间的估计很多。具体而言,对于数据科学,估计范围为三个月到一年的一致实践。
 

  我们已经看到人们以闪电般的速度完成课程,而其他人则慢得多。
 

  确实,这完全取决于您所需的时间表,您可以专用于学习Python编程的空闲时间以及学习的进度。
 

  AAA教育的课程是为您创建的,以您自己的速度发展。每条路径都充满使命,动手学习和提出问题的机会,以便您可以深入掌握数据科学基础知识。
 

  免费开始使用。 通过我们的大数据分析师路径学习Python并立即开始掌握新技能!
 

  在哪里可以学习Python进行数据科学?
 

  那里有大量的Python学习资源,但是如果您想为数据科学学习它,最好选择专门讲授数据科学的地方。
 

  这是因为Python还用于从游戏开发到移动应用程序的各种其他编程领域。通用的“学习Python”资源会尝试教授所有内容,但这意味着您将学习很多与数据科学工作实际上不相关的东西。
 

  此外,从事与您的目标无关的工作可能会感到很沮丧。如果您想进行数据分析,而正在努力学习如何使用Python构建游戏的课程,那么很容易感到沮丧和退出。
 

  那里有很多免费的Python数据科学教程。如果您不想花钱去学习Python,那么这可能是一个不错的选择—上一句中的链接包括数十个链接,按难度级别和重点领域分开。
 

  但是,如果您对此很认真,那么最好找到一个可以交互式地教您的平台,并提供可以指导您完成数据科学学习历程的课程。AAA教育就是这样一个平台,我们提供的课程序列可以使您从初学者到合格的Python 数据分析师且能够就业大数据分析师职位。
 

  在数据科学领域需要Python吗?
 

  可以使用Python或R作为大数据分析师来工作。每种语言都有其优点和缺点,并且在行业中都广泛使用。Python总体上更受欢迎,但是R在某些行业(尤其是在学术界和研究界)占主导地位。
 

  要进行数据科学工作,您肯定需要学习这两种语言中的至少一种。它不必是Python,但必须是Python或R之一。
 

  当然,无论您选择哪种Python或R作为主要编程语言,都必须学习一些SQL。
 

  Python在数据科学方面比R更好吗?
 

  这是数据科学中不断讨论的话题,但真正的答案是,这取决于您要寻找的东西和您想要的东西。
 

  R是在考虑统计和数学的基础上构建的,并且有许多令人赞叹的软件包,可以轻松地用于数据科学。它还有一个非常支持的在线社区。
 

  Python是进行全方位工作的更好的语言,这意味着您的Python技能将更容易转移到其他学科。它也稍受欢迎,并且有人认为这是两者中较容易学习的(尽管很多R人士会不同意)。
 

  Python如何用于数据科学?
 

  诸如Python之类的编程语言被用于数据科学过程的每个步骤。例如,数据科学项目工作流程可能如下所示:
 

  1)使用Python和SQL,您可以编写查询以从公司数据库中提取所需的数据。

  2)使用Python和pandas库,您可以将数据清理并将其分类到一个可供分析的数据框(表)中。

  3)使用Python以及pandas和matplotlib库,您可以开始分析,探索和可视化数据。

  4)在通过探索了解了有关数据的更多信息之后,您可以使用Python和scikit-learn库构建一个预测模型,该模型可以根据提取的数据预测公司的未来结果。

  5)您可以将最终分析和模型结果安排为适当的格式,以便与您的同事进行交流。
 

  几乎在每个步骤中都使用Python!


 

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