Dalam panduan ini, kami akan membahas cara mempelajari Python untuk ilmu data, termasuk kurikulum favorit kami untuk belajar sendiri Show
Soalnya, ilmu data adalah tentang pemecahan masalah, eksplorasi, dan penggalian informasi berharga dari data Untuk melakukannya secara efektif, Anda perlu mengatur set data, melatih model machine learning, memvisualisasikan hasil, dan banyak lagi. Masukkan Python Ini adalah waktu terbaik untuk belajar Python. Faktanya, Berkeley menamakannya sebagai bahasa pemrograman paling laris kedua dalam hal permintaan pekerjaan. Mari kita bahas alasannya… Mengapa Belajar Python untuk Ilmu Data?Python adalah salah satu bahasa yang paling tersebar luas di dunia, dan memiliki komunitas pengguna yang bersemangat [images style=”1″ image=”https%3A%2F%2Felitedatascience. com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F07%2FPython-TIOBE-Index-2022. png” width=”889″ caption=”Python%20Popularity%2C%20%3Ca%20href%3D%22https%3A%2F%2Fwww. tiobe. com%2Ftiobe-index%2F%22%20target%3D%22_blank%22%3ETIOBE%20Index%3C%2Fa%3E” align=”center” top_margin=”0″ full_width=”Y”] Ini memiliki pengikut yang lebih setia dalam profesi ilmu data Beberapa orang menilai kualitas bahasa pemrograman dengan kesederhanaannya “halo, dunia. ” program. Python bekerja cukup baik menurut standar ini Piton 1 cetak( "halo, dunia. " ) Sebagai perbandingan, inilah keluaran yang sama di Jawa Jawa 1 2 3 4 5 publik kelas Utama { publik statis batal utama(String[] args) { Sistem. keluar. println("halo, dunia. "); } } Bagus, kasus ditutup. Sampai jumpa kembali di sini setelah Anda menguasai Python? Yah, sejujurnya, kesederhanaan adalah salah satu kekuatan terbesar Python. Berkat sintaksnya yang tepat dan efisien, Python dapat menyelesaikan tugas yang sama dengan kode yang lebih sedikit daripada bahasa lain. Hal ini membuat implementasi solusi menjadi lebih cepat Selain itu, komunitas ilmu data Python yang dinamis berarti Anda akan dapat menemukan banyak tutorial, cuplikan kode, dan orang-orang yang bersimpati dengan perbaikan bug umum. Stackoverflow akan menjadi salah satu teman terbaik Anda Terakhir, Python memiliki sederetan pustaka bintang (a. k. a. paket) untuk analisis data dan pembelajaran mesin, yang secara drastis mengurangi waktu yang diperlukan untuk memberikan hasil. Lebih lanjut tentang ini nanti Cara Belajar Python Secara EfisienSebelum kita membahas apa yang perlu Anda pelajari, mari kita bahas apa yang tidak Anda perlukan Anda tidak membutuhkan C. S. derajat Sebagian besar ilmuwan data tidak akan pernah berurusan dengan topik seperti kebocoran memori, kriptografi, atau notasi "Big O". Anda akan baik-baik saja selama Anda dapat menulis kode yang bersih dan logis dalam bahasa skrip seperti Python atau R Anda tidak memerlukan kursus lengkap tentang Python Python dan ilmu data tidak identik [images style=”0″ image=”https%3A%2F%2Felitedatascience. com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2017%2F08%2FAAll-uses-for-Python. png” custom_width=”Y” width=”640″ custom_width_val=”360″ align=”center” top_margin=”0″ alt_text=”All%20Uses%20for%20Python” full_width=”Y”] Anda tidak perlu menghafal semua sintaks Alih-alih, fokuslah untuk memahami intuisi, seperti kapan fungsi sesuai atau bagaimana pernyataan bersyarat bekerja. Anda akan secara bertahap mengingat sintaks setelah Googling, membaca dokumentasi, dan praktik kuno yang baik Kami merekomendasikan pendekatan top-down Kami menganjurkan pendekatan dari atas ke bawah dengan tujuan mendapatkan hasil terlebih dahulu, lalu memperkuat konsep dari waktu ke waktu. Nyatanya, kami lebih suka menghentikan studi "ruang kelas" demi praktik dunia nyata
