srcmini本文概述
在开始使用Python和SQL并同时使用这两种语言时, 你将涵盖你将来必须处理的99％的数据科学和分析问题。当前, 为什么值得为数据科学学习Python？简单又有趣。
与复杂的数据科学工作(例如, 构建机器学习模型)相比, 它具有许多捆绑包, 可用于更轻松的分析工作(例如, 细分, 同类研究, 探索性分析等)。该项目市场乞求更多的信息专业人员以及深厚的Python知识。
什么是Python？
首先, Python是一种通用编程语言。同样, 它可能不限于数据科学。通常, 这意味着你无需了解出色的数据科学家的所有知识。如果你精通这些基础知识, 那么你将理解将非常方便的其他编程语言。
其次, Python是一种高级语言。这样可以确保有关CPU时间的信息可能不是地球上使用最多的语言。但是, 另一方面, 它的设计目的是变得简单, “用户友好”并且易于翻译, 因此, 你可能在CPU时间上损失的时间可能会回到技术时代。
在下文中, 我们将分享python的这些功能, 使其成为科学界最喜欢的术语。
- 与R之类的其他语言相比, 一种易于发现的术语可减少代码行的影响。它的简单性使其可以通过简单的代码来管理复杂的场景, 而在此应用程序的典型流程上的混淆甚至更少。
- 它是跨平台的。因此, 相同的代码可以在多种环境下工作而不会发生任何变化。这有助于使其完美地在多环境安装中轻松使用。
- 与其他用于数据研究的语言(包括R和MATLAB)相比, 它的实现速度更快。
- 其出色的内存控制功能(尤其是垃圾收集)可以使其灵活地管理相当水平的数据转换, 切割, 切块和可视化。
- 最重要的是, Python有大量的库, 它们可以用作特殊目的的调查工具。举个例子-NumPy软件包可以处理科学计算, 与处理数字数据的普通python集相比, NumPy软件包还需要更少的内存。而且, 这些捆的数量总是在增长。
- Python具有可直接使用来自不同语言(例如Java或C)的代码的捆绑软件。这可以使用当前不同语言的代码来帮助优化代码操作, 但无论何时它都会提供改进的结果。
为什么要了解Python for Data Science？
在学习数据编程方面, 你应该注意以下四种语言：
- SQL
- python
- R语言
- 重击
对于那些有足够时间学习这四种语言中的每一种的人来说, 这是建设性的。但是, 如果你是该地区的新手, 则必须先选择几个。
科学对信息的编程需求要求使用一种极其通用而又富有弹性的语言, 该语言易于发布代码, 但具有处理异常复杂的数学交流的潜力。
Python之所以适合于这些条件, 是因为它本身已成为计算之外的整体计算术语。更重要的是, 它总是以针对不同编程条件的大量自己的库的最新补充而更新。
1.学习Python基础
你当然可以在任何地方做到这一点。学习后, 我就使用了Dataquest-我喜欢互动式教程, 因此可以解放”边做边学”的方法, 并解放他们的python基础内容(公开：我为Dataquest工作)。
2.开展微型工作
为以前没有的人安装Python, 然后构建一些东西-任何此类东西！你可能会创建一个重要的工具, 该工具需要一些身体的身高和体重, 并计算其BMI, 或者接受文本输入并概述字符和单词的数量。
这里的关键是放置你发现要利用的东西, 卡住, 然后推送。许多男人和女人都发现很难从他们真正在学习自己做事的任何教程中冒险。
3.了解基本
你需要了解三个-NumPy, Pandas和Matplotlib。前两个为你提供了强大的数据可视化工具, 可用于处理许多测量中的数据, 最后一个可能会帮助你进行数据可视化。
在这两者之间, 它们为你提供了使用Python进行即时处理的功能。
4.建立更大的项目
在这一阶段, 你将进入真正的信息科学领域。维持建筑！找到一些有趣的数据集并利用你所听到的信息-查找任何有趣的数据点, 绘制一些数据。
此外, 你将更快地执行它。值得注意的是, 你会发现一些有趣的数据集。如果你想参加体育运动, 那么会发现一些体育运动可以一起工作-如果你涉足政治领域, 那么权威机构将在全世界发布数百个数据集。
5.学习机器学习
使用最广泛的Python机器学习库是Scikit学习。 Scikit学习本身在指导中有一个非常出色的教程。但是, 市场上有很多。机器学习可能是一个很大的领域。因此, 请努力避免被淹没。
着重于线性回归, 一旦你可以扩展到其他模型(就像以前一样), 便可以构建东西。
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