אנליסטים ומדעני נתונים שרוצים ללמוד פייתון כדי לעבוד עם דאטה בצורה יעילה יותר, זה מעולה! 🚀 ספריות כמו Pandas, Numpy, SK-Learn יתנו לכם ערך עצום, בייחוד בתחילת הדרך, ויכולות שלא תקבלו מכלים אחרים.
א ב ל כמה שזה אולי מפתה לקפוץ ישר לספריות האלה, אני מאוד ממליץ לא להזניח את הבסיס.
נכון, שפת פייתון עצמה לא מיועדת ספציפית לעבודה עם נתונים, הקוד נראה אחרת ולימוד הבסיס מרגיש הרבה פעמים חסר פואנטה ולא קשור למה שאנחנו מתעסקים איתו ביום יום. אבל כדי לבנות יכולת גבוהה עם השפה, זה קריטי ומהותי להבין את העקרונות של פייתון ואיך שהיא עובדת. חשוב להבין את הלוגיקה ואת מבני הנתונים הבסיסיים של השפה, כי גם ספריות מתקדמות יותר משתמשות בהן.
נושאים בסיסיים שלדעתי חשוב להבין היטב לפני שמתקדמים לספריות דאטה של פייתון:
▫ משתנים ואיך הם מאוחסנים בזיכרון
▫ טיפוסי נתונים (Data Types)
▫ לוגיקה (התניות ולולאות)
▫ רשימות
▫ מילונים
▫ ביטויי למבדה
▫ ההבדל בין פונקציות, מתודות ומאפיינים
▫ מה זה אובייקט ואיך תכנות מונחה עצמים עובד
אם אתם לא בטוחים איפה להתחיל, יש המון חומר אונליין, וגם לי יש סדרת סרטונים שמתחילה ממש מההתחלה ועוברת על הנושאים האלה.
לדעתכם, מה עוד חשוב ללמוד לפני שצוללים לתוך ספריות הדאטה של פייתון? 🤓
コメント