使用Python技能改进数据科学的3个技巧

 tianxiadiyi   2019-07-06 13:43   94 人阅读  0 条评论

数据科学是发展很多事情的最发展领域之一。事实上,作为一名数据科学家,他是目前最赚钱的职业选择之一。

由于对数据科学家的巨大需求,选择数据科学作为职业选择为未来提供了很多范围和机会。

为什么用数据科学学习Python?

最近,Python作为数据科学和数据分析语言的选择引起了人们的极大兴趣。事实上,理解Python是数据科学职业所需的宝贵技能之一。

使用数据科学学习Python的原因包括:

  • 它是一种可以免费安装的开源语言。

  • 拥有广泛的在线社区。

  • 有助于成为数据科学和基于Web的分析产品生成的通用语言。

除了使用数据科学学习Python之外,成为一名成功的数据科学家的过程还应包括许多其他技术和软技能。如果您希望在这个领域开展繁荣的职业生涯,那么以下是使用Python技能改进数据科学的三大提示:

1.制作数据科学组合

作为一名有抱负的数据科学家,最重要的要求之一是建立一个投资组合。此投资组合下的这些项目应包括不同的数据集,其中包含您作为数据科学家所做的调查结果和有趣的见解。

请记住,您的投资组合不需要主题。您需要做的就是找到引起您兴趣的数据集,并以新的和创新的方式将它们组合在一起。

构建此类产品组合使您可以与其他数据科学家合作,并帮助您为自己构建强大的简历,反映您的准备和学习基础知识的意愿,以Python作为编程技能学习数据科学。

在您建立投资组合的同时,不要忘记提高您的技术能力。

2.学习如何清理数据

数据科学家的主要任务之一是分析数据,从中获取模型,并基于此预测有趣的结果。但是,很多时候,数据科学家可用的数据不干净或包含不需要的值。

因此,数据科学家必须学习如何清理数据作为其工作档案的一部分。

3.应用高级数据科学技术的工作

有抱负的数据科学家的数据科学之旅充满了不断的学习,但是您可以注册几个高级课程,以确保您已经涵盖了该领域的所有基础知识。

此外,还要努力学习所有先进的数据科学技术,包括分类,回归和k均值聚类模型,以及机器学习概念和创建神经网络。

如何用Python学习数据科学

作为开始,您必须找到正确的课程,以帮助您使用Python编程学习数据科学。精心策划的数据科学培训非常方便,并提供用户友好的数据科学主题介绍。

完成数据科学课程后,您将能够编写自己的Python脚本,执行动手数据分析,并开始创建自己的数据科学项目,并与其他数据科学家合作。

您将在本课程中学到什么

  • Python基础知识,包括类型,表达式和变量。

  • Python数据结构,包括列表和元组,集和字典。

  • Python编程基础知识,例如循环,函数,对象和类,条件和分支。

  • 如何使用Python中的数据(使用pandas加载数据,使用open打开和写入文件等)。

前进的道路

根据2019 - 2020年的估计,具有分析技能的总人口将超过250万。这反映了未来几年数据科学的巨大范围,为有抱负的数据科学家候选人提供了难以置信的机会。

上述用Python编程技巧改进数据科学的技巧可以进一步提升您作为数据科学家的职业前景。


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