Cara berlatih python untuk analisis data

Temukan posisi dari

• elemen di x di mana nilainya lebih dari elemen yang sesuai di y, dan
• elemen di x yang nilainya sama dengan elemen terkait di y

Mulailah dengan ini

x = np.array([21, 64, 86, 22, 74, 55, 81, 79, 90, 89]) 
y = np.array([21, 7, 3, 45, 10, 29, 55, 4, 37, 18])

Keluaran yang diinginkan

(array([1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),) and (array([0]),)

Ingin memulai karir ilmu data? . Mari jelajahi di mana Anda dapat menemukan proyek ilmu data untuk melatih keterampilan Python yang baru Anda peroleh

Organisasi besar dan kecil di seluruh dunia menggunakan Python dalam proyek pengembangan perangkat lunak dan ilmu data mereka. Tetapi bahkan jika Anda sangat bersemangat untuk berkarir di bidang ilmu data, tampaknya sangat menantang untuk mempelajari bahasa pemrograman baru. Jadi Anda mungkin bertanya-tanya apakah Python layak dipelajari dan betapa sulitnya mempelajari bahasa pemrograman seperti Python

Nyatanya, Python sangat ramah bagi pemula; . Dalam artikel ini, saya akan memandu Anda melalui beberapa sumber untuk melatih keterampilan pengkodean Python dengan proyek dunia nyata. Tapi pertama-tama, mari kita mulai dengan beberapa definisi dasar

Apa itu Ilmu Data?

Ilmu data menggabungkan pemrograman, matematika, statistik, dan keahlian bisnis untuk mengekstrak wawasan yang bermakna dari data. Pada dasarnya, data scientist diberikan masalah bisnis untuk dipecahkan. Mereka menerapkan pemahaman mereka tentang industri dan proses bisnis, alat statistik dan pembelajaran mesin, dan Python untuk memecahkan masalah

Ilmuwan data bekerja sama dengan insinyur data dan analis data untuk membantu bisnis dengan keputusan berbasis data. Namun, peran mereka berbeda

• Insinyur data fokus pada persiapan infrastruktur untuk data. Data ini nantinya akan digunakan oleh data analyst dan data scientist
• Analis data biasanya bekerja dengan data terstruktur untuk menemukan tren dan pola yang dapat diterjemahkan menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti
• Ilmuwan data umumnya dianggap sebagai versi analis data yang lebih maju. Mereka dapat bekerja dengan data terstruktur dan tidak terstruktur. Mereka biasanya menggunakan teknik data yang lebih canggih untuk melihat tren saat ini serta membuat prediksi tentang masa depan. Sebagian besar ilmuwan data diharapkan merasa nyaman menggunakan pembelajaran mesin tingkat lanjut dan model Kecerdasan Buatan

Ilmu data adalah karir masa depan dan Python adalah salah satu alat utamanya. Perusahaan teknologi besar, startup kecil, organisasi penelitian, dan bahkan akademisi memilih Python karena kesederhanaannya, ekosistem yang kaya, komunitas yang besar dan suportif, efisiensi, dan skalabilitas.

Jika Anda baru dalam pemrograman tetapi bersemangat untuk belajar pengkodean dengan Python, saya sarankan untuk mencoba mini-track Python Basics kami. Tiga kursus interaktifnya memiliki 200+ tantangan pengkodean

Setelah Anda memahami dasar-dasarnya, Anda dapat melanjutkan perjalanan belajar dengan proyek ilmu data pertama Anda

Cara Memulai Proyek Ilmu Data Pertama Anda

Untuk proyek pertama Anda, sebaiknya pilih topik yang Anda minati – ini adalah sumber motivasi yang bagus. Jadi pikirkan tentang apa yang menurut Anda menyenangkan untuk dikerjakan. statistik sepak bola, visualisasi perubahan iklim, perkiraan harga mata uang kripto, dll. Anda dapat menemukan lebih banyak ide proyek sains data di sini

Misalnya, Anda ingin menjelajahi statistik kejahatan di kota Anda sehingga Anda dapat memilih lingkungan teraman untuk membeli rumah. Anda dapat mempertimbangkan banyak faktor berbeda, termasuk jumlah pembunuhan, perampokan, pencurian mobil, dan kejahatan lainnya per 1.000 orang; . Berikut adalah beberapa contoh dari apa yang dapat Anda lakukan dengan menggunakan perangkat ilmu data

• Memprediksi jumlah kejahatan yang berbeda berdasarkan data historis (mis. e. analisis deret waktu)
• Menganalisis faktor mana yang memiliki dampak terbesar pada jumlah kejahatan
• Bangun model pembelajaran mesin untuk memprediksi jumlah kejahatan tahun depan berdasarkan dinamika kejahatan dan faktor lainnya
• Visualisasikan intensitas kejahatan di peta kota

Python dapat membantu dengan semua tugas ini, termasuk perkiraan deret waktu, analisis data eksplorasi, membangun model pembelajaran mesin, memvisualisasikan data, dan banyak lagi. Ilmu data dan Python sangat kuat bersama. Namun, Anda perlu banyak berlatih Python untuk menjadi ilmuwan data yang efektif. Menulis kode untuk berbagai skenario dan menguji keterampilan Anda dengan berbagai proyek dan tantangan adalah jalan terpendek untuk mendapatkan keahlian dalam ilmu data. Jadi, mari kita lihat di mana Anda dapat menemukan proyek sains data dunia nyata

