5 เหตุผลในการเลือก Python สำหรับ Data Science – มันง่ายแค่ไหน

เมื่อ Data Science กลายเป็นตัวเลือกอาชีพใหม่ที่กำลังมาแรงสำหรับศตวรรษที่ 21 มันดึงดูดทั้งผู้สนใจรุ่นใหม่และมืออาชีพอย่างมอดไหม้เป็นไฟ ในขณะที่อาชีพใน Data Science มีแนวโน้มสูง แต่ส่วนที่นักศึกษาใหม่มักจะหลงทางในตอนเริ่มต้น

หากคุณเพิ่งเริ่มต้นกับ Data Science คำถามที่ผุดขึ้นมาในหัวเป็นอย่างแรกคือ:

ฉันจะเริ่มจากตรงไหนดี?

เราจะหยุดความสับสนของคุณ คุณเริ่มต้นด้วย Python

ตอนนี้ คุณอาจจะถามว่า ทำไมต้องเรียน Python? มีอะไรพิเศษเกี่ยวกับเรื่องนี้ ?

เหตุใดจึงเลือก Python สำหรับ Data Science

อาจฟังดูซ้ำซาก แต่ Python เป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบสำหรับผู้เริ่มต้นที่พยายามเริ่มต้นใน Data Science มีเหตุผลมากมายสำหรับเรื่องนี้ แต่ก่อนที่เราจะเจาะลึกลงไปในเหตุผลเหล่านั้น มาดูสถิติบางอย่างเพื่อสนับสนุนการอ้างสิทธิ์ของเรา

จากการศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้ Python เป็นตัวเลือกภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในหมู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Python อยู่ในอันดับต้น ๆ มาระยะหนึ่งแล้ว – ไม่มีอะไรน่าแปลกใจเกี่ยวกับเรื่องนี้

ทำไม?

รายงานโดย Cloud Academy ยืนยันว่า:

“Python ขึ้นชื่อว่าเป็นภาษาที่ใช้งานง่ายซึ่งใช้ในหลายๆ โดเมนในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์… ใช้งานได้ง่าย และชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ทุ่มเททำงานเพื่อสร้างระบบประปาที่จำเป็นสำหรับการแก้ปัญหาการคำนวณที่ซับซ้อน อาจเป็นไปได้ว่าบริษัทจำนวนมากขึ้นกำลังย้ายโครงการข้อมูลและผลิตภัณฑ์ไปสู่การผลิต R ไม่ใช่ภาษาโปรแกรมทั่วไปอย่าง Python”

เป็นภาษาที่ใช้งานง่ายพร้อมคำศัพท์แบบง่ายที่ซ้อนกันด้วยไลบรารีที่มีคุณสมบัติครบถ้วน (เรียกอีกอย่างว่าเฟรมเวิร์ก) ซึ่งช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการได้เร็วกว่าภาษาอื่น Python เป็นภาษาระดับสูงที่มีความเป็นอิสระในตัวเอง คุณไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมมาก่อนเพื่อเรียนรู้ Python และส่วนที่ดีที่สุดคือทำได้ทุกอย่าง

นี่คือ 5 เหตุผลที่จะแสดงให้คุณเห็นว่าเหตุใด Python จึงเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น

1. เรียนง่าย

เหตุผลหลักที่ทำให้ Python เป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบสำหรับผู้เริ่มต้นคือความเรียบง่ายและเส้นโค้งการเรียนรู้ที่ราบรื่น ไวยากรณ์ของมันง่ายมากและเป็นมิตรกับผู้เริ่มต้น

2. ความสามารถในการปรับขนาด

Python เป็นภาษาที่ปรับขนาดได้สูงและเร็วกว่าภาษาอื่นๆ เช่น R, Stata และ Matlab มาก ความสามารถในการปรับขนาดยังช่วยเพิ่มความฉลาดทางความยืดหยุ่น ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมากในการแก้ปัญหาและการพัฒนาแอป

