introduzione
Mi sono laureato con un Bachelor of Commerce presso l'Università di Delhi e ho deciso di perseguire la scienza dei dati come carriera. Durante il primo 3 mesi del mio viaggio di apprendimento, dove mi hanno insegnato la programmazione di base, Sono saltato fuori velocemente senza prestare attenzione alla pratica. Chiamala la mia ignoranza o il brivido di apprendere algoritmi e costruire modelli, Mi rammarico di questa decisione a questi dati.
Il tempo che avrei potuto risparmiare a lungo termine semplicemente essendo bravo nella programmazione di base avrebbe potuto essere insondabile.
Cosa succede se! Hai sentito benissimo. Non devi avere competenze di programmazione impegnative per essere un data scientist. Essere davvero bravo nelle abilità di base ti aiuterà in modi che potrebbero aver perso il tuo pensiero..
Quindi, in questo articolo, esploreremo in dettaglio il ruolo che la programmazione svolge nella scienza dei dati. Se non hai esperienza di programmazione e stai passando alla scienza dei dati, non guardare oltre.
La scienza dei dati è diventata oggi una delle opzioni di carriera più affidabili e ambite. Ti consiglio di dare un'occhiata ai nostri certificati BlackBelt AI e ML Più Pianifica e inizia il tuo viaggio nella scienza dei dati.
Sommario
- Scenari di vita reale
- Interpretare il Codice di Competenza Kaggle
- Percorso di apprendimento della scienza dei dati
- In quale aspetto della programmazione dovrei essere bravo per la scienza dei dati??
- Ruolo della programmazione nel ciclo di vita della scienza dei dati
- Linguaggi di programmazione per la scienza dei dati
Scenari di vita reale
Esaminiamo un paio di scenari di vita reale che gli scienziati dei dati attraversano, dove buone capacità di programmazione avrebbero potuto farti risparmiare un sacco di tempo.
Scena 1 – Concorsi Kaggle
Supponiamo di partecipare a una competizione Kaggle con un set di dati molto grande e 30 giorni per completare. Qui, Le tue capacità di programmazione non solo determineranno se completi e invii il tuo modello, ma la qualità del tuo lavoro dipenderà anche da quanto sei bravo nelle tue capacità di programmazione.
Spesso, è necessario imparare, comprendere e implementare un nuovo codice complesso ma efficiente per ripulire dati così grandi. Ora, se non hai la capacità di capire la sintassi del codice, mancherai la scadenza o potrai solo fare una pulizia di base e creare un modello di sottolivello che non ti porterà nessuna medaglia.
La pratica è fondamentale quando si tratta di eccellere nelle capacità di programmazione.
Scena 2 – Percorso di apprendimento della scienza dei dati
supponiamo, come me, che ha saltato le fasi iniziali e ha iniziato a imparare a creare modelli utilizzando algoritmi avanzati di apprendimento automatico come SVM. Ora, questi sono algoritmi che richiedono l'esecuzione per più cicli e tutto il resto.
però, se le tue capacità di programmazione non sono buone in questa fase, c'è una forte possibilità che tu non capisca cosa significa ogni passo e sicuramente ostacolerà il tuo viaggio.
In quale aspetto della programmazione dovrei essere bravo per la scienza dei dati??
Come ho detto prima, una persona che non ha esperienza di programmazione e sta passando alla scienza dei dati dovrebbe essere brava nelle attività di programmazione di base. Diamo un'occhiata a questi compiti:
1. Costruzione di dichiarazioni condizionali
Questa è una delle abilità di programmazione più semplici e basilari che uno scienziato dei dati dovrebbe conoscere.. Questa semplice affermazione ha immense applicazioni quando si tratta di rompere i nostri e analizzare i dati..
Un esempio pratico dell'utilizzo di dichiarazioni condizionali potrebbe essere un HR che cerca di identificare se un dipendente è idoneo per una promozione o meno in base alla propria metrica di rendimento annuale. Diciamo che il punteggio di riferimento è 75. Perciò, RR.HH. Puoi facilmente utilizzare la dichiarazione condizionale e separare i dipendenti che hanno un punteggio di 75+ nella categoria ammissibile alla promozione e, altrimenti, no.
2. Costrutti loop
Queste righe di codice ti aiutano a controllare la tua lingua per eseguire un'attività ripetitiva senza dover digitare manualmente il codice ogni volta che un'attività deve essere ripetuta.
Ad esempio, se vuoi ordinare la stampa della tua lingua “Larry è un buon giocatore” 1000 volte, usa solo una costruzione ad anello (affinché il ciclo sia preciso) per stampare la dichiarazione 1000 volte.
3. Caratteristiche
Questo è l'aspetto più trascurato ma più importante della programmazione. Sebbene per svolgere varie funzioni ci siano librerie predefinite per risolvere il problema, in molte situazioni è necessario definire le proprie funzioni per eseguire la funzione in modo efficiente.
