Начало работы с Python для Data Science

Python для Data Science

 

Лето закончилось, и пора вернуться к учебе или работе над своим планом саморазвития. Многие из вас, возможно, провели лето, размышляя о том, какими будут вашими следующими шагами, и если они связаны с Data Science, вам нужно прочитать этот блог.

Генеративное ИИ, ChatGPT, Google Bard – это, вероятно, термины, которые вы слышали за последние несколько месяцев. С этим шумом многие из вас задумываются о входе в техническую сферу, такую как Data Science.

Люди из разных областей стремятся сохранить свои рабочие места, поэтому они будут стремиться развивать свои навыки, чтобы соответствовать текущему рынку. Это конкурентный рынок, и мы видим все больше и больше людей, интересующихся Data Science; где есть тысячи курсов онлайн, буткемпы и магистратура (MSc), доступные в этой области.

• Решение проблемы Leetcode с использованием обучения с подкреплением
• Моделирование данных для обычных смертных – Часть 2 Основы многомерного моделирования
• Связь идей Сравнение SQL и Python запросов с использованием аналитики книжного магазина

Если вы хотите узнать, какие БЕСПЛАТНЫЕ курсы можно пройти по Data Science, прочитайте статью “Лучшие бесплатные онлайн-курсы по Data Science на 2023 год”.

Сказанное выше, если вы хотите проникнуть в мир Data Science, вам нужно знать о Python.

 

Роль Python в Data Science

 

Python был разработан в феврале 1991 года голландским программистом Гвидо ван Россумом. Дизайн языка сильно акцентирует на легкую читаемость кода. Конструкция языка и объектно-ориентированный подход помогают новым и опытным программистам писать понятный код, от маленьких проектов до больших проектов, использовать небольшие данные и большие данные.

31 год спустя Python считается одним из лучших языков программирования для изучения сегодня.

Python содержит различные библиотеки и фреймворки, чтобы вам не приходилось все делать с нуля. Эти предварительно построенные компоненты содержат полезный и читаемый код, который вы можете реализовать в своих программах. Например, NumPy, Matplotlib, SciPy, BeautifulSoup и другие.

Если вы хотите узнать больше о библиотеках Python, прочитайте следующую статью: “Библиотеки Python, которыми должны владеть Data Scientist’ы в 2022 году”.

Python эффективен, быстр и надежен, что позволяет разработчикам создавать приложения, выполнять анализ и производить визуализированный вывод с минимальными усилиями. Все, что вам нужно, чтобы стать Data Scientist’ом!

 

Настройка Python

 

Если вы хотите стать Data Scientist’ом, мы расскажем вам пошаговое руководство по началу работы с Python:

 

Установите Python

 

Сначала вам нужно скачать последнюю версию Python. Вы можете узнать о последней версии, перейдя на официальный веб-сайт здесь.

В зависимости от вашей операционной системы, следуйте инструкциям по установке до конца.

 

Выберите свою IDE или редактор кода

 

IDE – это интегрированная среда разработки, это программное приложение, которое программисты используют для более эффективной разработки программного кода. Редактор кода имеет ту же цель, но это программа текстового редактора.

Если вы не уверены, какой выбрать, я предоставлю список популярных вариантов:

• Visual Studio Code (VSCode)
• PyCharm
• Jupyter Notebook

Когда я начинал свою карьеру Data Scientist’а, я работал с VSC и Jupyter Notebook, которые я нашел очень полезными для изучения Data Science и интерактивного программирования. После выбора подходящего варианта установите его и пройдите обучение по его использованию.

 

Изучите основы

 

Прежде чем погружаться в глубокие проекты, вам нужно сначала изучить основы. Итак, давайте погрузимся в них.

 

Переменные и типы данных

 

Переменные – это терминология, используемая для контейнеров, в которых хранятся значения данных. Значения данных имеют различные типы данных, такие как целые числа, числа с плавающей точкой, строки, списки, кортежи, словари и другие. Изучение этих типов данных очень важно и строит вашу фундаментальную базу знаний.

В следующем примере переменная – это имя, и она содержит значение “John”. Тип данных – строка: name = "John" .

 

Операторы и выражения

 

Операторы – это символы, которые позволяют выполнять вычислительные задачи, такие как сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень и т. д. Выражение в Python – это комбинация операторов и операндов.

Например x = x + 1 0x = x + 10 x = x+ 10

 

Структуры управления

 

Структуры управления облегчают вашу жизнь программирования, указывая поток выполнения в вашем коде. В Python есть несколько типов структур управления, которые вам нужно изучить, такие как условные операторы, циклы и обработка исключений.

Например:

if x > 0: 
    print("Положительное") 
else: 
    print("Неположительное")

 

Функции

 

Функция – это блок кода, и этот блок кода может быть запущен только при вызове. Вы можете создать функцию, используя ключевое слово def.

Например 

def greet(name): 
    return f"Привет, {name}!"

 

Модули и библиотеки

 

Модуль в Python – это файл, содержащий определения и инструкции Python. Он может определять функции, классы и переменные. Библиотека – это набор связанных модулей или пакетов. Модули и библиотеки могут быть использованы путем их импорта с помощью оператора import.