3. ห้องสมุดที่มีให้เลือกมากมาย

เมื่อพูดถึงไลบรารี่ ไม่มีอะไรจะเอาชนะ Python ได้ ภาษายังเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับการพัฒนาเกม Python มาพร้อมกับโฮสต์ของไลบรารี Data Science และ Data Analytics รวมถึง Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, StatsModels และอีกมากมาย ต้องขอบคุณไลบรารีที่กว้างใหญ่ไพศาลเช่นนี้ Python จึงสามารถเสนอวิธีแก้ปัญหาที่ยอดเยี่ยมสำหรับแก้ไขปัญหาเฉพาะได้เสมอ

4. ชุมชน ActivePython

ชุมชนที่กระตือรือร้นและแข็งแกร่งสนับสนุน Python ไม่ว่าคุณจะมีปัญหาอะไร (เรากำลังพูดถึงปัญหาการเขียนโค้ดที่นี่ ไม่ใช่ปัญหาชีวิต!) คุณสามารถวางใจได้ว่าระบบนิเวศของ Python จะช่วยเหลือและสนับสนุนคุณเสมอ ชุมชน Python มีส่วนสนับสนุน พัฒนาไลบรารี และสร้างเครื่องมือ Python ใหม่อย่างสม่ำเสมอ นี่เป็นหนึ่งในสาเหตุหลักที่ทำให้ Python ได้รับความนิยม

5. ตัวเลือกมากมายสำหรับการสร้างภาพ

Python เต็มไปด้วยตัวเลือกการแสดงภาพหลายแบบ กรณีที่ดี - Matplotlib ซึ่งเป็นรากฐานเพิ่มเติมสำหรับการพัฒนาไลบรารีอื่น ๆ เช่น Pandas Plotting, Seaborn และ ggplot เป็นต้น เฟรมเวิร์กการแสดงภาพที่สมบูรณ์เหล่านี้ช่วยให้คุณเข้าใจข้อมูลที่อยู่ในมือ และยังแสดงภาพสิ่งที่คุณค้นพบผ่านแผนภูมิวงกลม พล็อตกราฟิก กราฟ และแม้แต่แผนภาพเชิงโต้ตอบที่พร้อมใช้งานบนเว็บ

จะเรียนรู้ Python สำหรับ Data Science ได้อย่างไร

ตอนนี้เราจะแสดงวิธีการเรียนรู้ Python ในไม่กี่ขั้นตอนง่ายๆ

1. ตั้งค่าเครื่องของคุณ

คุณไม่สามารถเรียนรู้ Python ได้โดยไม่ต้องเตรียมเครื่องของคุณให้พร้อมใช่ไหม

วิธีที่สะดวกที่สุดคือดาวน์โหลด Anaconda จาก Continuum.io แล้วคุณจะไปได้ดี เพราะมันมาพร้อมกับทุกสิ่งที่คุณต้องการตลอดการเดินทาง

2. เริ่มต้นด้วยพื้นฐานของ Python

วิธีที่ดีที่สุดในการเริ่มเรียนรู้ Python คือการหาหลักสูตร Python ที่เหมาะสมซึ่งออกแบบมาสำหรับ Data Science โดยเฉพาะ หลักสูตร Python จะแนะนำพื้นฐานของ Python รวมถึงตัวแปร ประเภทข้อมูล ฟังก์ชัน ลูป โอเปอเรเตอร์ คำสั่งแบบมีเงื่อนไข และอื่นๆ คุณจะไม่เพียงแต่ต้องเข้าใจว่าแนวคิดเหล่านี้คืออะไร แต่ยังต้องเรียนรู้เกี่ยวกับจุดประสงค์เฉพาะของแนวคิดเหล่านี้ด้วย

3. ทำความคุ้นเคยกับ Python Libraries

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ไลบรารี Python มีประโยชน์อย่างมากในการเขียนโปรแกรม ดังนั้น เมื่อคุณเข้าใจพื้นฐานของภาษาแล้ว คุณต้องก้าวไปสู่สิ่งที่ดีที่สุดถัดไป นั่นคือไลบรารี Python ห้องสมุดที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ได้แก่ Pandas, NumPy, SciPy, PyTorch, Theano, Scikit-Learn, Keras และ Eli5

4. การวิเคราะห์ข้อมูลหลัก การจัดการ และการแสดงภาพด้วย Pandas

หากคุณต้องการทำงานกับ Python คุณต้องรู้ถึงความสำคัญของ Pandas มาพร้อมกับโครงสร้างข้อมูลประสิทธิภาพสูงที่เรียกว่า “DataFrame” ซึ่งทำงานได้ดีที่สุดสำหรับข้อมูลแบบตารางประเภทต่างๆ นอกจากนั้น ยังมีเครื่องมือที่มีประโยชน์มากมายสำหรับการอ่าน/เขียนข้อมูล การจัดการข้อมูลที่ขาดหายไป การกรองข้อมูล การล้างข้อมูลดิบ การผสานชุดข้อมูล และการแสดงข้อมูลด้วยภาพ เมื่อคุณรู้จักแพนด้าจากภายในแล้ว ประสิทธิภาพของคุณจะเพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด

แต่มีสิ่งที่จับได้ – Pandas รวมเอาฟังก์ชันการทำงานมากมายเพื่อทำงานเดียวกันให้สำเร็จ เป้าหมายของคุณควรคือการหาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

5. ทำงานในโครงการ Python ขนาดเล็ก

เมื่อถึงขั้นตอนนี้ คุณจะรู้พื้นฐานทั้งหมดของ Python ไลบรารีและการใช้งานของมัน ถึงเวลานำความรู้เชิงทฤษฎีของคุณไปใช้งานจริง – ทำงานกับโปรเจ็กต์ Python คุณไม่จำเป็นต้องสร้างอะไรที่ซับซ้อนเกินไป คุณสามารถเริ่มทำงานกับ API และพัฒนาแอปพลิเคชันขนาดเล็กด้วย Python คุณยังสามารถลองทำกิจวัตรเล็กๆ โดยอัตโนมัติด้วย Python

บรรทัดล่าง - พยายามนำความรู้ของคุณไปใช้ให้เกิดประโยชน์และสร้างบางสิ่งบางอย่าง!

6. ฝึกฝนและพัฒนาทักษะต่อไป

“การฝึกฝนทำให้ผู้ชายสมบูรณ์แบบ”

Python ก็เหมือนกันกับอย่างอื่น ด้วยการฝึกฝนเป็นประจำ คุณจะได้ฝึกฝนทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณ ยิ่งคุณฝึกฝนมากเท่าไหร่ คุณก็จะยิ่งเก่งขึ้นเท่านั้น นอกเหนือจากการพัฒนาโครงการ Data Science ส่วนบุคคลแล้ว คุณยังสามารถเข้าร่วมการแข่งขัน Kaggle ลงทะเบียนในหลักสูตรออนไลน์ขั้นสูง เข้าร่วม Data Science และการประชุม/สัมมนาด้านเทคนิค อ่านหนังสือ ฯลฯ มีหลายวิธีในการเรียนรู้ – คุณต้องเป็น เปิดไอเดียการเรียนรู้!

สรุป…

ทำตามขั้นตอนเหล่านี้และฝึกฝนอย่างเคร่งครัด และคุณมั่นใจว่าจะเชี่ยวชาญ Python ในเวลาประมาณสามเดือน อย่างไรก็ตาม คุณต้องจำไว้ว่า Python มีการพัฒนาทุกวัน แม้ในขณะที่เรากำลังพูดอยู่ก็ตาม มีบางคนที่มีส่วนร่วมในชุมชน Python อย่างแข็งขัน เส้นโค้งการเรียนรู้ที่ง่ายของ Python ปัจจัยความสามารถในการขยายได้สูงและแน่นอนว่าความเรียบง่ายทำให้เป็นภาษาสำหรับผู้เริ่มต้น และในการเขียนโปรแกรม เมื่อคุณเชี่ยวชาญภาษาการเขียนโปรแกรมหนึ่งภาษา การเรียนรู้ภาษาอื่นจะไม่เป็นงานที่ยากอีกต่อไป

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

มีความสุขในการเรียนรู้!