Einführung
Ich habe einen Bachelor of Commerce an der University of Delhi abgeschlossen und mich entschieden, Data Science als Karriere zu verfolgen. Während der ersten 3 Monate meiner Lernreise, wo sie mir die grundlegende Programmierung beigebracht haben, Da bin ich schnell rausgesprungen, ohne auf das Üben zu achten. Nennen Sie es meine Unwissenheit oder den Nervenkitzel, Algorithmen zu lernen und Modelle zu bauen, Ich bereue diese Entscheidung zu diesen Daten.
Die Zeit, die ich mir auf Dauer hätte sparen können, indem ich einfach nur gut in der Grundprogrammierung war, hätte unergründlich sein können..
Was ist, wenn! Du hast es absolut gut gehört. Als Data Scientist braucht man keine anspruchsvollen Programmierkenntnisse. In den Grundfertigkeiten wirklich gut zu sein, wird dir auf eine Weise helfen, die dein Denken vielleicht übersehen hat..
Dann, In diesem Artikel, Wir werden die Rolle, die die Programmierung in der Datenwissenschaft spielt, im Detail untersuchen. Wenn Sie keine Programmiererfahrung haben und in die Datenwissenschaft einsteigen, suchen Sie nicht weiter.
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Inhaltsverzeichnis
- Szenarien aus dem wirklichen Leben
- Interpretation des Kaggle-Kompetenzkodex
- Data Science-Lernreise
- Welchen Aspekt der Programmierung sollte ich für Data Science beherrschen??
- Rolle der Programmierung im Data Science Lifecycle
- Programmiersprachen für Data Science
Szenarien aus dem wirklichen Leben
Lassen Sie uns ein paar reale Szenarien durchgehen, die Data Scientists durchlaufen, wo gute Programmierkenntnisse dir viel Zeit gespart hätten.
Szene 1 – Kaggle-Wettbewerbe
Angenommen, Sie nehmen an einem Kaggle-Wettbewerb mit einem sehr großen Datensatz teil und 30 Tage zu vervollständigen. Hier, Ihre Programmierkenntnisse bestimmen nicht nur, ob Sie Ihr Modell fertigstellen und einreichen, aber die Qualität deiner Arbeit hängt auch davon ab, wie gut du in deinen Programmierkenntnissen bist.
Häufig, es ist notwendig zu lernen, neuen Code verstehen und implementieren, der komplex, aber effizient ist, um so große Datenmengen zu bereinigen. Jetzt, wenn Sie die Syntax des Codes nicht verstehen können, Sie verpassen die Frist oder können nur eine Grundreinigung durchführen und ein untergeordnetes Modell erstellen, das Ihnen keine Medaillen bringt.
Übung ist der Schlüssel, wenn es um hervorragende Programmierkenntnisse geht.
Szene 2 – Data Science-Lernreise
Vermuten, wie ich, die die Anfangsphase übersprungen und angefangen haben zu lernen, wie man Modelle mit fortschrittlichen maschinellen Lernalgorithmen wie SVM . erstellt. Jetzt, Dies sind Algorithmen, die die Ausführung für mehrere Schleifen erfordern und so weiter.
jedoch, wenn Ihre Programmierkenntnisse zu diesem Zeitpunkt nicht gut sind, Es besteht die große Möglichkeit, dass Sie nicht verstehen, was jeder Schritt bedeutet, und dies wird Ihre Reise definitiv behindern.
Welchen Aspekt der Programmierung sollte ich für Data Science beherrschen??
Wie ich bereits gesagt habe, eine Person, die keine Programmiererfahrung hat und auf Data Science umsteigt, sollte in grundlegenden Programmieraufgaben gut sein. Schauen wir uns diese Aufgaben an:
1. Konstruktion von bedingten Anweisungen
Dies ist eine der einfachsten und grundlegendsten Programmierfähigkeiten, die ein Datenwissenschaftler kennen sollte.. Diese einfache Aussage hat immense Anwendungen, wenn es darum geht, unsere zu knacken und Daten zu analysieren..
Ein praktisches Beispiel für die Verwendung von bedingten Aussagen wäre eine Personalabteilung, die versucht, anhand ihrer jährlichen Leistungskennzahl zu ermitteln, ob ein Mitarbeiter für eine Beförderung in Frage kommt oder nicht. Nehmen wir an, der Benchmark-Score ist 75. Deswegen, RR.HH. Sie können die bedingte Anweisung ganz einfach verwenden und Mitarbeiter mit einer Punktzahl von . trennen 75+ in der förderfähigen Kategorie und, andererseits, Nein.
2. Schleifenkonstrukte
Diese Codezeilen helfen Ihnen, Ihre Sprache zu steuern, um eine sich wiederholende Aufgabe auszuführen, ohne den Code jedes Mal manuell eingeben zu müssen, wenn eine Aufgabe wiederholt werden muss.
Zum Beispiel, wenn Sie Ihre Sprache zum Drucken bestellen möchten „Larry ist ein guter Spieler“ 1000 mal, einfach eine Schlaufenkonstruktion verwenden (damit die Schleife genau ist) um die Erklärung auszudrucken 1000 mal.
3. Merkmale
Dies ist der am meisten übersehene, aber wichtigste Aspekt der Programmierung. Obwohl es für die Ausführung verschiedener Funktionen vordefinierte Bibliotheken gibt, um das Problem zu lösen, in vielen Situationen müssen Sie Ihre eigenen Funktionen definieren, um die Funktion effizient auszuführen.
