Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn với vô số điểm đầu vào, tùy thuộc vào vị trí và cách thức bạn muốn bắt đầu. Tôi bắt đầu học khoa học dữ liệu cơ bản với ngôn ngữ có tên R, cho đến khi tôi gặp phải một trong nhiều hạn chế của nó. Python chắc chắn đã chiến thắng trong cuộc chiến R vs Python về khoa học dữ liệu, như tôi đã biết. Khi tôi muốn thực hiện bước tiếp theo trong hành trình khoa học dữ liệu của mình, tôi đã dựa vào Python. Học Python cho khoa học dữ liệu là một trong những cách nhanh nhất, dễ nhất và thú vị nhất để tiếp cận khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu là một kỹ năng rất có giá trị, với cả mức lương trung bình cao và sự hài lòng trong công việc, tuy nhiên vẫn có nhiều công ty đăng danh sách việc làm cho các nhà khoa học dữ liệu hơn là các nhà khoa học dữ liệu hiện tại thực sự tồn tại
Tôi bắt đầu bước chân vào thế giới khoa học dữ liệu bằng cách sử dụng Python vì nhiều lý do - nó được nhiều công ty lân cận FAANG sử dụng để thực hiện khoa học dữ liệu của họ, đó là một ngôn ngữ linh hoạt, dễ dàng cho các lập trình viên mới bắt đầu sử dụng và các lập trình viên chuyên nghiệp sử dụng
Mặc dù Python là ngôn ngữ có mục đích chung, bài viết này cung cấp cho bạn 10 lý do chắc chắn bạn nên học Python cho khoa học dữ liệu và giải thích Python là gì trong khoa học dữ liệu
· 1. Python is easy to learn
· 2. It’s easy to read
· 3. It’s popular
· 4. Huge Community of Pythonistas
· 5. Comprehensive set of data science libraries
· 6. Teaches the basics
· 7. Data cleaning is a breeze
· 8. Communication
· 9. Quick prototypes
· 10. Job security1. Python rất dễ họcViết mã có thể đáng sợ, đặc biệt đối với người mới bắt đầu. Nhưng Python là ngoại lệ. Nó có cú pháp và từ vựng khá đơn giản nên bạn có thể tiếp thu tương đối nhanh, đặc biệt là so với các ngôn ngữ phức tạp hơn như C, C++ và Java. Python, đối với các nhà khoa học dữ liệu, là một lựa chọn rõ ràng về ngôn ngữ để học
Nó đơn giản đến mức Next Academy thực sự khuyên dùng nó như một lựa chọn tuyệt vời cho trẻ học lập trình. Và đối với những người không phải là lập trình viên, có rất nhiều tài nguyên rẻ hoặc miễn phí để bắt đầu học Python
Nếu bạn muốn tham gia vào khoa học dữ liệu, Python là một lựa chọn ngôn ngữ mã hóa tuyệt vời vì bạn có thể thêm nó vào vành đai công cụ của mình khá nhanh chóng và ít tốn công sức nhất. Học khoa học dữ liệu với Python cho người mới bắt đầu có thể là một giải pháp đơn giản
2. Thật dễ dàng để đọcPython có cú pháp rõ ràng và đơn giản phản ánh tiếng Anh, vì vậy bất cứ điều gì bạn xây dựng sẽ được bạn và nhiều người hiểu, ngay cả khi họ không phải là Pythonistas
Khi tôi bắt đầu học Python, tôi thấy nó hoàn toàn phù hợp để tiếp xúc với các khái niệm và nhiệm vụ khoa học dữ liệu cơ bản
Một trong những kỹ năng quan trọng nhất đối với nhà phân tích dữ liệu là thành thạo ngôn ngữ lập trình. Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng SQL [Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc] để giao tiếp với cơ sở dữ liệu, nhưng khi nói đến việc làm sạch, thao tác, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, bạn đang xem Python hoặc R
Python so với. r. Có gì khác biệt?
Python và R đều là các ngôn ngữ mã nguồn mở, miễn phí có thể chạy trên Windows, macOS và Linux. Cả hai đều có thể xử lý bất kỳ nhiệm vụ phân tích dữ liệu nào và cả hai đều được coi là ngôn ngữ tương đối dễ học, đặc biệt là đối với người mới bắt đầu. Vậy bạn nên chọn học cái nào [hay học trước]? .
