Berapa banyak python yang saya butuhkan untuk ilmu data?

Anda perlu mempelajari dasar-dasar Python seperti konsep oops, tipe data, pernyataan kontrol, fungsi, multithreading, dan penanganan pengecualian. Setelah memahami dasar-dasarnya, pelajari cara menggunakan library Numpy untuk komputasi matematis dan library panda untuk menangani kumpulan data tabular. Selain itu, pelajari menggunakan pustaka scikit-learn dan kerangka kerja seperti Tensorflow atau Pytorch untuk membuat pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam. Kemudian, kenali perpustakaan seperti matplotlib, seaborn, plot. perpustakaan ly untuk visualisasi data.  

Jika Anda ingin mengambil kursus yang dapat memberikan pelatihan dan sertifikasi yang dipimpin oleh Instruktur, daftarlah untuk Sertifikasi Python untuk Ilmu Data oleh Intellipaat ini

Anda dapat menonton video ini tentang Python untuk ilmu data untuk mengetahui apa yang harus dipelajari dengan python untuk Ilmu Data

Python menempati posisi teratas dalam peringkat tahunan terbaru IEEE Spectrum untuk bahasa pemrograman paling populer, dengan lebih dari 8. 2 juta pengembang menggunakannya di seluruh dunia. Tren bahasa pemrograman di Stack Overflow menunjukkan bahwa ini adalah satu-satunya yang berkembang selama lima tahun terakhir. Meningkatnya popularitas Python terutama disebabkan oleh meningkatnya adopsi pembelajaran mesin secara global. Ekosistem perpustakaan Python yang luas memungkinkan para profesional pembelajaran mesin mengakses, memanipulasi, mengubah, dan memproses data secara efisien. Python menjadi bahasa yang paling cocok untuk ilmu data, pembelajaran mesin, dan AI. Kemandirian platform Python, implementasi yang mudah, dan keterbacaan yang lebih baik membuatnya populer di kalangan insinyur pembelajaran mesin. Blog ini memberi Anda ringkasan singkat tentang seberapa banyak Python diperlukan untuk pembelajaran mesin termasuk beberapa pustaka pembelajaran mesin penting Python yang harus Anda ketahui

Proyek Pembelajaran Mesin untuk Pengoptimalan Harga Eceran

Kode solusi yang dapat diunduh. Video penjelasan. Dukungan teknologi

Pustaka dan paket bawaan Python menawarkan kode dasar, menghemat insinyur pembelajaran mesin mulai dari awal. Pemrosesan data berkelanjutan diperlukan untuk pembelajaran mesin, dan Python menyertakan alat dan paket bawaan untuk hampir setiap tugas. Hal ini menguntungkan insinyur pembelajaran mesin dengan mengurangi waktu pengembangan dan meningkatkan produktivitas saat menangani aplikasi pembelajaran mesin tingkat lanjut. Fitur paling signifikan dari pustaka dan paket ini adalah tidak ada kurva pembelajaran; .  

Berikut adalah beberapa pustaka Python populer yang penting untuk pembelajaran mesin

Pandas, dibangun di atas larik NumPy (Numerical Python), memungkinkan eksekusi cepat dan beberapa fitur rekayasa data. Panda adalah perpustakaan yang paling umum digunakan dalam ekosistem Python untuk melakukan analisis data untuk keperluan umum. Fitur rekayasa datanya meliputi membaca/menulis format data yang berbeda, mencetak data ke dalam berbagai bentuk, mengekstraksi subset data, menggabungkan banyak kumpulan data, dan menghitung kolom lintas dan bawah.  

NumPy adalah modul ekosistem Python penting untuk analisis data kinerja tinggi dan komputasi ilmiah. Kerangka kerja ini adalah dasar untuk mengembangkan alat tingkat tinggi seperti scikit-learn dan Pandas. Mengingat bahwa semua operasi NumPy ditulis dalam C, paket ini sangat efisien, yang merupakan manfaat besar untuk pembelajaran mesin saat ini

Scikit-learn, salah satu perpustakaan pembelajaran mesin paling populer, mendukung berbagai algoritme yang diawasi dan tidak diawasi, termasuk pohon keputusan, regresi linier dan logistik, k-means, dan pengelompokan. Scikit-learn dibangun di atas NumPy dan SciPy, dua pustaka inti Python. Ini memungkinkan implementasi aktivitas yang cepat seperti pemilihan fitur, transformasi data, teknik ansambel, dll

Pakar pembelajaran mesin mana pun harus mahir dalam visualisasi data dan penceritaan karena mereka sering perlu melakukan analisis eksplorasi kumpulan data sebelum memutuskan untuk menggunakan algoritme pembelajaran mesin tertentu. Seaborn adalah perpustakaan visualisasi yang bagus untuk pembuatan plot statistik, dan menyediakan API dan fungsi tingkat tinggi dasar untuk beberapa tipe plot statistik di atas Matplotlib. Selain itu, terintegrasi dengan fitur Pandas. Pustaka visualisasi Python 2D paling populer adalah Matplotlib. Profesional dapat membuat grafik berkualitas publikasi dari data karena beragam antarmuka dan fungsi yang tersedia