Ad esempio, Supponiamo che più passaggi della creazione del modello richiedano l'aggiunta di un numero (Diciamo – 5) e poi moltiplicalo con il risultato della riga di codice sopra. Invece di scrivere ripetutamente più righe di codice, puoi semplicemente passare la funzione su una riga alla volta.
4. Strutture dati
Le strutture dati sono costruzioni attorno alle quali si esegue la programmazione. Diverse strutture di dati ti aiutano a memorizzare diversi tipi di dati in un modo particolare. Strutture di dati importanti che è necessario comprendere bene includono:
- Dizionari
- Pronto
- Doppio
- Indossare
5. Indicizzazione del frame di dati
Dopo aver importato i dati nel tuo linguaggio di programmazione, ti verrà chiesto di tagliare e verificare solo una certa parte dei dati. O se le pedirá que indexe datos que tengan un valor de variabileIn statistica e matematica, un "variabile" è un simbolo che rappresenta un valore che può cambiare o variare. Esistono diversi tipi di variabili, e qualitativo, che descrivono caratteristiche non numeriche, e quantitativo, che rappresentano quantità numeriche. Le variabili sono fondamentali negli esperimenti e negli studi, poiché consentono l'analisi delle relazioni e dei modelli tra elementi diversi, facilitare la comprensione di fenomeni complessi.... particular.
Ad esempio, lavora in un ospedale e ha bisogno di dati su tutti i pazienti che sono attualmente nella seconda fase del cancro.
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Ruolo della programmazione nel ciclo di vita della scienza dei dati
1. Estrazione dati
Una volta identificato il bersaglio, è necessario raccogliere i dati pertinenti. O los datos tendrán que ser importados de su sistema local o tendrá que recuperarlos de la Banca datiUn database è un insieme organizzato di informazioni che consente di archiviare, Gestisci e recupera i dati in modo efficiente. Utilizzato in varie applicazioni, Dai sistemi aziendali alle piattaforme online, I database possono essere relazionali o non relazionali. Una progettazione corretta è fondamentale per ottimizzare le prestazioni e garantire l'integrità delle informazioni, facilitando così il processo decisionale informato in diversi contesti.... de la organización. In entrambi i casi, deve codificare. E le competenze di programmazione necessarie per estrarre dati da un database sono un po' tecniche rispetto all'attività precedente.
2. Pulizia dei dati
I dati puliti sono un must assoluto per il tuo modello per comprendere le regole dei dati e creare i migliori modelli possibili. Identificare e attribuire i valori persi, trasformazioni variabili, la creazione di più cicli e la definizione di funzioni sono alcune delle attività comuni per le quali ti verrà chiesto di codificare.
3. Visualizzazione dati
Prima di creare modelli, viene fatto un grande sforzo per comprendere ogni singola variabile nei dati. Ti verrà chiesto di visualizzarli singolarmente per verificare le distribuzioni, Cosa c'è di più, dovresti anche confrontare 2 variabili per verificare se hanno una relazione o meno.
Cosa c'è di più, avrai spesso bisogno di visualizzazioni complesse, e buone capacità di programmazione fanno molto.
Linguaggi di programmazione per la scienza dei dati
Con il mondo della scienza dei dati che progredisce sempre più velocemente, sono stati sviluppati innumerevoli linguaggi di programmazione. Diamo un'occhiata ai punti salienti. Alcune delle lingue più importanti includono:
- Chiodo
- R
- Giulia
- Giava
- C / C ++
Raccomando Python come lingua di partenza. È il linguaggio di programmazione più popolare nella comunità della scienza dei dati. Dai corsi ai concorsi di data science, la maggior parte delle attività nel dominio della scienza dei dati si svolge intorno a Python.
Python è un linguaggio interpretato di alto livello e di uso generale che è cresciuto rapidamente nelle applicazioni di data science., sviluppo web e sviluppo rapido di applicazioni. La sua facilità d'uso e di apprendimento ha sicuramente reso molto facile l'adattamento per i principianti..
Per conoscere altre lingue e scegliere il linguaggio di programmazione giusto per te, Ti consiglio di leggere il seguente articolo:
5 linguaggi popolari della scienza dei dati: Quale scegliere per la tua carriera?
Note finali
Spero che tu capisca quanto sia importante il concetto di programmazione per uno scienziato dei dati per essere efficiente nei suoi compiti. Decisamente, le migliori capacità di programmazione forniranno il vantaggio necessario richiesto da campi multidisciplinari come la scienza dei dati.
Dai un'occhiata ai nostri certificati AI e ML BlackBelt Più Programma non solo per eccellere nella programmazione, ma anche per imparare la scienza dei dati e prepararsi per l'industria.
Contattaci nei commenti qui sotto e facci sapere se hai domande..
