Порция Бентум (инструктор по науке о данных)

Python — это язык программирования высокого уровня, который широко используется в аналитике данных, машинном обучении и научных вычислениях для таких задач, как предварительная обработка данных, исследование данных, выбор функций, обучение и оценка моделей. Это интерпретируемый язык, что означает, что код выполняется построчно без необходимости компиляции. Он имеет простой и интуитивно понятный синтаксис, очень близкий к английскому языку, что упрощает его изучение и использование. Благодаря своим обширным библиотекам и инструментам Python стал популярным выбором для аналитиков данных, инженеров и ученых, которым необходимо работать с большими и сложными наборами данных.

Аналитика данных — это процесс изучения больших и сложных наборов данных для извлечения полезной информации и идей. Python стал популярным языком в области анализа данных благодаря своим обширным библиотекам и инструментам, которые упрощают работу с данными, их визуализацию и моделирование. Некоторые из самых популярных библиотек, используемых для анализа данных в Python, включают NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-learn.

Библиотеки для аналитики данных в Python:

NumPy – это библиотека для научных вычислений, обеспечивающая поддержку больших многомерных массивов и матриц.

Pandas – это библиотека, предоставляющая структуры данных и инструменты для анализа данных, включая обработку, очистку и визуализацию данных.

Matplotlib – это библиотека для создания визуализаций на Python, включая линейные диаграммы, точечные диаграммы и гистограммы.

Scikit-learn – это библиотека для машинного обучения, предоставляющая алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации.

Другие библиотеки:

  1. ТензорФлоу
  2. Керас
  3. ПиТорч и др.

В течение следующих нескольких недель я опубликую подробное описание каждой из этих библиотек.

Вы новичок и хотите изучить Python для анализа данных? Есть много вариантов. И вот несколько примеров как бесплатных, так и платных курсов, которые помогут вам начать работу. Я также включил ссылки на видео YouTube, которые могут помочь вам научиться:

Бесплатные курсы:

  • Курс Codecademy Python: пусть слово «новичок» не вводит вас в заблуждение — этот курс охватывает все, от основ до более сложных тем, таких как визуализация данных.
  • Курс DataCamp «Введение в Python»: этот курс предназначен для начинающих, которые конкретно заинтересованы в анализе данных.
  • Справочник по Python для науки о данных (автор Джейкоб Т. Вандерплас). Этот ресурс больше похож на учебник, чем на традиционный курс, но это отличный бесплатный вариант для тех, кто предпочитает учиться, читая и практикуясь.

Платные курсы:

  • Курс Data Analytics Professional от Azubi Africa предназначен для тех, кто интересуется аналитикой и машинным обучением. Курс Azubi Africa специально разработан для обучения навыкам анализа данных от новичков до профессионалов. Он включает модули по программированию на Python, Excel, SQL, машинному обучению и визуализации с использованием Power BI. Этот курс включает в себя практические проекты и тематические исследования, чтобы помочь студентам применить то, что они узнали. Самостоятельная программа, которая позволяет вам учиться в своем собственном темпе. Курс разработан, чтобы быть доступным по цене и доступным для учащихся по всей Африке с возможностью оплаты позже и помощи в поиске работы после окончания программы. Отличный вариант для тех, кто хочет начать карьеру в области анализа данных.
  • Полный курс Python Bootcamp от Udemy: этот курс содержит более 20 часов видеоконтента и включает в себя практические проекты, которые помогут вам применить то, что вы узнали.
  • Прикладная наука о данных Coursera со специализацией Python: этот курс включает в себя пять различных курсов, которые охватывают все, от основ Python до алгоритмов машинного обучения.
  • Dataquest Python для науки о данных: это сервис на основе подписки, который предлагает интерактивные уроки и реальные проекты, которые помогут вам развить свои навыки.

Ресурсы YouTube:

я. «Полный курс Python для науки о данных — Изучите Python для анализа данных» от Edureka!

II. «Учебное пособие по Python Pandas (часть 1): введение в DataFrames», Кори Шафер

III. «Учебное пособие по анализу данных Python: анализ реального набора данных с помощью Python Pandas», Кит Галли

IV. «Руководство по науке о данных Python — полный курс» от freeCodeCamp.org

v. «Учебный курс Python для науки о данных и машинного обучения», Хосе Портилья

ви. «Анализ данных с помощью Python и Pandas Tutorial Introduction» от Sentdex

vii. «Учебное пособие по Matplotlib — построение графиков на Python», Кори Шафер

VIII. «Введение в машинное обучение с помощью Python и Scikit-Learn» от Data School

икс. «Визуализация данных с помощью Python — полный курс для начинающих» от freeCodeCamp.org

Икс. «Учебное пособие по Scikit-learn | Машинное обучение с Python» от Edureka!

Это всего лишь несколько примеров из множества видео на YouTube, доступных для изучения Python для анализа данных.

Важно найти подходящего инструктора и стиль преподавания, которые подходят именно вам.

Итак, для вас есть курс. Приятного обучения!