Hình ảnh từ Freepik
 

Python thống trị tối cao trong thế giới khoa học dữ liệu, tuy nhiên nhiều nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng (và thậm chí là kỳ cựu) chỉ mới khám phá được bề nổi về khả năng thực sự của nó. Để thực sự thành thạo việc phân tích dữ liệu bằng Python, bạn phải vượt qua những kiến ​​thức cơ bản và sử dụng các kỹ thuật tiên tiến được thiết kế để thao tác dữ liệu hiệu quả, xử lý song song và tận dụng các thư viện chuyên dụng.

Các bộ dữ liệu lớn, phức tạp và các tác vụ tính toán chuyên sâu mà bạn sẽ cần nhiều hơn các kỹ năng Python ở cấp độ đầu vào.

Bài viết này phục vụ như một hướng dẫn chi tiết nhằm nâng cao kỹ năng Python của bạn. Chúng ta sẽ đi sâu vào các kỹ thuật để tăng tốc mã của bạn, sử dụng Python với tập dữ liệu lớnvà biến các mô hình thành các dịch vụ web. Xuyên suốt chương trình, chúng ta sẽ khám phá các cách xử lý các vấn đề dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả.

Làm chủ kỹ thuật Python nâng cao cho khoa học dữ liệu là điều cần thiết trong thị trường việc làm hiện tại. Hầu hết các công ty đều yêu cầu các nhà khoa học dữ liệu có sở trường về Python. Django và Bình. 

Các thành phần này hợp lý hóa việc đưa vào các tính năng bảo mật chính, đặc biệt là ở các ngóc ngách lân cận, chẳng hạn như chạy Lưu trữ tuân thủ PCI, xây dựng một Sản phẩm SaaS dành cho thanh toán kỹ thuật số, hoặc thậm chí chấp nhận thanh toán trên một trang web.

Vậy còn các bước thực tế thì sao? Dưới đây là một số kỹ thuật bạn có thể bắt đầu thành thạo ngay bây giờ: 

Thao tác dữ liệu hiệu quả với Pandas

Thao tác dữ liệu hiệu quả với Pandas xoay quanh việc tận dụng các đối tượng DataFrame và Series mạnh mẽ của nó để xử lý và phân tích dữ liệu. 

Pandas vượt trội trong các nhiệm vụ như lọc, nhóm và hợp nhất các tập dữ liệu, cho phép thực hiện các thao tác thao tác dữ liệu phức tạp với mã tối thiểu. Chức năng lập chỉ mục của nó, bao gồm lập chỉ mục đa cấp, cho phép truy xuất và cắt dữ liệu nhanh chóng, khiến nó trở nên lý tưởng khi làm việc với các tập dữ liệu lớn. 

Ngoài ra, Sự tích hợp của Pandas với phân tích dữ liệu khác và các thư viện trực quan hóa trong hệ sinh thái Python, chẳng hạn như NumPy và Matplotlib, nâng cao hơn nữa khả năng phân tích dữ liệu hiệu quả. 

Những chức năng này làm cho Pandas trở thành một công cụ không thể thiếu trong bộ công cụ khoa học dữ liệu. Vì vậy, mặc dù Python là ngôn ngữ cực kỳ phổ biến nhưng bạn không nên coi đây là một nhược điểm. Nó linh hoạt và phổ biến - và việc thành thạo Python cho phép bạn thực hiện mọi thứ từ phân tích thống kê, làm sạch dữ liệu và trực quan hóa cho đến những thứ “thích hợp” hơn như sử dụng công cụ vapt và thậm chí cả xử lý ngôn ngữ tự nhiên các ứng dụng.

Tính toán hiệu năng cao với NumPy

NumPy tăng cường đáng kể khả năng tính toán hiệu năng cao của Python, đặc biệt thông qua sự hỗ trợ của nó cho các ứng dụng lớn, mảng đa chiều và ma trận. Nó đạt được điều này bằng cách cung cấp một loạt các hàm toán học toàn diện được thiết kế để vận hành hiệu quả trên các cấu trúc dữ liệu này. 

Một trong những Tính năng chính của NumPy là việc triển khai nó trong C, cho phép thực hiện nhanh chóng các phép tính toán học phức tạp bằng cách sử dụng các phép toán được vector hóa. Điều này mang lại sự cải thiện hiệu suất đáng chú ý so với việc sử dụng các vòng lặp và cấu trúc dữ liệu gốc của Python cho các tác vụ tương tự. Ví dụ: các tác vụ như nhân ma trận, vốn phổ biến trong nhiều tính toán khoa học, có thể được thực hiện nhanh chóng bằng cách sử dụng các hàm như np.dot(). 

Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng khả năng xử lý mảng hiệu quả và khả năng tính toán mạnh mẽ của NumPy để đạt được tốc độ tăng tốc đáng kể trong mã Python của họ, giúp mã này khả thi đối với các ứng dụng yêu cầu mức độ tính toán số cao.

Nâng cao hiệu suất thông qua đa xử lý

Nâng cao hiệu suất thông qua đa xử lý trong Python liên quan đến việc sử dụng 'đa xử lý' mô-đun để chạy các tác vụ song song trên nhiều lõi CPU thay vì tuần tự trên một lõi. 

Điều này đặc biệt thuận lợi cho các tác vụ liên quan đến CPU đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể vì nó cho phép phân chia và thực hiện đồng thời các tác vụ, do đó giảm thời gian thực hiện tổng thể. Việc sử dụng cơ bản liên quan đến việc tạo 'Quá trình' đối tượng và chỉ định hàm mục tiêu để thực thi song song. 

Ngoài ra, 'Hồ bơi' lớp có thể được sử dụng để quản lý nhiều quy trình công nhân và phân phối các tác vụ giữa chúng, điều này trừu tượng hóa phần lớn việc quản lý quy trình thủ công. Cơ chế giao tiếp giữa các quá trình như 'Xếp hàng' và 'Đường ống' tạo điều kiện thuận lợi cho việc trao đổi dữ liệu giữa các tiến trình, trong khi các nguyên tắc đồng bộ hóa như 'Khóa' và 'Semaphore' đảm bảo các tiến trình không can thiệp lẫn nhau khi truy cập các tài nguyên dùng chung. 

Để tăng cường hơn nữa việc thực thi mã, các kỹ thuật như Biên dịch JIT với các thư viện chẳng hạn như Numba có thể tăng tốc đáng kể mã Python bằng cách biên dịch động các phần của mã khi chạy.

Tận dụng các thư viện thích hợp để phân tích dữ liệu nâng cao

Việc sử dụng các thư viện Python cụ thể để phân tích dữ liệu có thể thúc đẩy đáng kể công việc của bạn. Chẳng hạn, Pandas hoàn hảo cho việc tổ chức và thao tác dữ liệu, trong khi PyTorch cung cấp khả năng học sâu nâng cao có hỗ trợ GPU. 

Mặt khác, Plotly và Seaborn có thể giúp dữ liệu của bạn dễ hiểu và hấp dẫn hơn khi tạo hình ảnh trực quan. Đối với các tác vụ đòi hỏi tính toán cao hơn, các thư viện như LightGBM và XGBoost cung cấp triển khai hiệu quả các thuật toán tăng cường độ dốc để xử lý các tập dữ liệu lớn với nhiều chiều.

Mỗi thư viện này chuyên về các khía cạnh khác nhau của phân tích dữ liệu và học máy, khiến chúng trở thành công cụ có giá trị cho bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào.?

Trực quan hóa dữ liệu trong Python đã tiến bộ đáng kể, cung cấp nhiều kỹ thuật để hiển thị dữ liệu theo những cách có ý nghĩa và hấp dẫn. 

Trực quan hóa dữ liệu nâng cao không chỉ tăng cường việc giải thích dữ liệu mà còn hỗ trợ trong việc khám phá các mô hình cơ bản, xu hướng và mối tương quan có thể không được thể hiện rõ ràng bằng các phương pháp truyền thống. 

Nắm vững những gì bạn có thể làm với Python một cách riêng lẻ là điều không thể thiếu - nhưng có cái nhìn tổng quan về cách nền tảng Python có thể được sử dụng ở mức độ tối đa trong bối cảnh doanh nghiệp, đó là điểm chắc chắn khiến bạn khác biệt với các nhà khoa học dữ liệu khác.

Dưới đây là một số kỹ thuật nâng cao cần xem xét:

• Trực quan hóa tương tác. Các thư viện như Bokeh và Plotly cho phép tạo các biểu đồ động mà người dùng có thể tương tác, chẳng hạn như phóng to các khu vực cụ thể hoặc di chuột qua các điểm dữ liệu để xem thêm thông tin. Tính tương tác này có thể làm cho dữ liệu phức tạp dễ tiếp cận và dễ hiểu hơn.

• Các loại biểu đồ phức tạp Ngoài các biểu đồ đường và thanh cơ bản, Python hỗ trợ các loại biểu đồ nâng cao như bản đồ nhiệt, biểu đồ hình hộp, biểu đồ đàn vĩ cầm và thậm chí các biểu đồ chuyên biệt hơn như biểu đồ mây mưa. Mỗi loại biểu đồ phục vụ một mục đích cụ thể và có thể giúp làm nổi bật các khía cạnh khác nhau của dữ liệu, từ sự phân bổ và mối tương quan đến so sánh giữa các nhóm.