Например, я упомянул выше, что в Python есть различные библиотеки и фреймворки, такие как NumPy. Вы можете импортировать эти различные библиотеки, запустив:

import numpy as np
import pandas as pd
import math
import random 

 

Существует различные библиотеки и модули, которые вы можете импортировать с помощью Python.

 

Работа с данными

 

После того, как вы лучше понимаете основы и как они работают, вашим следующим шагом будет использование этих навыков для работы с данными. Вам потребуется научиться:

 

Импорт и экспорт данных с использованием Pandas

 

Pandas – это широко используемая библиотека Python в мире науки о данных, так как она предлагает гибкий и интуитивно понятный способ работы с наборами данных любого размера. Допустим, у вас есть файл CSV с данными, вы можете использовать pandas для импорта набора данных следующим образом:

import pandas as pd

example_data = pd.read_csv("data/example_dataset1.csv")

 

Очистка и манипулирование данными

 

Очистка и манипулирование данными являются важными этапами в фазе предварительной обработки данных проекта по науке о данных, поскольку вы обрабатываете исходные данные и проверяете все их несоответствия, ошибки и отсутствующие значения, чтобы преобразовать их в структурированный формат, который можно использовать для анализа.

Элементы очистки данных включают:

• Обработка отсутствующих значений
• Дубликаты данных
• Выбросы
• Преобразование данных
• Очистка типов данных

Элементы манипулирования данными включают:

• Выбор и фильтрация данных
• Сортировка данных
• Группировка данных
• Соединение и объединение данных
• Создание новых переменных
• Поворот и кросс-табуляция

Вам потребуется изучить все эти элементы и как они используются в Python. Хотите начать сейчас, вы можете изучить очистку и предварительную обработку данных для науки о данных с помощью этой бесплатной электронной книги.

 

Статистический анализ

 

В рамках вашей работы в качестве специалиста по данным вам потребуется узнать, как анализировать данные для выявления тенденций, паттернов и идей. Это можно сделать с помощью статистического анализа. Это процесс сбора и анализа данных с целью выявления паттернов и тенденций.

Эта фаза используется для удаления предубеждений с помощью числового анализа, позволяющего вам продвигать свои исследования, разрабатывать статистические модели и многое другое. Выводы используются в процессе принятия решений для предсказания будущих событий на основе прошлых тенденций.

Существует 6 типов статистического анализа:

1. Описательный анализ
2. Исследовательский анализ
3. Прогностический анализ
4. Прескриптивный анализ
5. Исследовательский анализ данных
6. Причинно-следственный анализ

В этом блоге я более подробно расскажу о исследовательском анализе данных.

 

Исследовательский анализ данных (EDA)

 

После очистки и обработки данных они готовы к следующему шагу: исследовательскому анализу данных. В этот момент ученые-данные анализируют и исследуют набор данных, создают сводку основных характеристик/переменных, которые могут помочь им получить дополнительное понимание и создать визуализацию данных.

Среди инструментов EDA:

• Прогнозные модели, такие как линейная регрессия
• Техники кластеризации, такие как кластеризация K-средних
• Техники снижения размерности, такие как анализ главных компонент (PCA)
• Визуализации одной переменной, двух переменных и многих переменных

Эта фаза анализа данных может быть самым сложным аспектом и требует много практики. Библиотеки и модули могут помочь вам, но вам нужно понимать поставленную задачу и то, какой результат вы хотите получить, чтобы определить, какой инструмент EDA вам нужен.

 

Визуализация данных

 

Исследовательский анализ данных используется для получения дополнительного понимания и создания визуализации данных. Как ученый-данных, от вас ожидается создание визуализаций ваших результатов. Это могут быть базовые визуализации, такие как линейные графики, столбчатые диаграммы и точечные диаграммы, но также можно быть очень творческими, например, создавать тепловые карты, хороплет-карты и пузырьковые диаграммы.

Существует несколько библиотек визуализации данных, которые вы можете использовать, но наиболее популярны следующие:

• Matplotlib
• Seaborn
• Plotly

Визуализация данных позволяет лучше коммуницировать, особенно для заинтересованных сторон, которые не обладают высокой технической подготовкой.

 

Заключение

 

Этот блог предназначен для руководства начинающих в том, как изучать Python в своей карьере в области науки о данных. Каждая фаза требует времени и внимания для освоения. Поскольку я не могу подробно описать каждую фазу, я создал краткий список, который может помочь вам в дальнейшем:

• Важность очистки данных в науке о данных
• Введение в науку о данных: руководство для начинающих
• Как перейти в науку о данных из другой области?

    Nisha Arya – это ученый-данных, фрилансер-технический писатель и менеджер сообщества в VoAGI. Она особенно заинтересована в предоставлении советов по карьере в области науки о данных или обучающих и теоретических материалах по науке о данных. Она также хочет исследовать различные способы, которыми искусственный интеллект может быть полезен для продления человеческой жизни. Она стремится расширить свои знания в области технологий и навыки письма, помогая при этом другим.