Descubra o poder do Python para ciência de dados: um roteiro de 6 etapas para iniciantes
Python tornou-se uma linguagem de programação popular na comunidade de ciência de dados devido à sua simplicidade, flexibilidade e ampla variedade de bibliotecas e ferramentas. Com seus poderosos recursos de manipulação e estudo de dados, o Python emergiu uma vez que a linguagem de escolha para cientistas de dados, engenheiros de aprendizagem de máquina e analistas.
Ao aprender Python, você pode efetivamente limpar e manipular dados, gerar visualizações e erigir modelos de aprendizagem de máquina. Ele também tem uma comunidade potente com muitos recursos e suporte on-line, tornando mais fácil para iniciantes aprender e principiar.
Nascente blog guiará seu caminho por meio de um roteiro detalhado, juntamente com alguns recursos úteis que podem ajudá-lo a principiar a usá-lo.
Lanço 1. Aprenda os fundamentos da programação em Python
Antes de principiar com a ciência de dados, é precípuo ter uma compreensão sólida de seus conceitos de programação. Aprenda sobre sintaxe básica, tipos de dados, estruturas de controle, funções e módulos.
Lanço 2. Familiarize-se com as bibliotecas essenciais de ciência de dados
Depois de ter uma boa compreensão da programação Python, comece com bibliotecas essenciais de ciência de dados, uma vez que NumPy, Pandas e Matplotlib. Essas bibliotecas irão ajudá-lo com manipulação de dados, estudo de dados e visualização.
Nascente blog lista alguns dos principais Bibliotecas Python para ciência de dadosque podem ajudá-lo a principiar.
Passo 3. Aprenda estatística e matemática
Para explorar e interpretar dados corretamente, é crucial ter uma compreensão fundamental de estatística e matemática.Nascente breve tutorial em vídeo pode ajudá-lo a principiar com verosimilhança.
Outrossim, listamos alguns recursos úteisEstatisticasematemáticalivros que podem guiar seu caminho, verifique-os!
Lanço 4. Mergulhe no aprendizagem de máquina
Comece com os fundamentos do aprendizagem de máquina e prossiga até os tópicos avançados. Aprenda sobre aprendizagem supervisionado e não supervisionado, classificação, retorno, ajuntamento e muito mais.
isso detalhadoroteiro de aprendizagem de máquinapode ajudá-lo a principiar com esta lanço.
Passo 5. Trabalhe em projetos
Aplique seu conhecimento trabalhando em projetos de ciência de dados do mundo real. Isso ajudará você a lucrar experiência prática e também a erigir seu portfólio. Cá estão algunsideias de projetos Pythonvocê deve testar!
Lanço 6. Acompanhe as últimas tendências e desenvolvimentos
A ciência de dados é um campo em rápida evolução e é precípuo manter-se atualizado com os desenvolvimentos mais recentes. Participe de comunidades de ciência de dados, leia blogs, participe de conferências e workshops e continue aprendendo.
Nossos boletins semanais e mensais de ciência de dados podem ajudá-lo a se manter atualizado com as principais tendências do setor e recursos úteis de ciência de dados e IA, você podeinscreva-se cá.
Recursos adicionais
- Aprender uma vez queleia e indexe dados de série temporal usando o pacote Pandas e uma vez que erigir, prever ou prever um protótipo de série temporal ARIMA usando o pacote statsmodels do Python com levantecurso gratuito.
- Explore esta lista dos principais pacotes e aprenda uma vez que usá-loscom Thé limitado blogue.
- Confira nosso meio no YouTubepara Python & tutoriais de ciência de dados e cursos intensivos, certamente pode velejar do seu jeito.
Ao seguir essas etapas, você terá uma base sólida em programação Python e conceitos de ciência de dados, tornando mais fácil seguir uma curso em ciência de dados ou áreas afins.
Para uma introdução detalhada, confira nossoTreinamento em Python para Ciência de Dadosele pode ajudá-lo a aprender a linguagem de programação para estudo de dados, estudo, aprendizagem de máquina e engenharia de dados.
Empacotando
Em desenlace, o Python se tornou a linguagem de programação preferida na comunidade de ciência de dados devido à sua simplicidade, flexibilidade e ampla variedade de bibliotecas e ferramentas.
