Cómo dominar la programación de Python para trabajos de ciencia de datos

“En la programación de Python, todo es un objeto. Es posible escribir aplicaciones en lenguaje Python usando varios paradigmas de programación, pero sí permite escribir un código orientado a objetos muy claro y comprensible”, dijo Brian Curtin, miembro de Python Software Foundation. La amplitud, la eficiencia y se pueden dominar fácilmente bajo la guía de expertos: léalo, úsela con facilidad hace que Python sea ampliamente utilizado.

Si los profesionales son conscientes del hecho sobre qué tipo de proyecto estarán trabajando, entonces pueden tomar una decisión sobre qué idioma aprender primero. Si los proyectos requieren trabajar con datos mezclados o raspados de archivos, sitios web o cualquier otra fuente de datos, los profesionales primero deben comenzar su aprendizaje con el lenguaje Python. Por otro lado, si el proyecto requiere trabajar con datos limpios, los profesionales primero deben aprender a enfocarse en la parte de análisis de datos que requiere aprender primero la programación R.

Antes de dominar los trabajos de Python para Data Science, compruebe qué buscan realmente las empresas cuando contratan a un Data Scientist o un desarrollador de Hadoop. Le sugiero que asista al seminario web más reciente, donde el experto en reclutamiento Bob Kelly hablará sobre este tema. En los 20 minutos de sesión de preguntas y respuestas, puede interactuar directamente con el orador y aclarar sus dudas. Regístrese ahora en Registro

Querido,

Si desea dominar Python, debe comenzar con un enfoque paso a paso para no perderse ninguno de los fundamentos de Python. Hay mucho que explorar y aprender, pero asegúrate de que a medida que avanzas, cristalices tu conocimiento en cada paso. No se filtra. Lo digo porque sucede a menudo.

Estoy compartiendo algunos recursos que pueden ayudarte a dominar Python. Además, deberás practicar mucho. Tome los problemas de Kaggle y comience a implementar su erudición de Python. Cuanto más practiques, más te acercarás a ganar dominio en esto.

Recursos:
Ruta de aprendizaje integral: ciencia de datos en Python
Aprendiendo Python – La Guía del Autoestopista para Python
CS109 Data Science

Saludos,
John

Dominar Python para trabajos de DS no es muy diferente de dominar Python en general.

En primer lugar, debe tener mucha confianza en su capacidad de codificar. Puede validarse haciendo algunas contribuciones [menores] en proyectos de código abierto.

Después de ese paso comenzará la especialización. Incluirá bibliotecas de manejo de datos de aprendizaje (los pandas serán suficientes para comenzar), bibliotecas ML (scikit-learn) y tal vez Python API para Apache Spark.

No necesita Python maestro para escribir trabajos de ciencia de datos. Si comienza desde cero, lea el libro “un byte de python” y enloquezca. Python odia a los maestros 😉