Jika Anda adalah penggemar pembelajaran mesin yang ingin mendapatkan pengalaman langsung dengan Python untuk Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data, periksa repositori ProjectPro, yang menawarkan beberapa proyek pembelajaran mesin Python. Mengerjakan proyek ini akan membantu Anda memahami dasar-dasar Python dan meningkatkan keterampilan pembelajaran mesin Anda

Kita semua pernah berada di titik tertentu dalam perjalanan Ilmu Data & ML ketika kita kewalahan dengan sejumlah hal yang menurut kita harus kita pelajari untuk menjadi ilmuwan data. Salah satunya termasuk Python. Saat kami mulai mempelajari Python dalam perjalanan kami, kami menjangkau blog, Youtube, buku, atau kursus online. Kami kewalahan saat mengetahui bahwa Python tidak memiliki titik akhir. Semakin Anda menggali, semakin Anda merasa masih banyak yang harus dipelajari

Untuk membantu Anda mengakhiri penderitaan rekursif ini, saya akan membagikan kepada Anda ikhtisar tentang berapa banyak python yang diperlukan jika Anda mempelajarinya untuk Ilmu Data

Ilmuwan data menggunakan python untuk mengambil, membersihkan, memvisualisasikan, dan membangun model dan bukan untuk mengembangkan aplikasi. Jadi, waktu harus diinvestasikan dalam mempelajari modul dan pustaka di Python untuk melakukan tugas ini. Pustaka Python adalah sekelompok fungsi yang sudah ditulis yang dibangun untuk melakukan tugas-tugas khusus. Python juga digunakan untuk hal berikut

1. pengembangan web
2. Pengembangan permainan
3. Robotika
4. Otomatisasi

Untuk masing-masing bidang ini, pengembang python telah membangun perpustakaan terpisah, begitu pula perpustakaan juga dibangun untuk Ilmu Data. Sebagai Ilmuwan Data, Anda hanya perlu membiasakan diri dengan perpustakaan yang terkait dengan Ilmu Data dan pengetahuan tentang python dasar yang memungkinkan Anda menggunakannya. Istirahat berada di luar jangkauan. Diperkirakan ada 137.000 perpustakaan di python

Menurut artikel berikut, ada 20 pustaka python utama yang banyak digunakan dalam Ilmu Data. Anda dapat mengunjungi artikel untuk detail lebih lanjut. Saya akan mencantumkan 20 perpustakaan itu di bawah

1. Numpy
2. Panda
3. Matplotlib
4. Pedas
5. Model statistik
6. Yg keturunan dr laut
7. Secara plot
8. Bokeh
9. Pydot
10. Scikit-belajar
11. XGBoost
12. ELi5
13. Tensorflow
14. Pytorch
15. Keras
16. spark-deep-learning
17. NTLK
18. Spasi
19. Gensim
20. Scrapy

Masing-masing perpustakaan ini melayani tujuan khusus. Masing-masing dari mereka memiliki dokumentasi yang tepat yang dapat digunakan untuk mempelajarinya. Juga salah satu kesalahan yang dilakukan orang saat mempelajari python untuk DS & ML adalah mereka menganggap mereka perlu mengetahui setiap perpustakaan yang terkait dengan DS & ML dari atas ke bawah. Lebih baik berkenalan dengan beberapa pustaka awal DS & ML dan memulai dengan pengalaman langsung di lapangan

Manusia normal mana pun tidak dapat mengingat semua fungsi di semua perpustakaan setiap saat. Itu sebabnya kami memiliki dokumentasi untuk setiap perpustakaan

Itulah mengapa bagian yang paling penting adalah bagaimana Anda mendekati sebuah solusi, yaitu Bagaimana proses berpikir Anda ketika Anda mencoba memecahkan suatu masalah. Orang-orang telah berkontribusi begitu banyak kepada komunitas sehingga sebagai pembelajar hal terbaik yang harus dilakukan adalah memperhatikan kontribusi tersebut dan menghargainya. Karenanya Anda harus Google hal-hal yang tidak Anda ketahui

Sekarang Anda tahu jumlah python yang perlu Anda ketahui untuk memulai ilmu data. Jadi, jangan habiskan berjam-jam waktu ekstra untuk mencoba mempelajari hal-hal yang mungkin tidak relevan bagi Anda saat ini. Lebih fokus untuk memahami matematika dan konsep di balik algoritme yang digunakan secara luas di industri DS & ML

Berapa banyak Python yang perlu saya pelajari untuk ilmu data?

Apakah 1 bulan cukup untuk Python?

Apakah Python saja cukup untuk ilmu data?

Apakah 16GB cukup untuk ilmu data?