Python 实践的数据科学项目

想要开始数据科学职业生涯？就像在任何新领域一样，你需要大量的练习。让我们探索一下你可以在哪里找到数据科学项目来练习你新学到的 Python 技能。

世界各地大大小小的组织都 使用 Python 。但即使您对数据科学职业非常感兴趣，学习一门新的编程语言似乎也很有挑战性。所以你可能会想知道 Python 是否值得学习 ，以及 学习像 Python 这样的编程语言 有多难

事实上，Python 对初学者来说非常友好；你可以很快学会它，尤其是经过足够的练习。在本文中，我将指导你使用一些资源，通过实际项目来练习 Python 编码技能。但首先，让我们从一些基本定义开始。

什么是数据科学？

数据科学结合了编程、数学、统计学和商业专业知识，从数据中提取有意义的见解。基本上，数据科学家要解决的是业务问题。他们运用对行业和业务流程的理解、统计和机器学习工具以及 Python 来解决问题。

数据科学家与数据工程师和数据分析师一起工作，帮助企业做出数据驱动的决策。然而，他们的角色不同：

• 数据工程师 专注于为数据准备基础设施。这些数据稍后将被数据分析师和数据科学家使用。
• 数据分析师 通常使用结构化数据来发现可转化为可操作见解的趋势和模式。
• 数据科学家 通常被认为是数据分析师的更高级版本。他们可以处理结构化和非结构化数据。他们通常使用更先进的数据技术来发现当前趋势以及对未来做出预测。大多数数据科学家应该能够熟练使用先进的机器学习和人工智能模型。

数据科学是未来的职业，而 Python 是其关键工具之一 。大型科技公司、小型初创公司、研究机构甚至学术界都 选择 Python， 因为它简单、生态系统丰富、社区庞大且支持性强、效率高且可扩展。

如果您是编程新手，但对学习使用 Python 编码很感兴趣，我建议您尝试我们的 Python 基础 迷你课程。它的三个互动课程有 200 多个编码挑战。

一旦熟悉了基础知识，你就可以通过第一个数据科学项目继续你的学习之旅。

如何启动你的第一个数据科学项目

对于您的第一个项目，最好选择一个您感兴趣的主题 - 这是很大的动力来源。所以想想您会觉得有趣的工作：足球统计数据、气候变化可视化、预测加密货币价格等。您可以在此处找到更多 数据科学项目创意 。

例如，假设您想了解所在城市的犯罪统计数据，以便选择最安全的社区买房。您可以考虑许多不同的因素，包括每 1,000 人中谋杀、抢劫、汽车盗窃和其他犯罪的数量；每 1,000 人中警察的数量；平均家庭收入等。以下只是您可以使用数据科学工具包执行的操作的几个示例：

• 根据历史数据（即时间序列分析）预测不同犯罪的数量。
• 分析哪些因素对犯罪数量影响最大。
• 建立机器学习模型，根据犯罪动态和其他因素预测明年的犯罪数量
• 在城市地图上直观显示犯罪强度。

Python 可以协助完成所有这些任务，包括时间序列预测、探索性数据分析、构建机器学习模型、可视化数据等。数据科学和 Python 结合在一起非常强大。但是，您需要大量练习 Python 才能成为一名有效的数据科学家。为不同场景编写代码并通过各种项目和挑战测试您的技能是获得数据科学专业知识的最短途径。那么，让我们看看您可以在哪里找到现实世界的数据科学项目。

在哪里可以找到数据集和示例数据项目

有许多资源提供真实世界的数据集来练习新获得的 Python 和数据科学技能。以下是一些选项：

• 是一个学习平台，拥有许多交互式 Python 课程，其中包括 Python 基础知识：练习 ，它提供了 15 个编码练习来练习基本的编程技能。这些练习提供了一些你在实际工作任务中可能会遇到的问题。然而，这不像你的独立数据科学项目，而是一组编码挑战。所以，它最适合新手。
• Kaggle 可以说是最大的数据科学社区。该平台拥有 50,000 个公共数据集，可让您练习各种数据科学和 Python 技能。一些示例包括 用于预测信用卡违约的数据集、 , 来自美国最大零售商的销售信息、 , 世界银行按地区和国家/地区划分的数据 ，以及 电视节目 《豪斯医生》 。您还可以通过参加他们的定期 competitions ，这些比赛的难度级别从初学者到专家都有。
• Data.gov 提供对美国政府开放数据的访问。其中包括农业和气候数据、关键能源主题的资源、海上运输数据集等。
• NASA 开放数据门户 是 NASA 公开数据集的目录。它包含数万个数据集，涵盖非常广泛的主题，包括国家航空航天数据、物理海洋学、海洋生物数据、地球资源观测、社会经济数据等。
• 如果您对大气、陆地、海洋、冰冻圈等主题感兴趣， Earthdata
• DrivenData 是一个小型数据竞赛网站，专注于 非营利组织 .
• AWS 上的开放数据注册表 包含 300 多个数据集，涵盖医疗保健、空间、气候变化和其他主题。
• UCI 机器学习库 是网络上最古老的数据源之一。尽管该平台上的许多数据集都非常古老，但它们仍然可以用来练习基本的 Python 技能。
• 纳斯达克数据链接 是金融和经济项目的首要数据来源。如果您有兴趣分析股票价格、交易活动或利率动态，这应该是您的主要数据来源。

是时候练习 Python 了！

希望您能在上述列表中找到适合您的下一个数据科学项目的完美数据集。但是，如果您觉得需要刷新和/或巩固您的 Python 技能 - 或者如果您像我一样喜欢通过有趣、易于理解的交互式在线课程学习 Python - 您可能希望从以下学习途径之一开始：

• Python 基础知识 是一门迷你课程，非常适合那些只想了解编程是否适合自己的人。该课程包括 229 个编码挑战，涵盖 Python 语法、变量及其用途、if 语句、循环、函数和基本数据结构（包括列表、字典和集合）的基础知识。无需任何编程或 IT 知识。
• Python for Data Science 是一个包含 5 门课程的学习轨道，涵盖了开始从事数据科学领域工作所需的基本知识。它包括数百个编码挑战，涵盖基本计算、简单数据分析、数据可视化、处理表格和文本数据以及处理来自 CSV、Excel 和 JSON 文件的数据。您可以 在此处 .
• 《学习使用 Python 编程》 面向希望了解基础 Python 并进一步学习更高级编程概念的新手。除了上述 Python 基础知识外，它还涵盖了数据结构和内置算法。

对数据科学家的持续（和长期）需求表明该领域有多受欢迎。当今的公司和组织更喜欢做出数据驱动的决策，他们需要数据科学家。因此，尽最大努力学习和练习 Python 数据科学。很快，您就会拥有一份成功且高薪的数据科学家职业。

感谢阅读，祝您学习愉快！