پایتون به دلیل سادگی و گستره وسیعی از کتابخانه ها به زبان برنامه نویسی برای علم داده تبدیل شده است. اگر تازه وارد پایتون هستید و علاقه مند به کاوش در دنیای علم داده هستید، این وبلاگ مبتدی برای شما مناسب است. بیایید سفر خود را برای یادگیری پایتون برای علم داده آغاز کنیم!
1. اصول اولیه را درک کنید:
با درک اصول برنامه نویسی پایتون شروع کنید. با آن راحت شوید نحو زبان، انواع داده، ساختارهای کنترل (مانند حلقه ها و شرطی ها)، توابع و مفاهیم برنامه نویسی شی گرا (OOP). می‌توانید آموزش‌های آنلاین، دوره‌های تعاملی و کتاب‌های مبتدی را بیابید تا به شما در یادگیری قدم به قدم پایتون کمک کنند.
بررسی کنید👇 کجا پایتون را رایگان یاد بگیریم؟
2. محیط خود را تنظیم کنید:
برای شروع کدنویسی در پایتون، باید محیط توسعه خود را راه اندازی کنید. پایتون را روی کامپیوتر خود نصب کنید و a را انتخاب کنید ویرایشگر کد کاربرپسند یا محیط توسعه یکپارچه (IDE). گزینه های پیشنهادی شامل Anaconda، Jupyter Notebook، PyCharm و Visual Studio Code. این ابزارها یک تجربه کدنویسی روان و شهودی را ارائه می دهند.
3. کتابخانه های ضروری برای علم داده:
پایتون کتابخانه های قدرتمندی را ارائه می دهد که به طور خاص برای علم داده طراحی شده اند. با یادگیری کتابخانه های اساسی زیر شروع کنید:
آ. NumPy: NumPy محاسبات عددی را ساده می کند و از آرایه های چند بعدی پشتیبانی می کند. برای دستکاری داده ها و عملیات ریاضی ضروری است.
ب پانداها: Pandas یک کتابخانه همه کاره برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها است. این ساختارهای داده با استفاده آسان مانند DataFrames و Series را فراهم می کند و شما را قادر می سازد تا داده ها را بدون زحمت تمیز، تبدیل و کاوش کنید.
ج. Matplotlib: Matplotlib یک کتابخانه تجسمی است که به شما کمک می کند انواع مختلفی از نمودارها را ایجاد کنید. با Matplotlib، می توانید داده ها را با ایجاد نمودارهای خطی، نمودارهای پراکنده، هیستوگرام و موارد دیگر به طور موثر تجسم کنید.
د متولدین دریا: Seaborn در بالای Matplotlib ساخته شده است و عملکردهای سطح بالاتری را برای تجسم داده های آماری ارائه می دهد. این فرآیند ایجاد طرح های بصری جذاب را تنها با چند خط کد ساده می کند.
ه. Scikit- Learning: Scikit-learn یک کتابخانه محبوب یادگیری ماشینی است که ابزارهایی را برای طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و موارد دیگر ارائه می دهد. این یک نقطه شروع عالی برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی است.
4. با داده های واقعی تمرین کنید:
مهارت های پایتون و علم داده خود را در مجموعه داده های دنیای واقعی اعمال کنید. پلتفرم هایی مانند Kaggle، UCI Machine Learning Repository و Google’s Dataset جستجو مجموعه داده های متنوعی را در دامنه های مختلف ارائه می دهد. قبل از اینکه به کارهای پیچیده تر بروید، با پروژه های ساده مانند تمیز کردن و کاوش داده ها شروع کنید.
5. تکنیک های دستکاری و تجسم داده ها را بیاموزید:
دستکاری و تجسم داده ها برای علم داده بسیار مهم است. تمرین استفاده از پانداها به فیلتر، مرتب‌سازی، گروه‌بندی و جمع‌آوری داده‌ها. نحوه مدیریت داده های از دست رفته، ادغام مجموعه داده ها و انجام عملیات پیشرفته مانند چرخش را بیاموزید. پانداها را با Matplotlib و Seaborn ترکیب کنید تا تصاویری بسازید که بینش‌هایی را از داده‌ها آشکار می‌کند.
6. در یادگیری ماشینی غوطه ور شوید:
هنگامی که یک پایه قوی در پایتون و دستکاری داده ها دارید، دنیای یادگیری ماشین را کشف کنید. Scikit- Learn طیف گسترده ای از الگوریتم ها و ابزارها را برای ساخت مدل های پیش بینی ارائه می دهد. با الگوریتم‌های ساده مانند رگرسیون خطی شروع کنید و به تدریج به سمت تکنیک‌های پیشرفته‌تر مانند درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی و شبکه‌های عصبی پیش بروید. اصول پشت هر الگوریتم را بدانید و یاد بگیرید که چگونه عملکرد مدل را ارزیابی کنید.
7. دانش خود را گسترش دهید:
علم داده یک حوزه همیشه در حال توسعه است، بنابراین به روز ماندن ضروری است. سایر کتابخانه های پایتون را کاوش کنید TensorFlow، Keras و PyTorch برای کاربردهای یادگیری عمیق درباره تکنیک های پیش پردازش داده ها، مهندسی ویژگی ها، استقرار مدل و پلت فرم های رایانش ابری مانند AWS یا Google Cloud بیاموزید.
25 بهترین دوره پایتون را که باید بدانید را بررسی کنید
نتیجه:
یادگیری پایتون برای علم داده یک سفر هیجان انگیز است. با تسلط بر اصول پایتون، آشنایی با کتابخانه های ضروری و تمرین در پروژه های دنیای واقعی، مهارت های لازم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده ماهر را به دست خواهید آورد. به یاد داشته باشید که به یادگیری ادامه دهید، کنجکاو بمانید و در طول مسیر از آن لذت ببرید. کد نویسی مبارک!