Pendekatan ini akan memungkinkan Anda membangun penguasaan dari waktu ke waktu sambil bersenang-senang [feature_box style=”33″ title=”Aside%3A%20 Installing%20Python%20through%20 Anaconda” alignment=”center”] Ada banyak cara untuk menginstal Python di komputer Anda, tetapi kami merekomendasikan bundel Anaconda, yang disertakan dengan pustaka yang Anda perlukan untuk ilmu data. Lihat Panduan Mulai Cepat Python kami untuk informasi lebih lanjut [/feature_box] Langkah 1. Konsep Pemrograman IntiPemrograman yang efektif bukan tentang menghafal sintaks, melainkan menguasai cara berpikir yang baru Oleh karena itu, luangkan waktu Anda untuk membangun fondasi yang kuat dari konsep pemrograman inti. Ini akan membantu Anda menerjemahkan solusi di kepala Anda menjadi instruksi untuk komputer Jika Anda baru dalam pemrograman…Jika Anda benar-benar baru dalam pemrograman, kami merekomendasikan buku Automate the Boring Stuff with Python yang luar biasa, yang telah dirilis secara online gratis di bawah lisensi creative commons Buku ini menjanjikan "pemrograman praktis untuk pemula total", dan membuat setiap pelajaran tetap sederhana. Baca hingga Bab 6 – Memanipulasi String dan selesaikan soal latihan di sepanjang jalan [images style=”1″ image=”https%3A%2F%2Felitedatascience. com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F10%2FAutomate-the-Boring-Stuff-Cover. png” width=”227″ link_url=”https%3A%2F%2Fautomatetheboringstuff. com%2F” new_window=”Y” align=”center” top_margin=”0″ alt_text=”Otomatiskan%20the%20Boring%20Stuff%20by%20Al%20Sweigart” full_width=”Y”] Jika Anda memiliki pengalaman dalam bahasa lain…Jika Anda hanya perlu memoles sintaks Python, maka kami merekomendasikan video berikut, yang diberi nama “Pelajari Python dalam Satu Video”. ” [video_player type=”youtube” youtube_remove_logo=”Y” youtube_show_title_bar=”Y” style=”1″ dimensions=”640×360″ width=”640″ height=”360″ align=”center” margin_top=”0″ margin_bottom Sekali lagi, tujuan dari langkah ini bukan untuk mempelajari segala sesuatu tentang Python dan pemrograman. Sebaliknya, fokuslah pada intuisi Anda harus dapat menjawab pertanyaan seperti
Sumber daya tambahanJika Anda ingin lebih banyak berlatih dengan konsep pemrograman inti, lihat referensi berikut
Langkah 2. Perpustakaan Ilmu Data EsensialSelanjutnya, kita akan fokus pada untuk ilmu data bagian dari “cara belajar Python untuk ilmu data. ” Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, Python memiliki jajaran perpustakaan all-star untuk ilmu data. Pustaka hanyalah sekumpulan fungsi dan objek yang sudah ada sebelumnya yang dapat Anda impor ke dalam skrip untuk menghemat waktu Ini adalah langkah-langkah tindakan yang kami rekomendasikan untuk mengambil perpustakaan baru secara efisien
Kami tidak menyarankan menyelam lebih dalam ke perpustakaan sekarang karena Anda mungkin akan melupakan sebagian besar dari apa yang telah Anda pelajari saat Anda terjun ke proyek. Alih-alih, bertujuan untuk menemukan kemampuan setiap perpustakaan Jika Anda menginstal Python melalui bundel Anaconda seperti yang kami rekomendasikan di atas, itu juga akan disertakan dengan Jupyter Notebook. Jupyter Notebook adalah IDE ringan yang menjadi favorit para data scientist. Kami merekomendasikannya untuk proyek Anda. Anda dapat membuka buku catatan baru melalui Anaconda Navigator, yang disertakan dengan Anaconda. Lihat video singkat ini untuk instruksi Ini adalah perpustakaan penting yang Anda perlukan NumPyNumPy memungkinkan perhitungan numerik yang mudah dan efisien, dan banyak pustaka ilmu data lainnya dibangun di atasnya
PandaPandas adalah perpustakaan berkinerja tinggi untuk struktur data dan analisis eksplorasi. Itu dibangun di atas NumPy
MatplotlibMatplotlib adalah pustaka perencanaan dan visualisasi yang fleksibel. Ini kuat tapi agak rumit. Anda memiliki opsi untuk melewatkan Matplotlib untuk saat ini dan menggunakan Seaborn untuk memulai (lihat rekomendasi Seaborn kami di bawah)
Scikit-PelajariScikit-Learn adalah perpustakaan pembelajaran mesin tujuan umum utama dengan Python. Ini memiliki banyak algoritma dan modul populer untuk pra-pemrosesan, validasi silang, dan banyak lagi
Bonus. Yg keturunan dr lautSeaborn membuatnya lebih mudah untuk memplot visualisasi data umum. Itu dibangun di atas Matplotlib dan menawarkan pembungkus tingkat tinggi yang lebih menyenangkan
Langkah 3. Proyek Akhir ke AkhirSekarang, Anda akan memiliki pemahaman dasar tentang pemrograman dan pengetahuan tentang pustaka penting. Ini sebenarnya mencakup sebagian besar Python yang Anda perlukan untuk memulai ilmu data Pada titik ini, beberapa siswa akan merasa sedikit kewalahan. Tidak apa-apa, dan itu sangat normal Jika Anda mengambil pendekatan bottom-up yang lambat dan tradisional, Anda mungkin merasa tidak terlalu kewalahan, tetapi Anda akan membutuhkan waktu 10 kali lebih lama untuk sampai ke sini Sekarang kuncinya adalah menyelami segera dan mulai merekatkan semuanya. Sekali lagi, tujuan kami sampai di sini adalah untuk belajar cukup untuk memulai Selanjutnya, saatnya memperkuat pengetahuan Anda melalui banyak latihan dan proyek Anda memiliki beberapa opsi Kompetisi KaggleOpsi pertama adalah berpartisipasi di Kaggle, situs yang menyelenggarakan kompetisi ilmu data Keuntungan utama Kaggle adalah bahwa setiap proyek berdiri sendiri. Anda diberi kumpulan data, tujuan, dan tutorial untuk memulai Kerugian utama dari kompetisi adalah bahwa mereka biasanya tidak mewakili ilmu data dunia nyata. Kompetisi "Memulai" terlalu mendasar sedangkan kompetisi standar (mis. e. mereka yang memiliki kumpulan hadiah) biasanya terlalu sulit untuk pemula Jika Anda tertarik dengan jalur ini, lihat Panduan Pemula kami untuk Kaggle Proyek DIYPilihan lainnya adalah menyusun proyek Anda sendiri dan memilih kumpulan data yang menarik bagi Anda Keuntungan utama dari pendekatan ini adalah bahwa proyek tersebut lebih mewakili ilmu data dunia nyata. Anda mungkin perlu menentukan tujuan Anda sendiri, mengumpulkan data, membersihkan kumpulan data, fitur insinyur, dan sebagainya Kerugian dari proyek DIY adalah Anda harus sudah terbiasa dengan alur kerja ilmu data yang tepat. Tanpa satu, Anda bisa kehilangan langkah-langkah penting atau terjebak tanpa mengetahui bagaimana untuk melanjutkan. Jika Anda mengikuti jalur ini, lihat artikel kami dengan beberapa ide proyek DIY Bagaimana seharusnya seorang pemula mulai belajar Python?11 Tips Pemula untuk Mempelajari Pemrograman Python . Buatlah Menempel. Kiat #1. Kode Setiap Hari. Kiat #2. Tuliskan. . Jadikan Kolaboratif. Kiat #6. Kelilingi Diri Anda Dengan Orang Lain Yang Sedang Belajar. Kiat #7. Mengajar. . Buat Sesuatu. Kiat #10. Bangun Sesuatu, Apa Saja. Kiat #11. Berkontribusi pada Sumber Terbuka Maju dan Belajar Apakah mudah mempelajari ilmu data dengan Python?Karena kesederhanaan dan kemudahan penggunaannya, Python untuk ilmu data adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer di bidang ilmiah dan penelitian. Orang tanpa latar belakang teknik dapat dengan mudah mempelajari cara menggunakannya karena kesederhanaan dan pustakanya yang besar .
Apa yang harus saya pelajari untuk ilmu data dengan Python?Jalur pembelajaran komprehensif – Ilmu Data dengan Python . Langkah 0. Pemanasan. . Langkah 2. Pelajari dasar-dasar bahasa Python. . Langkah 3. Pelajari Ekspresi Reguler dengan Python. . Langkah 4. Pelajari pustaka Ilmiah dengan Python – NumPy, SciPy, Matplotlib, dan Pandas. . Langkah 5. Visualisasi Data yang Efektif Berapa hari yang dibutuhkan untuk mempelajari Python untuk ilmu data?Secara umum, dibutuhkan sekitar dua hingga enam bulan untuk mempelajari dasar-dasar Python. Tapi Anda bisa belajar cukup banyak untuk menulis program singkat pertama Anda dalam hitungan menit. Mengembangkan penguasaan array yang luas dari perpustakaan Python bisa memakan waktu berbulan-bulan atau bertahun-tahun. |
Bagaimana saya mulai belajar python untuk ilmu data?
Pos Terkait
Copyright © 2024 ketajaman Inc.