Trăn là gì?
Python là ngôn ngữ lập trình đa năng, cấp cao được biết đến với cú pháp trực quan bắt chước ngôn ngữ tự nhiên. Bạn có thể sử dụng mã Python cho nhiều tác vụ khác nhau, nhưng ba ứng dụng phổ biến bao gồm
Khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu
phát triển ứng dụng web
Tự động hóa/viết kịch bản
Đọc thêm. Python được sử dụng để làm gì?
"cấp cao" có nghĩa là gì?
Ngôn ngữ lập trình cấp cao có cú pháp dễ đọc và dễ hiểu đối với con người. Ngôn ngữ cấp thấp là những ngôn ngữ mà máy có thể dễ dàng hiểu được. Ví dụ về các ngôn ngữ cấp cao bao gồm Python, C++, C# và Java
Khi bạn viết mã bằng ngôn ngữ cấp cao, mã đó sẽ được chuyển đổi thành ngôn ngữ cấp thấp hoặc mã máy để máy tính của bạn có thể nhận ra và chạy
R là gì?
R là môi trường phần mềm và ngôn ngữ lập trình thống kê được xây dựng để tính toán thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Nhiều khả năng của R có xu hướng rơi vào ba loại chính
Thao tác dữ liệu
Phân tích thống kê
Trực quan hóa dữ liệu
Nghe thêm về những gì R có thể làm từ Carrie, một nhà phân tích dữ liệu tại Google
Tìm hiểu thêm về khả năng của R từ Carrie, nhà phân tích dữ liệu tại Google
Làm cách nào để chọn giữa Python và R?
Không có lựa chọn sai khi học Python hoặc R. Cả hai đều là những kỹ năng theo yêu cầu và sẽ cho phép bạn thực hiện bất kỳ nhiệm vụ phân tích dữ liệu nào mà bạn gặp phải. Cái nào tốt hơn cho bạn cuối cùng sẽ phụ thuộc vào nền tảng, sở thích và mục tiêu nghề nghiệp của bạn.
Khi bạn đưa ra quyết định của mình, đây là một số điều cần xem xét
Trăn và R. Bởi các con số
Theo một số chỉ số ngôn ngữ lập trình phổ biến, TIOBE [1], Stack Overflow [2], PYPL [3] và RedMonk, [4] Python ngày càng trở thành ngôn ngữ phổ biến hơn trong cộng đồng công nghệ rộng lớn hơn.
Mặc dù điều này không nhất thiết có nghĩa là nó tốt hơn, nhưng nó gợi ý rằng nó được sử dụng rộng rãi hơn và có thể có một cộng đồng mạnh mẽ hơn để hỗ trợ và phát triển liên tục
Đường cong học tập
Cả Python và R đều được coi là những ngôn ngữ khá dễ học. Python ban đầu được thiết kế để phát triển phần mềm. Nếu bạn đã từng có kinh nghiệm với Java hoặc C++, bạn có thể tiếp thu Python một cách tự nhiên hơn R. Mặt khác, nếu bạn có nền tảng về thống kê, R có thể dễ dàng hơn một chút
Nhìn chung, cú pháp dễ đọc của Python mang lại cho nó một đường cong học tập mượt mà hơn. R có xu hướng có đường cong học tập dốc hơn khi mới bắt đầu, nhưng khi bạn hiểu cách sử dụng các tính năng của nó, nó sẽ trở nên dễ dàng hơn đáng kể.
Công ty
Nói chung, bạn nên “nói” cùng ngôn ngữ với nhóm mà bạn sẽ làm việc cùng. Điều này giúp chia sẻ mã và cộng tác trên các dự án dễ dàng hơn.
Nếu bạn mới bắt đầu, bạn có thể không biết cuối cùng mình sẽ làm việc cho công ty nào. Hãy xem một vài danh sách việc làm cho các công ty và ngành mà bạn quan tâm nhất. Họ có xu hướng liệt kê R hoặc Python là một yêu cầu không?