Zum Beispiel, Nehmen wir an, Sie müssen in mehreren Schritten der Modellerstellung eine Zahl hinzufügen (Sagen wir – 5) und dann mit dem Ergebnis der obigen Codezeile multiplizieren. Anstatt immer wieder mehrere Zeilen Code zu schreiben, Sie können die Funktion einfach in einer Zeile nach der anderen übergeben.
4. Datenstrukturen
Datenstrukturen sind Konstruktionen, um die herum Sie programmieren. Unterschiedliche Datenstrukturen helfen Ihnen, unterschiedliche Datentypen auf eine bestimmte Weise zu speichern. Zu den prominenten Datenstrukturen, die Sie gut verstehen müssen, gehören:
- Wörterbücher
- Aufführen
- Doppelt
- Anziehen
5. Datenrahmen indizieren
Nachdem Sie die Daten in Ihre Programmiersprache importiert haben, Sie werden aufgefordert, nur einen bestimmten Teil der Daten auszuschneiden und zu überprüfen. Es wird von Ihnen verlangt, Daten zu indexieren, die einen bestimmten Wert haben VariableIn Statistik und Mathematik, ein "Variable" ist ein Symbol, das einen Wert darstellt, der sich ändern oder variieren kann. Es gibt verschiedene Arten von Variablen, und qualitativ, die nicht-numerische Eigenschaften beschreiben, und quantitative, numerische Größen darstellen. Variablen sind grundlegend in Experimenten und Studien, da sie die Analyse von Beziehungen und Mustern zwischen verschiedenen Elementen ermöglichen, das Verständnis komplexer Phänomene zu erleichtern.... besonders.
Zum Beispiel, arbeitet in einem Krankenhaus und benötigt Daten zu allen Patienten, die sich derzeit im zweiten Krebsstadium befinden.
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Rolle der Programmierung im Data Science Lifecycle
1. Datenextraktion
Sobald Sie das Ziel identifiziert haben, Sie müssen die entsprechenden Daten sammeln. Oder die Daten müssen aus Ihrem lokalen System importiert oder von dort abgerufen werden DatenbankEine Datenbank ist ein organisierter Satz von Informationen, mit dem Sie, Effizientes Verwalten und Abrufen von Daten. Einsatz in verschiedenen Anwendungen, Von Unternehmenssystemen bis hin zu Online-Plattformen, Datenbanken können relational oder nicht-relational sein. Das richtige Design ist entscheidend für die Optimierung der Leistung und die Gewährleistung der Informationsintegrität, und erleichtert so eine fundierte Entscheidungsfindung in verschiedenen Kontexten.... von der Organisation. In beiden Fällen, muss codieren. Und die Programmierkenntnisse, die zum Extrahieren von Daten aus einer Datenbank erforderlich sind, sind etwas technischer als bei der vorherigen Aktivität.
2. Datenbereinigung
Saubere Daten sind ein absolutes Muss für Ihr Modell, um die Datenregeln zu verstehen und die bestmöglichen Modelle zu erstellen. Identifizieren und unterstellen Sie verlorene Werte, variable Transformationen, Das Erstellen mehrerer Schleifen und das Definieren von Funktionen sind einige der häufigsten Aktivitäten, für die Sie Code erstellen müssen.
3. Datenvisualisierung
Vor dem Erstellen von Modellen, es werden große Anstrengungen unternommen, um jede einzelne Variable in den Daten zu verstehen. Sie werden aufgefordert, sie einzeln anzuzeigen, um die Verteilungen zu überprüfen, was ist mehr, sollte man auch vergleichen 2 Variablen, um zu überprüfen, ob sie eine Beziehung haben oder nicht.
Was ist mehr, Sie benötigen oft komplexe Visualisierungen, und gute Programmierkenntnisse sind ein langer Weg.
Programmiersprachen für Data Science
Da die Welt der Datenwissenschaft immer schneller voranschreitet, unzählige Programmiersprachen wurden entwickelt. Werfen wir einen Blick auf die Highlights. Zu den bekanntesten Sprachen gehören:
- Felshaken
- R
- Julia
- Java
- C / C ++
Ich empfehle Python als Startsprache. Es ist die beliebteste Programmiersprache in der Data-Science-Community. Von Kursen bis zu Data-Science-Wettbewerben, die meisten Aktivitäten im Bereich Data Science finden rund um Python statt.
Python ist eine universelle interpretierte Sprache auf hohem Niveau, die in datenwissenschaftlichen Anwendungen schnell gewachsen ist., Webentwicklung und schnelle Anwendungsentwicklung. Die Benutzerfreundlichkeit und das Erlernen haben es Anfängern sicherlich sehr leicht gemacht, sich anzupassen..
Um andere Sprachen kennenzulernen und die richtige Programmiersprache für Sie auszuwählen, Ich empfehle Ihnen, den folgenden Artikel zu lesen:
5 beliebte Data-Science-Sprachen: Welchen solltest du für deine Karriere wählen?
Abschließende Anmerkungen
Ich hoffe, Sie verstehen, wie wichtig das Konzept der Programmierung für einen Data Scientist ist, um seine Aufgaben effizient zu erfüllen. Bestimmt, verbesserte Programmierkenntnisse werden den notwendigen Vorsprung bieten, der in multidisziplinären Bereichen wie der Datenwissenschaft erforderlich ist.
Werfen Sie einen Blick auf unseren zertifizierten KI- und ML-BlackBelt Plus Programmieren Sie nicht nur, um beim Programmieren zu glänzen, aber auch um Data Science zu lernen und sich auf die Industrie vorzubereiten.
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