• Tùy chỉnh với matplotlib. Matplotlib cung cấp các tùy chọn tùy chỉnh mở rộng, cho phép kiểm soát chính xác sự xuất hiện của các ô. Các kỹ thuật như điều chỉnh thông số đồ thị bằng plt.getp và plt.setp các chức năng hoặc thao tác với các thuộc tính của các thành phần cốt truyện cho phép tạo ra các số liệu có chất lượng xuất bản để truyền tải dữ liệu của bạn dưới ánh sáng tốt nhất có thể.

• Hình ảnh hóa chuỗi thời gian. Đối với dữ liệu thời gian, biểu đồ chuỗi thời gian có thể hiển thị các giá trị theo thời gian một cách hiệu quả, giúp xác định xu hướng, mô hình hoặc điểm bất thường trong các khoảng thời gian khác nhau. Các thư viện như Seaborn giúp việc tạo và tùy chỉnh các biểu đồ chuỗi thời gian trở nên đơn giản, nâng cao khả năng phân tích dữ liệu dựa trên thời gian.

Nâng cao hiệu suất thông qua đa xử lý trong Python cho phép thực thi mã song song, khiến nó trở nên lý tưởng cho các tác vụ sử dụng nhiều CPU mà không yêu cầu IO hoặc tương tác người dùng. 

Các giải pháp khác nhau phù hợp cho các mục đích khác nhau — từ tạo biểu đồ dạng đường đơn giản đến bảng thông tin tương tác phức tạp và mọi thứ ở giữa. Dưới đây là một số trong những cái phổ biến: 

1. Hình ảnh nổi bật với giao diện thân thiện với người dùng và thư viện mẫu đa dạng, phục vụ cho nhiều ngành, bao gồm truyền thông, tiếp thị, giáo dục và chính phủ. Nó cung cấp một tài khoản cơ bản miễn phí và các gói giá khác nhau cho các tính năng nâng cao hơn.
2. FusionBiểu đồ cho phép tạo hơn 100 loại biểu đồ và bản đồ tương tác khác nhau, được thiết kế cho cả dự án web và thiết bị di động. Nó hỗ trợ tùy chỉnh và cung cấp nhiều tùy chọn xuất khác nhau.
3. Âm mưu cung cấp một cú pháp đơn giản và nhiều tùy chọn tương tác, phù hợp ngay cả với những người không có nền tảng kỹ thuật nhờ GUI của nó. Tuy nhiên, phiên bản cộng đồng của nó có những hạn chế như khả năng hiển thị công khai và tính thẩm mỹ hạn chế.
4. Đồ thị RAW là một khung nguồn mở nhấn mạnh vào việc trực quan hóa dữ liệu kéo và thả không cần mã, giúp mọi người dễ hiểu dữ liệu phức tạp một cách trực quan. Nó đặc biệt phù hợp để thu hẹp khoảng cách giữa các ứng dụng bảng tính và trình soạn thảo đồ họa vector.
5. Qlik View được các nhà khoa học dữ liệu có uy tín ưa chuộng để phân tích dữ liệu quy mô lớn. Nó tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu và phân tích dữ liệu cực kỳ nhanh.

Việc nắm vững các kỹ thuật Python nâng cao là điều quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu để khai thác toàn bộ tiềm năng của ngôn ngữ mạnh mẽ này. Mặc dù các kỹ năng Python cơ bản là vô giá, nhưng việc thành thạo các thao tác dữ liệu phức tạp, tối ưu hóa hiệu suất và tận dụng các thư viện chuyên dụng sẽ nâng cao khả năng phân tích dữ liệu của bạn. 

Học tập liên tục, chấp nhận thử thách và luôn cập nhật những phát triển mới nhất của Python là chìa khóa để trở thành một học viên thành thạo. 

Vì vậy, hãy đầu tư thời gian để nắm vững các tính năng nâng cao của Python để trao quyền cho bản thân giải quyết các nhiệm vụ phân tích dữ liệu phức tạp, thúc đẩy đổi mới và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu tạo ra tác động thực sự.
 
 

Nahla Davies là một nhà phát triển phần mềm và nhà văn công nghệ. Trước khi dành toàn bộ thời gian cho việc viết kỹ thuật, cô đã xoay xở — trong số những việc hấp dẫn khác — để trở thành lập trình viên chính tại một tổ chức xây dựng thương hiệu giàu kinh nghiệm Inc. có khách hàng bao gồm Samsung, Time Warner, Netflix và Sony.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.kdnuggets.com/mastering-python-for-data-science-beyond-the-basics?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=mastering-python-for-data-science-beyond-the-basics