Hình ảnh của Tác giả
Dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy việc ra quyết định sáng suốt và hỗ trợ các ứng dụng dựa trên Trí tuệ nhân tạo. Do đó, nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia dữ liệu lành nghề trong các ngành khác nhau. Nếu bạn là người mới làm quen với khoa học dữ liệu, bộ sưu tập hướng dẫn phong phú này được thiết kế để giúp bạn phát triển các kỹ năng cần thiết để rút ra thông tin chi tiết từ lượng lớn dữ liệu.
Link: 7 bước để thành thạo SQL cho khoa học dữ liệu
Đây là cách tiếp cận từng bước để thành thạo SQL, bao gồm các khái niệm cơ bản về lệnh SQL, tập hợp, nhóm, sắp xếp, nối, truy vấn con và các hàm cửa sổ.
Hướng dẫn này cũng nêu bật tầm quan trọng của việc sử dụng SQL để giải quyết các vấn đề kinh doanh trong thế giới thực bằng cách chuyển các yêu cầu thành các phân tích kỹ thuật. Để thực hành và chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu, chúng tôi khuyên bạn nên thực hành SQL thông qua các nền tảng trực tuyến như HackerRank và PGExercises.
Link: 7 bước để thành thạo Python cho khoa học dữ liệu
Hướng dẫn này cung cấp lộ trình từng bước để học lập trình Python và phát triển các kỹ năng cần thiết cho sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học và phân tích dữ liệu. Nó bắt đầu bằng việc học các nguyên tắc cơ bản của Python thông qua các khóa học trực tuyến và các thử thách viết mã. Sau đó, nó bao gồm các thư viện Python để phân tích dữ liệu, học máy và quét web.
Hướng dẫn nghề nghiệp nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thực hành viết mã thông qua các dự án và xây dựng danh mục đầu tư trực tuyến để thể hiện kỹ năng của bạn. Nó cũng cung cấp các đề xuất tài nguyên miễn phí và trả phí cho từng bước.
Link: 7 bước để thành thạo các kỹ thuật tiền xử lý và làm sạch dữ liệu
Hướng dẫn từng bước để nắm vững các kỹ thuật làm sạch và tiền xử lý dữ liệu, đây là một phần thiết yếu của bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào. Hướng dẫn bao gồm nhiều chủ đề khác nhau, bao gồm phân tích dữ liệu khám phá, xử lý các giá trị bị thiếu, xử lý các bản sao và ngoại lệ, mã hóa các tính năng phân loại, chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và kiểm tra, chia tỷ lệ tính năng và giải quyết dữ liệu mất cân bằng trong các vấn đề phân loại.
Bạn sẽ tìm hiểu tầm quan trọng của việc hiểu báo cáo vấn đề và dữ liệu với sự trợ giúp của các mã ví dụ cho các tác vụ tiền xử lý khác nhau bằng cách sử dụng các thư viện Python như Pandas và scikit-learn.
Link: 7 bước để làm chủ việc sắp xếp dữ liệu với Pandas và Python
Đó là một lộ trình học tập toàn diện để làm chủ việc xử lý dữ liệu với gấu trúc. Hướng dẫn bao gồm các điều kiện tiên quyết như tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về Python, SQL và quét web, sau đó là các bước tải dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chọn và lọc các khung dữ liệu, khám phá và làm sạch các tập dữ liệu, thực hiện các phép biến đổi và tổng hợp, nối các khung dữ liệu và tạo các bảng tổng hợp. Cuối cùng, nó gợi ý xây dựng bảng điều khiển dữ liệu tương tác bằng cách sử dụng Streamlit để thể hiện các kỹ năng phân tích dữ liệu và tạo danh mục dự án, điều cần thiết cho các nhà phân tích dữ liệu đầy tham vọng đang tìm kiếm cơ hội việc làm.
Link: 7 bước để thành thạo phân tích dữ liệu khám phá
Hướng dẫn nêu ra 7 bước chính để thực hiện Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) hiệu quả bằng Python. Các bước này bao gồm thu thập dữ liệu, tạo bản tóm tắt thống kê, chuẩn bị dữ liệu thông qua việc làm sạch và chuyển đổi, trực quan hóa dữ liệu để xác định các mẫu và ngoại lệ, tiến hành phân tích biến đơn biến, hai biến và đa biến, phân tích dữ liệu chuỗi thời gian và xử lý các giá trị và ngoại lệ bị thiếu. EDA là một giai đoạn quan trọng trong phân tích dữ liệu, cho phép các chuyên gia hiểu được chất lượng, cấu trúc và mối quan hệ của dữ liệu, đảm bảo phân tích chính xác và sâu sắc trong các giai đoạn tiếp theo.
Để bắt đầu hành trình nghiên cứu khoa học dữ liệu, bạn nên bắt đầu bằng việc thành thạo SQL. Điều này sẽ cho phép bạn làm việc hiệu quả với cơ sở dữ liệu. Khi đã thành thạo SQL, bạn có thể đi sâu vào lập trình Python, nơi có các thư viện mạnh mẽ để phân tích dữ liệu. Học các kỹ thuật thiết yếu như làm sạch dữ liệu là rất quan trọng vì nó sẽ giúp bạn duy trì các bộ dữ liệu chất lượng cao.
Sau đó, đạt được kiến thức chuyên môn về xử lý dữ liệu với gấu trúc để định hình lại và chuẩn bị dữ liệu của bạn. Quan trọng nhất, hãy nắm vững khả năng phân tích dữ liệu khám phá để hiểu kỹ các tập dữ liệu và khám phá những hiểu biết sâu sắc.
Sau khi làm theo những hướng dẫn này, bước tiếp theo là thực hiện một dự án và tích lũy kinh nghiệm. Bạn có thể bắt đầu với một dự án đơn giản và sau đó chuyển sang những dự án phức tạp hơn. Viết về nó trên Medium và tìm hiểu về các kỹ thuật mới nhất để cải thiện kỹ năng của bạn.
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) là một chuyên gia khoa học dữ liệu được chứng nhận và yêu thích việc xây dựng các mô hình học máy. Hiện tại, anh đang tập trung vào việc sáng tạo nội dung và viết blog kỹ thuật về công nghệ máy học và khoa học dữ liệu. Abid có bằng Thạc sĩ về quản lý công nghệ và bằng cử nhân về kỹ thuật viễn thông. Tầm nhìn của anh là xây dựng một sản phẩm AI sử dụng mạng lưới thần kinh đồ thị dành cho những học sinh đang vật lộn với bệnh tâm thần.
- 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/collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis
