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Python 是世界上最受歡迎的程式語言之一，尤其是在資料科學領域。StackOverflow 的 2022 年開發者調查將 Python 在最受歡迎技術清單中排名第四，在開發者希望學習的技術清單中排名第三。畢竟，Python 為開發人員提供了廣泛的工具、框架和函式庫，用於資料科學領域及其他領域的各種應用程式。
由於 Python 是業界最重要的工具之一，公司 土耳其電話號碼列表 需要具有 Python 專業知識的開發人員來獲得他們的資料洞察（及其他）。他們透過僱用內部永久開發人員的老式方式或與外包提供者合作來幫助滿足他們的 Python 開發需求來實現這一目標。
然而，在公司開始以 Python 為中心的招募之旅之前，以及在開發人員開始申請這些職位之前，雙方都必須了解資料科學開發人員必須具備的最重要的 Python 技能。
基於 Python 的 10 項資料科學技能
作為最受歡迎的資料科學程式語言之一，Python 是一個非常有用的工具，在該領域具有各種應用程式。為了在這個領域取得成功，開發人員不僅必須了解 Python 作為一種語言本身，還要了解它的框架、工具和與該領域相關的其他技能。許多Python 認證都注重這些技能。
1.Python基礎知識
資料科學家的主要工作是使用資料來提取可操作的見解，以幫助解決業務、研究等中的各種因素。這個過程的每一步都需要相當多的 Python 程式設計技能。因此，資料科學家必須對Python 程式設計基礎知識有深入的了解，才能為他們的工作編寫最有效的程式碼，並了解其他開發人員或隊友的程式碼庫。
資料科學家必須掌握的一些基本 Python 程式設計基礎包括：
資料類型。 Python 提供了許多內建資料類型，包括浮點數、整數和字串。開發人員必須了解它們之間的差異以及何時使用它們。
運營商。 Python 有特殊的操作符號，可以幫助開發人員對一個或多個指令執行特定操作。這些運算子包括加法 (+)、減法 (-) 和乘法 (*)。
變數。在 Python 中，變數允許開發人員在程式中儲存值。它們還透過使用等號 (=) 為變數賦值來建立變數。
列表。列表是有序的項目集合，它們對於儲存需要按特定順序存取的資料很有用。或者，開發人員使用清單來儲存相同資料類型的多個項目。
字典。 Python 中的字典是鍵值對的集合。它們對於儲存需要使用唯一密鑰存取的資料很有用。
功能。函數是執行特定任務的程式碼區塊，並且不能在一個程式中多次重複使用。定義和呼叫函數是Python開發的重要組成部分。
控制結構。這些程式碼區塊決定其他程式碼區塊的執行。控制結構的常見範例包括 if 語句、for 迴圈和 while 迴圈。
模組和包。模組是包含Python程式碼的文件，套件是模組的集合。開發人員必須知道如何導入和使用模組和套件，尤其是在創建更大、更複雜的 Python 程式時。
2. 資料處理與分析
數據科學家花費大量時間準備和操作數據，以確保數據可供分析和建模。因此，他們必須具備使用 Python 清理和準備資料（包括不同資料類型和大小）的能力。
對於資料科學家來說，熟練使用 Python 來有效分析不同類型和大小的資料集至關重要。此外，資料科學家必須知道如何使用 PySpark 進行大型資料集操作，並在必要時針對不同資料類型（例如圖像、文字和音訊）使用庫。
3. 數據視覺化
資料視覺化是資料科學的重要組成部分，有助於促進探索、理解、模式識別以及向不同受眾有效傳達研究結果。資料科學家需要具備實務技能並對資料視覺化工具有深入的了解才能有效地使用它們。在 Python 中用於資料視覺化的眾多函式庫和工具中，Matplotlib是一個廣泛使用的函式庫，用於建立靜態、動畫和互動式視覺化，並具有用於產生統計圖形的直覺式介面。Seaborn建構於 Matplotlib 之上，為創建統計圖形提供了更精美的介面。開發人員還有許多其他選擇，包括 Plotly、Bokeh、Altair 和 Vega。
