نقشه راه پایتون برای دانشمند داده

پایتون زبان مورد استفاده بسیاری از متخصصان علم داده است. در اینجا یک نقشه راه جامع برای کمک به یادگیری پایتون و مهارت های ضروری علوم داده آمده است:

اصول اولیه پایتون:

نحو، ساختارهای کنترل، حلقه ها و توابع

ساختارهای داده را درک کنید:

فهرست ها، تاپل ها، مجموعه ها و فرهنگ لغت

Python پیشرفته را بیاموزید:

فهرست درک، توابع لامبدا، دکوراتورها و ژنراتورها

مدیریت فایل ها و دایرکتوری ها:

ماژول های ورودی/خروجی فایل، سیستم عامل، shutil و pathlib

از کتابخانه های پایتون استفاده کنید:

 NumPy، pandas، matplotlib، seaborn و SciPy

پاک کردن و پیش پردازش داده ها:

مدیریت داده های از دست رفته، تبدیل نوع داده و مقیاس بندی ویژگی ها

انجام تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA):

آمار توصیفی و تکنیک های تجسم داده ها

انجام تجزیه و تحلیل آماری: توزیع‌های احتمال، آزمون فرضیه‌ها و فواصل اطمینان

استفاده از یادگیری ماشینی:

یادگیری با نظارت و بدون نظارت، ارزیابی مدل

به یادگیری عمیق بروید:

 TensorFlow، Keras، CNN و RNN

پردازش زبان طبیعی (NLP):

پیش پردازش متن، برداری و تحلیل احساسات

تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی:

تجزیه سری های زمانی، ARIMA و پیش بینی

پردازش داده های بزرگ:

آپاچی اسپارک، PySpark و پردازش داده های توزیع شده

ایجاد تجسم داده ها و داشبوردها: Plotly و Dash

به یاد داشته باشید، تمرین و تجربه عملی کلید تسلط بر این مهارت ها هستند! در سفر علم داده خود موفق باشید، و فراموش نکنید که پروژه ها و دیدگاه های خود را با جامعه به اشتراک بگذارید.

منبع مطلب