推荐：使用NSDT场景编辑器快速搭建 3D 应用场景

来自不同角色的人都希望保住自己的工作，因此他们将致力于发展自己的技能以适应当前的市场。这是一个竞争激烈的市场，我们看到越来越多的人对数据科学产生兴趣;该行业有数千门在线课程、训练营和硕士 （MSc）。

话虽如此，如果你想进入数据科学的世界，你需要了解 Python。

Python 在数据科学中的作用

Python 由荷兰程序员 Guido van Rossum 于 1991 年<>月开发。该设计非常强调代码的易读性。语言和面向对象方法的构建有助于新的和当前的程序员编写清晰易懂的代码，从小项目到大项目，再到使用小数据到大数据。

31 年后，Python 被认为是当今最好的编程语言之一。

Python 包含各种库和框架，因此您不必从头开始做所有事情。这些预构建的组件包含有用且可读的代码，您可以在程序中实现这些代码。例如，NumPy，Matplotlib，SciPy，BeautifulSoup 等。

如果您想了解有关 Python 库的更多信息，请阅读以下文章：2022 年科学家应该知道的 Python 库数据。

Python 高效、快速且可靠，允许开发人员以最小的工作量创建应用程序、执行分析和生成可视化输出。成为数据科学家所需的一切！

设置 Python

如果你想成为一名数据科学家，我们将通过一个分步指南来帮助你开始使用 Python：

安装 Python

首先，您需要下载最新版本的 Python。您可以通过前往官方网站找到最新版本 此处.

根据您的操作系统，按照安装说明进行操作直到最后。

选择 IDE 或代码编辑器

IDE 是一个集成开发环境，它是程序员用来更有效地开发软件代码的软件应用程序。代码编辑器具有相同的目的，但它是文本编辑器程序。

如果您不确定选择哪一个，我将提供热门选项列表：

• Visual Studio Code （VSCode）

• PyCharm

• Jupyter Notebook

当我开始我的数据科学职业生涯时，我使用 VSC 和 Jupyter Notebook，我发现它们在我的数据科学学习和交互式编码中非常有用。一旦您选择了适合您需求的产品，请安装它并完成有关如何使用它们的演练。

学习基础知识

在深入研究综合项目之前，您需要先学习基础知识。因此，让我们深入研究它们。

变量和数据类型

变量是用于存储数据值的容器的术语。数据值具有各种数据类型，例如整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。学习这些非常重要，可以建立您的基础知识。

在下面的示例中，变量是一个名称，它包含值“John”。数据类型为字符串：。name = "John"

运算符和表达式

运算符是允许计算任务的符号，例如加法、减法、乘法、除法、幂等。Python 中的表达式是运算符和操作数的组合。

例如x = x + 1 0x = x + 10 x = x+ 10

控制结构

控制结构通过在代码中指定执行流，使编程工作更轻松。在 Python 中，您需要学习几种类型的控制结构，例如条件语句、循环和异常处理。

例如：

if x > 0:     print("Positive") else:     print("Non-positive")

功能

函数是一个代码块，这个代码块只有在被调用时才能运行。您可以使用关键字创建函数。def

例如

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

模块和库

Python 中的模块是一个包含 Python 定义和语句的文件。它可以定义函数、类和变量。库是相关模块或包的集合。可以通过使用语句导入模块和库来使用它们。import

例如，我在上面提到 Python 包含各种库和框架，如 NumPy。您可以通过运行以下命令导入这些不同的库：

import numpy as npimport pandas as pdimport mathimport random 

您可以使用 Python 导入各种库和模块。

使用数据

一旦您更好地了解了基础知识及其工作原理，下一步就是使用这些技能来处理数据。您将需要学习如何：

使用 Pandas 导入和导出数据

Pandas 是数据科学领域广泛使用的 Python 库，因为它提供了一种灵活直观的方法来处理各种大小的数据集。假设您有一个 CSV 文件数据，您可以使用 pandas 通过以下方式导入数据集：

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

数据清理和操作

数据清理和操作是数据科学项目数据预处理阶段的重要步骤，因为您获取原始数据并梳理其所有不一致、错误和缺失值，以将其转换为可用于分析的结构化格式。

数据清理的要素包括：

• 处理缺失值

• 重复数据

• 异常

• 数据转换

• 数据类型清理

数据操作的元素包括：

• 选择和筛选数据

• 对数据进行排序

• 对数据进行分组

• 联接和合并数据

• 创建新变量

• 旋转和交叉制表

您将需要学习所有这些元素以及如何在 Python 中使用它们。想要立即开始，您可以使用这本免费电子书学习数据科学的数据清理和预处理。

统计分析

作为数据科学家的一部分，您需要了解如何梳理数据以识别趋势、模式和见解。您可以通过统计分析来实现这一点。这是收集和分析数据以识别模式和趋势的过程。

此阶段用于通过数值分析消除偏差，使您能够进一步研究、开发统计模型等。这些结论用于决策过程，以根据过去的趋势进行未来预测。

有 6 种类型的统计分析：

1. 描述性分析

2. 推论分析

3. 预测分析

4. 规范性分析

5. 探索性数据分析

6. 因果分析

在这篇博客中，我将更深入地探讨探索性数据分析。

探索性数据分析 （EDA）

清理和操作数据后，就可以进行下一步：探索性数据分析。这是数据科学家分析和调查数据集并创建主要特征/变量的摘要，以帮助他们获得进一步的见解并创建数据可视化。

EDA 工具包括

• 预测建模，如线性回归

• 聚类技术，例如 K 均值聚类

• 降维技术，如主成分分析 （PCA）

• 单变量、双变量和多变量可视化

数据科学的这个阶段可能是最困难的方面，需要大量的实践。库和模块可以为您提供帮助，但您需要了解手头的任务以及您希望的结果是什么，以确定您需要什么 EDA 工具。

数据可视化

EDA 用于获得进一步的见解并创建数据可视化。作为数据科学家，您需要创建发现的可视化效果。这可以是基本的可视化效果，例如折线图、条形图和散点图，但您可以非常有创意，例如热图、分区统计图和气泡图。

您可以使用各种数据可视化库，但这些是最受欢迎的：

• Matplotlib

• Seaborn

• Plotly

数据可视化可以更好地沟通，特别是对于技术倾向不高的利益相关者。

总结

本博客旨在指导初学者在数据科学职业生涯中学习 Python 需要采取的步骤。每个阶段都需要时间和精力来掌握。

原文链接：Python数据科学入门 (mvrlink.com)