4. 資料儲存和檢索
高效的資料儲存和檢索技能對於處理大量資料的資料科學家至關重要。資料科學家必須了解儲存和檢索資料的各種方法，具體取決於資料的性質及其需求。
在 Python 中，有多種方法來儲存和檢索資料。常見的方法包括平面檔案、CSV 檔案、JSON 檔案、關聯式資料庫、NoSQL 資料庫和雲端儲存服務。關係型資料庫是功能強大的系統，可以儲存結構化資料並且可以使用SQL進行查詢。 Amazon S3、Google Cloud Storage 和 Microsoft Azure Storage 等雲端儲存服務提供了可擴充的選項，用於在雲端中儲存大量資料。 Python 提供了 boto3 和 google-cloud-storage 等函式庫來存取這些服務。
5. 熊貓
pandas套件是使用 Python工作的資料科學家和分析師的重要工具。它是一個開源 Python 庫，可以透過探索、清理和處理表格資料來處理表格資料。 Pandas 使用快速、靈活且富有表現力的資料結構，旨在使關聯式資料或標記資料的處理變得簡單直觀。 pandas 是任何資料科學工作流程的基本庫之一，允許進行資料處理、整理和修改。
6.NumPy
NumPy是一個 Python 函式庫，可以透過數學函數處理大維數組。它提供了多種數組操作、度量和線性代數的方法。 NumPy 代表 Numerical Python，允許對 NumPy 數組進行數學運算的向量化，從而增強效能並加快執行速度。該庫可以輕鬆處理大型多維數組和矩陣，從而實現高效的數據分析和操作。
7.人工智慧和機器學習
任何類型的資料科學家都需要很好地掌握人工智慧和機器學習。機器學習演算法旨在創建能夠自動從資料模式中學習的系統。掌握 Python 對於有效使用機器學習演算法絕對至關重要，因為它是資料科學的首選語言。查看有關如何學習人工智慧的指南以了解更多詳細資訊。
8.深度學習
深度學習是資料科學的重要組成部分，涉及使用人工神經網路透過多層處理從資料中提取更高層級的特徵。 Python 在這一領域發揮著至關重要的作用，因為它提供了各種強大的程式庫和工具，例如 TensorFlow 和 PyTorch，使開發人員能夠有效地建立和訓練深度學習模型。
9. 網路框架
希望利用 Python 知識成功創建和部署 Web 應用程式的開發人員必須對 Web 框架有深入的了解。 Python 開發人員最受歡迎的框架是 Flask 和Django。 Django 是一個高級Web 框架，優先考慮乾淨、快速和務實的設計，同時提供許多庫來幫助創建高質量的Web 應用程序，而無需從頭開始構建所有內容。程式。它不包括資料庫提取層、表單驗證或第三方庫提供的任何其他常見功能。但是，它被視為具有自己的模組和庫的模板引擎。這使得開發人員無需編寫低階程式碼即可建立 Web 應用程式。這兩個框架都具有高度通用性，允許開發人員使用 Python 建立有用的 Web 應用程式。透過利用這些框架中的工具和函式庫，開發人員可以專注於編寫高品質的程式碼，而不會陷入較低層級的細節。
10.前端技術
為了成功開發 Web 應用程式來幫助資料科學運作，Python 開發人員必須對前端技術有深入的了解。這需要三種主要的前端標記語言：CSS、JavaScript 和 HTML。 Python 可以透過編譯器、解析器和轉譯器產生所有三種標記語言。 Python 開發者必須磨練這些前端技術的技能，才能充分利用他們的 Python 知識。透過培養這三方面的技能，Python 開發人員確保他們的應用程式和資料科學專案不僅功能強大，而且在視覺上也很有吸引力。
最後的想法
數據科學領域是一個不斷發展的技術領域。隨著這種專業化繼續變得越來越流行，全球對 Python 開發人員的需求只會繼續增加。由於目前的技術招聘過程很困難，並且由於當前全球人才短缺，Python開發服務外包提供者的價值只會增長。
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