Di mana Menemukan Kumpulan Data dan Contoh Proyek Data

Ada banyak sumber daya yang menawarkan kumpulan data dunia nyata untuk melatih keterampilan Python dan ilmu data yang baru diperoleh. Berikut adalah beberapa opsi

• PelajariPython. com adalah platform pembelajaran dengan banyak kursus Python interaktif, termasuk Dasar-Dasar Python. Praktek, yang menawarkan 15 latihan pengkodean untuk melatih keterampilan pemrograman dasar. Latihan-latihan ini menawarkan beberapa masalah yang mungkin Anda temui dalam penugasan pekerjaan di dunia nyata. Namun, ini tidak seperti proyek sains data independen Anda, melainkan serangkaian tantangan pengkodean. Jadi, yang terbaik untuk pemula total
• Kaggle bisa dibilang merupakan komunitas ilmu data terbesar. Platform ini memiliki 50.000 kumpulan data publik, memungkinkan Anda untuk mempraktikkan semua jenis ilmu data dan keterampilan Python. Beberapa contoh termasuk kumpulan data untuk memprediksi default kartu kredit, informasi penjualan dari pengecer AS terbesar, data Bank Dunia berdasarkan wilayah dan negara, dan data di semua episode acara TV House. Anda juga dapat mengembangkan keterampilan ilmu data Anda dengan berpartisipasi dalam kompetisi reguler mereka, yang memiliki tingkat kesulitan dari pemula hingga ahli
• Data. gov menyediakan akses ke data terbuka pemerintah AS. Ini termasuk data pertanian dan iklim, sumber daya tentang topik energi utama, kumpulan data untuk transportasi laut, dan banyak lagi
• Portal Data Terbuka NASA adalah katalog kumpulan data NASA yang tersedia untuk umum. Ini mencakup puluhan ribu kumpulan data yang mencakup berbagai topik yang sangat luas, termasuk data aeronautika dan luar angkasa nasional, oseanografi fisik, data biologi kelautan, pengamatan sumber daya bumi, data sosial-ekonomi, dan banyak lagi
• Earthdata bisa menjadi sumber yang sangat berguna jika Anda tertarik dengan topik seperti atmosfer, daratan, samudra, kriosfer, dan sejenisnya. Di sini, Anda akan menemukan data observasi NASA Earth yang tersedia untuk basis pengguna yang luas
• DrivenData adalah situs web kompetisi data berskala kecil yang berfokus pada kumpulan data dan kasus penggunaan dari organisasi nirlaba
• Registri Data Terbuka di AWS mencakup lebih dari 300 set data yang mencakup perawatan kesehatan, ruang angkasa, perubahan iklim, dan topik lainnya
• Repositori Pembelajaran Mesin UCI adalah salah satu sumber data tertua di Web. Meskipun banyak kumpulan data di platform ini sudah sangat tua, mereka masih bagus untuk melatih keterampilan dasar Python
• NASDAQ Data Link adalah sumber data utama untuk proyek keuangan dan ekonomi. Jika Anda tertarik untuk menganalisis harga saham, aktivitas perdagangan, atau dinamika suku bunga, ini harus menjadi sumber data utama Anda

Saatnya Berlatih Python

Mudah-mudahan, Anda akan menemukan kumpulan data yang sempurna untuk proyek ilmu data Anda berikutnya di suatu tempat di daftar di atas. Namun, jika Anda merasa perlu menyegarkan dan/atau menggabungkan keterampilan Python Anda  – atau jika Anda seperti saya dan lebih suka belajar Python dengan kursus online interaktif yang menyenangkan dan mudah diikuti – Anda mungkin ingin memulai dengan salah satu

• Python Basics adalah trek mini yang sempurna untuk orang yang hanya ingin melihat apakah pemrograman cocok untuk mereka. Trek mencakup 229 tantangan pengkodean yang mencakup dasar-dasar sintaks Python, variabel, dan tujuannya, pernyataan if, loop, fungsi, dan struktur data dasar (termasuk daftar, kamus, dan set). Tidak diperlukan pemrograman sebelumnya atau pengetahuan TI
• Python untuk Ilmu Data adalah jalur pembelajaran 5 kursus yang mencakup hal-hal penting yang diperlukan untuk mulai bekerja di bidang ilmu data. Ini mencakup ratusan tantangan pengkodean yang mencakup perhitungan dasar, analisis data sederhana, visualisasi data, bekerja dengan data tabular dan teks, dan memproses data dari file CSV, Excel, dan JSON. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang jalur pembelajaran ini di sini
• Belajar Pemrograman dengan Python ditujukan untuk pendatang baru yang ingin memahami Python dasar dan kemudian melampaui dasar-dasarnya dan mempelajari konsep pemrograman yang lebih maju. Selain dasar-dasar Python yang dijelaskan di atas, ini mencakup struktur data dan algoritme bawaan

Permintaan konstan (dan jangka panjang) untuk ilmuwan data menunjukkan betapa populernya bidang ini. Perusahaan dan organisasi saat ini lebih suka membuat keputusan berdasarkan data, dan mereka membutuhkan ilmuwan data untuk ini. Jadi, lakukan yang terbaik untuk belajar dan berlatih Python untuk ilmu data. Segera, Anda akan memiliki karier yang sukses dan bergaji tinggi sebagai ilmuwan data

Bagaimana cara menggunakan Python untuk analisis data?

Apakah Python untuk analisis data Mudah?

Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mempelajari Python untuk analisis data?

Apa yang harus saya pelajari di Python untuk analis data?