回归基础 第一周:Python编程与数据科学基础

回归基础 第一周:Python编程和数据科学基础

 

加入VoAGI,我们的基础回顾路径将帮助您开始新的职业或提升您的数据科学技能。基础回顾路径分为4周和一周的额外内容。希望您可以将这些博客作为课程指南。

在第一周,我们将学习有关Python、数据处理和可视化的所有内容。

  • 第1到3天:雄心勃勃的数据科学家的Python基础知识。
    • 介绍Python在数据科学中的作用。
    • 初学者友好的Python语法、数据类型和控制结构指南。
    • 交互式编码练习以加深您的理解。
  • 第4天:揭秘Python数据结构
    • 通过我们的逐步指南了解Python的核心数据结构。您将学习列表、元组、字典和集合的知识,包括实际应用和数据处理中的重要性。
  • 第5到6天:使用NumPy和Pandas进行实用数值计算
    • 探索NumPy和Pandas在数值分析和数据处理中的威力,包括实际应用和实践练习。
  • 第7天:使用Pandas进行数据清洗技术
    • 使用Pandas掌握必要的数据清洗技巧。

让我们开始吧。

 

开始学习Python数据科学

 

第1周 – 第1部分: 开始学习Python数据科学

入门者指南,了解如何设置Python并了解其在数据科学中的作用。

生成的AI、ChatGPT、Google Bard – 这些可能是您在过去几个月中听到的很多术语。在这种骚动中,很多人都在考虑进入技术领域,比如数据科学。

来自不同职位的人们想要保住自己的工作,所以他们会努力提升自己的技能以适应当前的市场。这是一个竞争激烈的市场,我们看到越来越多的人对数据科学产生兴趣,而在线课程、速成班和硕士学位(MSc)的数量也越来越多。

 

Python基础知识:语法、数据类型和控制结构

 

第1周 – 第2部分: Python基础知识:语法、数据类型和控制结构

想要学习Python吗?通过学习Python的语法、支持的数据类型和控制结构,今天就开始。

您是一名初学者,想要学习使用Python编程吗?如果是这样,这个初学者友好的教程就适合您,让您熟悉语言的基础知识。在本教程中,您还将学习如何使用Python进行不同数据类型的处理、条件语句和循环。

如果您已经在开发环境中安装了Python,请启动一个Python REPL并跟着做练习。或者如果您想跳过安装并立即开始编码,我建议您去 Google Colab 并开始编码。

 

Python数据结构入门指南(5个步骤)

 

第1周 – 第3部分: Python数据结构入门指南(5个步骤)

本教程涵盖了Python的基础数据结构 – 列表、元组、字典和集合。通过5个步骤了解它们的特点、用途和实际示例。

如果您想通过将一系列命令拼凑成算法的步骤来解决问题,那么在某个时候,就需要处理数据,并且数据结构将成为必需。

这种数据结构提供了一种有效组织和存储数据的方式,对于创建快速、模块化的代码以及执行有用功能和良好扩展性都至关重要。Python作为一种特定的编程语言,有其自己的一系列内置数据结构。

 

Numpy和Pandas简介

 

第1周 – 第4部分: Numpy和Pandas简介

这篇文章将介绍在Python中使用Numpy和Pandas进行数值计算和数据操作的基础知识。

如果你正在进行数据科学项目,Python的包将使你的生活变得更轻松,因为你只需要几行代码就可以完成复杂的操作,比如操纵数据和应用机器学习/深度学习模型。

在开始你的数据科学之旅时,建议首先学习两个最有用的Python包:NumPy和Pandas。在本文中,我们将介绍这两个库。让我们开始吧!

 

使用Pandas进行数据清洗

 

第1周 – 第5部分: 使用Pandas进行数据清洗

本逐步教程适用于初学者,引导他们通过强大的Pandas库进行数据清洗和预处理的过程。

我们的数据通常来自多个资源,并且不干净。它可能包含缺失值、重复项、错误或不需要的格式等。在这种混乱的数据上运行实验会导致不正确的结果。

因此,在将数据输入模型之前,有必要对数据进行准备。通过识别和解决潜在的错误、不准确性和不一致性来准备数据被称为数据清洗。

 

数据可视化: 理论和技术

 

第1周 – 第6部分: 数据可视化: 理论和技术

解锁观察我们数据驱动世界的秘密。

在一个由大数据和复杂算法主导的数字化环境中,一个人会认为普通人在大量数字和数据的海洋中迷失了方向。是吗?

然而,从原始数据到可理解的洞察力之间的桥梁就在于数据可视化的艺术。它是指引我们的指南针,引导我们的地图,也是我们每天遇到的大量数据的解码器。

但是,好的可视化背后的魔力是什么?为什么一个可视化会启发而另一个会困惑?

 

使用Matplotlib和Seaborn创建可视化

 

第1周 – 第7部分: 使用Matplotlib和Seaborn创建可视化

学习基本的Python包可视化工具,用于你的工作。

数据可视化在数据工作中至关重要,因为它帮助人们理解我们的数据发生了什么。直接以原始形式吸收数据信息是困难的,但是可视化可以引发人们的兴趣和参与。这就是为什么学习数据可视化对于在数据领域取得成功非常重要。

Matplotlib是Python最受欢迎的数据可视化库之一,因为它非常灵活,你可以从头开始可视化几乎所有内容。你可以使用这个包来控制可视化的许多方面。

另一方面,Seaborn是一个建立在Matplotlib之上的Python数据可视化包。它提供了许多简单的高级代码和包内置的各种主题。如果你想快速创建漂亮的数据可视化,这个包非常棒。

 

总结

 

恭喜你完成了第1周的学习!??

VoAGI团队希望“回归基础”这条路径为读者提供了全面而有结构的方法,让他们掌握数据科学的基本原理。

下周一将发布第二周内容,请继续关注!

**** [Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/) ****是一名数据科学家和自由技术作家。她特别关注提供数据科学职业建议、教程和理论知识。她还希望探索人工智能在人类寿命的增长方面能够产生的不同影响。她自己是一个积极的学习者,希望拓宽自己的科技知识和写作能力,同时帮助指导他人。