Привет, коллеги-энтузиасты данных! Меня зовут Гейб А., и сегодня я хочу познакомить вас с моей карьерой в области науки о данных, подчеркнув десять практик, от которых я отказался на пути к тому, чтобы стать экспертом по Python и визуализации данных, которым я являюсь сегодня. За последнее десятилетие мне посчастливилось глубоко погрузиться в мир данных, и я рад поделиться с вами уроками, которые я извлек.

1. Ручной ввод данных

В первые дни своего пути в области науки о данных я часами вручную вводил данные в электронные таблицы. Это была отупляющая работа, оставляющая мало места для реального анализа. Сегодня я использую автоматизацию с помощью сценариев Python, чтобы без труда получать, очищать и предварительно обрабатывать данные. Вот фрагмент простого сценария получения данных:

import pandas as pd

# Fetch data from a URL
url = 'https://example.com/data.csv'
data = pd.read_csv(url)
# Now you have your data in a DataFrame

2. Игнорирование контроля версий

Когда-то я не думал, что контроль версий необходим специалисту по данным. Но вскоре я понял, что отслеживание изменений кода имеет решающее значение. Git и такие платформы, как GitHub, стали моими лучшими друзьями. Вот базовый рабочий процесс Git:

# Initialize a Git repository
git init

# Add files
git add <filename>
# Commit changes
git commit -m "First commit"
# Push to a remote repository
git push origin master

3. Беспорядочная визуализация данных

В начале своей карьеры я создавал сюжеты, которые скорее сбивали с толку, чем поучивали. С тех пор я понял важность чистой и информативной визуализации данных. Seaborn и Matplotlib — мои любимые библиотеки для этого. Вот пример:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a bar plot
sns.barplot(x='category', y='value', data=df)
plt.show()

4. Никакого модульного тестирования

Раньше я пропускал модульное тестирование, думая, что оно предназначено только для разработчиков. Однако важно обеспечить надежность конвейеров данных и сценариев анализа. Вот простой тестовый пример:

def test_mean_calculation():
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    assert calculate_mean(data) == 3.0

5. Недокументирование кода

Раньше я считал, что код должен говорить сам за себя. Теперь я понимаю ценность четкой документации. Такие инструменты, как Sphinx, упрощают создание документации на основе комментариев к коду.

6. Отсутствие сотрудничества

Вначале я работал в основном в изоляции. Сегодня я активно сотрудничаю с другими учеными и разработчиками данных. Git и такие платформы, как Jupyter Notebook с возможностью обмена данными в реальном времени, изменили сотрудничество в области обработки данных.

7. Игнорирование оптимизации кода

Оптимизация кода по скорости и эффективности использования памяти изначально не была для меня приоритетом. Но когда я начал работать с большими наборами данных, я осознал важность оптимизации кода. Вот простой пример:

# Inefficient code
result = []
for item in data:
    result.append(item * 2)

# More efficient code using list comprehension
result = [item * 2 for item in data]

8. Не успевать за инструментами

Наука о данных — быстро развивающаяся область. Вначале я не уделял достаточно времени тому, чтобы быть в курсе новейших инструментов и библиотек. Теперь я регулярно изучаю новые библиотеки, такие как PyTorch для глубокого обучения или Plotly для интерактивной визуализации.

9. Игнорирование этических соображений

Этика в науке о данных — важнейший аспект, которому я изначально не уделял достаточно внимания. Теперь я всегда учитываю этические последствия данных, с которыми работаю, и алгоритмов, которые использую.

10. Пренебрежение мягкими навыками

Наука о данных — это не только кодирование и статистика. Эффективное общение, командная работа и решение проблем одинаково важны. Я работал над улучшением своих мягких навыков, и это существенно изменило мою карьеру.

Что вы думаете о моем сегодняшнем посте?

👏Проницательный? 👤 Дали дельные советы по программированию? 💬 Заставляет вас чесать голову?

💰 БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ КНИГА 💰 — Хотите глубже погрузиться в науку о данных? Возьмите мою бесплатную электронную книгу здесь.

👉ПРОРВАТЬСЯ В ТЕХНОЛОГИИ + НАУЧИТЬСЯ НА РАБОТУ — Хотите проникнуть в технологическую индустрию? Ознакомьтесь с моим руководством здесь.

Если вам понравился этот пост и вы хотите еще больше подобных, подписывайтесь на меня! 👤

Спасибо, что присоединились ко мне в этом путешествии по практикам, которые я оставил после себя, чтобы овладеть искусством науки о данных. Продолжайте учиться и развиваться в этой интересной области!

На простом английском языке

Спасибо, что вы являетесь частью нашего сообщества! Прежде чем уйти: