暑假结束了，又要开始学习或者制定自己的自我发展计划。你们中的许多人可能在暑假中考虑了自己的下一步计划，如果涉及到数据科学的任何事情，你需要阅读这篇博客。
生成式人工智能，ChatGPT，Google Bard – 这些可能是你在过去几个月里听到的很多术语。在这种喧嚣中，你们中的许多人都在考虑进入技术领域，如数据科学。
来自不同角色的人们想要保住自己的工作，所以他们会努力发展自己的技能以适应当前市场。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；有成千上万的在线课程、训练营和硕士（MSc）可以选择。
如果你想知道可以免费学习的数据科学课程，可以阅读《2023年顶级免费数据科学在线课程》。
话虽如此，如果你想进入数据科学的世界，你需要了解Python。
Python在数据科学中的作用
Python是由荷兰程序员Guido van Rossum于1991年2月开发的。它的设计非常强调代码的易读性。语言的构造和面向对象的方法帮助新手和现有的程序员编写清晰易懂的代码，从小项目到大项目，从小数据到大数据。
31年后的今天，Python被认为是最好的编程语言之一。
Python包含各种库和框架，以便你不必从头开始做所有的事情。这些预先构建的组件包含了有用且可读的代码，你可以将其实现到你的程序中。例如，NumPy、Matplotlib、SciPy、BeautifulSoup等等。
如果你想了解更多关于Python库的信息，请阅读以下文章：《2022年数据科学家应该了解的Python库》。
Python高效、快速、可靠，可以让开发者用最少的工作量创建应用程序，进行分析，并产生可视化输出。这就是你成为一名数据科学家所需要的一切！
设置Python环境
如果你想成为一名数据科学家，我们将逐步指导你如何开始使用Python：
安装Python
首先，你需要下载最新版本的Python。你可以在官方网站上找到最新版本的信息。
根据你的操作系统，按照安装说明进行安装，直到完成。
选择你的集成开发环境（IDE）或代码编辑器
IDE是一个集成开发环境，它是程序员用来更高效地开发软件代码的软件应用程序。代码编辑器的目的相同，但它是一个文本编辑器程序。
如果你不确定该选择哪个，我将提供一个流行选项的列表：
- Visual Studio Code (VSCode)
- PyCharm
- Jupyter Notebook
当我开始我的数据科学职业生涯时，我使用的是VSC和Jupyter Notebook，我发现它们非常有用，可以帮助我学习数据科学和进行交互式编码。一旦你选择了一个符合你需求的工具，请安装它并按照使用说明进行操作。
学习基础知识
在你深入进行综合项目之前，你需要首先学习基础知识。所以让我们开始学习它们。
变量和数据类型
变量是存储数据值的容器的术语。数据值具有各种数据类型，如整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。学习这些非常重要，可以建立你的基础知识。
在下面的示例中，变量是一个名称，它包含值“John”。数据类型是字符串：name = "John"。
运算符和表达式
运算符是允许进行加法、减法、乘法、除法、指数等计算任务的符号。Python中的表达式是运算符和操作数的组合。
例如：x = x + 1 0x = x + 10 x = x+ 10
控制结构
控制结构通过指定代码的执行流程来简化编程。在Python中，有几种类型的控制结构需要学习，例如条件语句、循环和异常处理。
例如：
if x > 0:
print("Positive")
else:
print("Non-positive")
函数
函数是一段代码块，只有在调用时才能运行。您可以使用def关键字创建一个函数。
例如：
def greet(name):
return f"Hello, {name}!"
模块和库
Python中的模块是包含Python定义和语句的文件。它可以定义函数、类和变量。库是相关模块或包的集合。可以通过使用import语句导入模块和库。
例如，我曾提到Python包含各种库和框架，如NumPy。您可以通过运行以下命令导入这些不同的库：
import numpy as np
import pandas as pd
import math
import random
有各种各样的库和模块可以使用Python导入。
处理数据
一旦您对基础知识和它们的工作原理有了更好的理解，下一步是使用这些技能来处理数据。您需要学习以下内容：
使用Pandas导入和导出数据
Pandas是数据科学领域中广泛使用的Python库，因为它提供了一种灵活且直观的方式来处理各种大小的数据集。假设您有一个CSV文件数据，您可以使用pandas通过以下方式导入数据集：
import pandas as pd
example_data = pd.read_csv("data/example_dataset1.csv")
数据清洗和操作
数据清洗和操作是数据科学项目数据预处理阶段的重要步骤，通过检查所有不一致、错误和缺失值来转换原始数据为结构化格式，以供分析使用。
数据清洗的内容包括：
- 处理缺失值
- 重复数据
- 异常值
- 数据转换
- 数据类型清理
数据操作的内容包括：
- 选择和过滤数据
- 排序数据
- 分组数据
- 连接和合并数据
- 创建新变量
- 透视和交叉表
您需要学习所有这些元素以及它们在Python中的使用。如果想现在开始，您可以通过这本免费电子书学习数据清洗和预处理的内容。
统计分析
作为数据科学家的一部分，您需要学会通过对数据进行统计分析来发现趋势、模式和洞察力。您可以通过统计分析来达到这个目的。统计分析是收集和分析数据以识别模式和趋势的过程。
通过数值分析，这个阶段用于消除偏见，让您能够进一步研究、开发统计模型等。结论用于决策过程，基于过去的趋势进行未来预测。
统计分析有6种类型：
- 描述性分析
- 推论性分析
- 预测性分析
- 指导性分析
- 探索性数据分析
- 因果分析
在这篇博客中，我将更深入地探讨探索性数据分析。
一旦您清理和处理了数据，它就准备好进行下一步：探索性数据分析。这是数据科学家分析和调查数据集，并创建一个关于主要特征/变量的摘要，以帮助他们获得进一步的洞见和创建数据可视化。
EDA工具包括：
- 线性回归等预测建模
- K均值聚类等聚类技术
- 主成分分析（PCA）等降维技术
- 单变量，双变量和多变量可视化
数据科学的这个阶段可能是最困难的部分，并且需要大量的实践。库和模块可以帮助您，但您需要理解手头的任务以及您希望得到的结果，以确定您需要哪种EDA工具。
数据可视化用于获得更深入的洞见和创建数据可视化。作为一名数据科学家，您将被期望创建自己的发现的可视化。这可以是基本的可视化，如折线图、条形图和散点图，但您也可以非常有创意，如热图、区域图和气泡图。
有各种数据可视化库可供使用，但以下是最受欢迎的：
- Matplotlib
- Seaborn
- Plotly
数据可视化有助于更好地沟通，特别是对于不太精通技术的利益相关者。
本博客旨在指导初学者学习Python的数据科学职业的步骤。每个阶段都需要时间和注意力来掌握。由于我无法详细介绍每个阶段，我创建了一个简短的列表，可以进一步指导您：
- 数据科学中数据清洗的重要性
- 数据科学简介：初学者指南
- 如何从不同背景过渡到数据科学？
Nisha Arya是一名数据科学家，自由技术作家和VoAGI社区经理。她对提供数据科学职业建议或教程以及围绕数据科学的理论知识特别感兴趣。她还希望探索人工智能在人类寿命的延长方面的不同方式。作为一名热心的学习者，她寻求拓宽自己的技术知识和写作能力，同时帮助指导他人。