Điểm mạnh và điểm yếu
Mặc dù cả Python và R đều có thể hoàn thành nhiều tác vụ dữ liệu giống nhau, nhưng mỗi loại đều có những điểm mạnh riêng. Nếu bạn biết mình sẽ dành nhiều thời gian cho một số tác vụ dữ liệu nhất định, bạn có thể muốn ưu tiên ngôn ngữ vượt trội trong các tác vụ đó
Python tốt hơn cho. R tốt hơn cho. Xử lý lượng dữ liệu khổng lồTạo đồ họa và trực quan hóa dữ liệuXây dựng mô hình học sâuXây dựng mô hình thống kêThực hiện các tác vụ phi thống kê, chẳng hạn như quét web, lưu vào cơ sở dữ liệu và chạy quy trình công việcHệ sinh thái gói thống kê mạnh mẽ của nó
Con đường sự nghiệp
Hãy suy nghĩ về cách học một ngôn ngữ lập trình phù hợp với mục tiêu nghề nghiệp dài hạn của bạn. Nếu bạn đam mê các phần tính toán thống kê và trực quan hóa dữ liệu của phân tích dữ liệu, R có thể phù hợp với bạn
Mặt khác, nếu bạn muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu và làm việc với dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và các thuật toán học sâu, thì Python sẽ phù hợp hơn.
Điều này cũng đúng nếu sở thích cá nhân hoặc nghề nghiệp của bạn vượt ra ngoài dữ liệu và sang lĩnh vực lập trình, phát triển hoặc khoa học máy tính khác. Python là ngôn ngữ có mục đích chung được sử dụng cho nhiều tác vụ hơn nhiều so với R
Cách học R hoặc Python. Tùy chọn để bắt đầu
Python và R đều là những ngôn ngữ tuyệt vời cho dữ liệu. Cả hai đều thích hợp cho người mới bắt đầu không có kinh nghiệm viết mã trước đó. May mắn thay, bất kể bạn chọn theo đuổi ngôn ngữ nào trước tiên, bạn sẽ tìm thấy rất nhiều tài nguyên và tài liệu để giúp bạn trên đường đi. Đây chỉ là một vài lựa chọn để bắt đầu
Hãy thử cả hai thông qua Dự án có hướng dẫn
Một cách tuyệt vời khác để quyết định nên học R hay Python là thử cả hai. Các dự án có hướng dẫn của Coursera cung cấp phần giới thiệu thực hành trong vòng chưa đầy hai giờ mà không phải mua hoặc tải xuống bất kỳ phần mềm nào.
Với Bắt đầu với R, bạn có thể bắt đầu viết các lệnh R cơ bản và tìm hiểu cách cài đặt gói và nhập tập dữ liệu. Với phần Giới thiệu về Python, mất chưa đầy một giờ để hoàn thành, bạn có thể viết ứng dụng trò chơi đoán khi bạn học cách tạo biến, cấu trúc quyết định và vòng lặp
Tham gia một khóa
Nếu bạn muốn tập trung vào một kỹ năng tại một thời điểm [hoặc nếu bạn đang thêm một ngôn ngữ viết mã mới vào bộ kỹ năng phân tích dữ liệu hiện có của mình], thì một khóa học về Python hoặc R có thể giúp bạn bắt đầu. Có rất nhiều lớp học ngoài kia để lựa chọn. Trên Coursera, các lựa chọn phổ biến nhất của người học là Lập trình cho mọi người [Bắt đầu với Python] của Đại học Michigan và Lập trình R của Đại học Johns Hopkins
Mẹo. Đối với nhiều người học, có thể tốt hơn nếu chọn một ngôn ngữ và thành thạo hơn là cố gắng học cả hai ngôn ngữ cùng một lúc.
Kiếm chứng chỉ chuyên nghiệp
Kiếm được Chứng chỉ Chuyên gia Phân tích Dữ liệu của Google hoặc Chứng chỉ Chuyên gia Phân tích Dữ liệu của IBM cung cấp cho bạn một khuôn khổ để học ngôn ngữ lập trình thống kê trong bối cảnh phân tích dữ liệu lớn hơn. Chứng chỉ Google dạy R và chứng chỉ IBM dạy Python. Cả hai đều bao gồm các kỹ năng sẵn sàng cho công việc khác, như SQL, bảng tính và trực quan hóa dữ liệu. Bạn không chỉ có thể học lập trình mà còn có thể học cách tất cả các kỹ năng dữ liệu quan trọng này phối hợp với nhau
Nếu bạn quan tâm đến việc bắt đầu sự nghiệp với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, thì các chương trình này là một cách tuyệt vời để xây dựng nền tảng của bạn thông qua các video, đánh giá, phòng thí nghiệm tương tác và các dự án sẵn sàng cho danh mục đầu tư. Cả hai có thể được hoàn thành trong vòng chưa đầy sáu tháng
chứng chỉ chuyên môn
Phân tích dữ liệu của Google
Đây là con đường dẫn đến sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Trong chương trình này, bạn sẽ học các kỹ năng theo yêu cầu giúp bạn sẵn sàng cho công việc trong vòng chưa đầy 6 tháng. Không yêu cầu bằng cấp, kinh nghiệm
4. 8
[96.138 lượt xếp hạng]
0 đã đăng ký
Cấp độ cho người bắt đầu
Thời gian trung bình. 6 tháng]
Học theo tốc độ của riêng bạn
Kỹ năng bạn sẽ xây dựng
Bảng tính, Làm sạch dữ liệu, Phân tích dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu [DataViz], SQL, Đặt câu hỏi, Ra quyết định, Giải quyết vấn đề, Siêu dữ liệu, Thu thập dữ liệu, Đạo đức dữ liệu, Xác định kích thước mẫu, Tính toàn vẹn của dữ liệu, Tính toán dữ liệu, Tổng hợp dữ liệu, Phần mềm Tableau, Trình bày
Câu hỏi thường gặp [FAQ]
Python hoặc R. Cái nào có nhu cầu nhiều hơn?
Thay vì đo lường từng ngôn ngữ lập trình theo nhu cầu, có thể giúp biết ngôn ngữ nào phổ biến nhất vì điều đó có thể cho thấy triển vọng việc làm lớn hơn, thư viện mạnh mẽ hơn và hỗ trợ cộng đồng tăng lên
Mặc dù Python là ngôn ngữ phổ biến hơn trong cả hai ngôn ngữ, nhưng bạn nên xem lại các bài đăng công việc để xem ngôn ngữ nào được ưa thích hoặc bắt buộc.
Cái nào khó hơn. Python hay R?
Có một lý do khiến Python trở nên phổ biến như một ngôn ngữ lập trình. Nó được coi là dễ học và cấu trúc đa mục đích của nó khiến nó có thể áp dụng cho nhiều nhu cầu khác nhau
Mặt khác, R được xây dựng bởi các nhà thống kê để phục vụ các mục đích sử dụng chuyên biệt hơn, vì vậy ban đầu có thể khó học hơn, mặc dù nhiều người coi đây là một ngôn ngữ tương đối dễ nhìn chung.
Các ngôn ngữ lập trình khác mà các nhà phân tích dữ liệu sử dụng là gì?
SQL là một ngôn ngữ lập trình tiêu chuẩn khác dành cho các nhà phân tích dữ liệu. Các ngôn ngữ khác mà các nhà phân tích có thể sử dụng bao gồm JavaScript, Scala, Java, Julia và C/C++.
Tôi có nên học nhiều hơn một ngôn ngữ lập trình?
Nói chung, bạn nên biết nhiều hơn một ngôn ngữ lập trình để tăng tính linh hoạt và khả năng cạnh tranh của mình. May mắn thay, việc học một ngôn ngữ mới thường dễ dàng hơn khi bạn đã thành thạo một ngôn ngữ khác.
Những bài viết liên quan
Nguồn bài viết
1. TIOBE. "Chỉ số TIOBE cho tháng 4 năm 2021, https. //www. tiobé. com/tiobe-index/. " Truy cập ngày 29 tháng 5 năm 2022
2. tràn ngăn xếp. "Khảo sát nhà phát triển năm 2020, https. // thông tin chi tiết. ngăn xếp chồng lên nhau. com/khảo sát/2020. " Truy cập ngày 29 tháng 5 năm 2022
3. GitHub. "Sự phổ biến của ngôn ngữ lập trình PYPL, https. //pypl. github. io/PYPL. html. " Truy cập ngày 29 tháng 5 năm 2022
4. Nhà sư đỏ. "Bảng xếp hạng ngôn ngữ lập trình RedMonk. Tháng 1 năm 2021, https. // redmonk. com/sogrady/2021/03/01/language-ranks-1-21/. " Truy cập ngày 29 tháng 5 năm 2022