Python Machine Learning: Python hat sich in wenigen Jahren als die Referenzsprache für Machine Learning etabliert. Viele wollten mit dem Programmieren in Python beginnen, aber genauso viele haben erkannt, dass es nicht einfach ist, eine Computersprache zu erlernen und die Konzepte des Machine Learning zu verinnerlichen.
Bei DataScientest versuchen wir, jede Lernbemühung zu fördern, indem wir alle verfügbaren Tipps und Tricks zur Verfügung stellen.
Hier sind also einige Tipps, um gelassen voranzukommen:
Akzeptieren, dass du neu lernst wenn du mit Python Machine Learning anfängst
Wenn du dich für Machine Learning entscheidest und bereits Erfahrung mit Sprachen wie Matlab oder C++ hast, musst du dich damit abfinden, von vorne anzufangen und deine Code-Gewohnheiten zu ändern.
Dieser erste Ratschlag mag grundlegend erscheinen, aber für manche kann es ziemlich frustrierend sein, das Gefühl zu haben, wieder von vorne anfangen zu müssen. Du musst also beharrlich bleiben und dich ständig weiterbilden, um Fortschritte zu machen.
Wie bei jeder Sprache wirst du am Anfang viele Fehler machen, die sich manchmal wiederholen (siehe unseren Artikel über die beliebtesten Fehler von Python-Anfängern).
Erfahrene oder unerfahrene Codierer haben vielleicht auch Schwierigkeiten, sich die Logik und die Typo von Python anzueignen. Wenn du jedoch anfangs hartnäckig bleibst, wirst du schnell mit Python zurechtkommen. Es gibt eine Menge Dokumentation in Foren und auf anderen spezialisierten Websites.
Nichts ist besser als Erfahrung
Man kann es nicht oft genug sagen, aber deine Kenntnisse von Python und den verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens werden von der Vielfalt der Projekte abhängen, die du durchführen wirst.
Um schnell Fortschritte zu machen, musst du dich mit verschiedenen Lernzweigen beschäftigen, sei es überwachtes, unüberwachtes, halbüberwachtes oder verstärkendes Lernen. Für jeden dieser Bereiche wirst du mit speziellen Datensätzen konfrontiert, die präzise Umwandlungen erfordern.
Durch Experimentieren wirst du verschiedene Fälle sehen, die dir die Feinheiten von Python und Machine-Learning-Algorithmen näher bringen.
Qualitativ hochwertige Datensätze für Python Machine Learning finden
Das ist eine der Schwierigkeiten, wenn du mit Machine Learning anfängst: Wo finde ich Datensätze, mit denen ich üben kann?
Manchmal wirst du viel Zeit damit verbringen, online danach zu suchen. Du kannst jedoch bei Kaggle und UCI nachsehen, um relevante Datensätze zu finden. Wenn du dich für die Manipulation von Finanzdaten wie Börsenkursen interessierst, kannst du bei Yahoo-finance oder Quandl nachschauen.
Scikit-Learn stellt ebenfalls Datensätze zur Verfügung, darunter das inzwischen berühmte Iris Dataset. Bei Kaggle kannst du auch an Wettbewerben teilnehmen, bei denen du dich mit anderen erfahrenen Datenwissenschaftlern messen kannst.
Organisiert sein
Um in der weiten Welt der Datenwissenschaft gut voranzukommen, ohne sich zu verirren, muss man sich einige Schritte vornehmen.
Zuerst die grundlegenden Werkzeuge (Klasse, Funktion, Liste, Operatoren) gut verstehen.
Dann sich mit den DataFrames vertraut machen, die in der Datenverwaltung sehr beliebt sind.
Beende mit den Modellen und Metriken für die Auswertung.
Betrachte jeden Schritt als einen kleinen Sieg: Sich regelmäßig Ziele zu setzen, hilft dir, deine Motivation zu erhalten.
Gründlich und genau sein
Sobald du mit Python beginnst, solltest du dich beim Programmieren an eine strenge Disziplin halten und aufmerksam sein. So vermeidest du Syntaxfehler, die schnell passieren können und dir viel Zeit kosten. Ein guter Rat ist es, deinen Code immer gut zu organisieren, zu lüften und vor allem zu kommentieren, um potenzielle Fehler schnell zu erkennen.
In diesem Artikel haben wir dir einige Tipps gegeben, wie du dich mit der Datenwissenschaft beschäftigen kannst.
Aber es gibt nichts Besseres, als sich mit Profis wie Datascientest weiterzubilden.
Wir bringen dir die Grundlagen von Python bei und bieten dir maßgeschneiderte Kurse an, die sowohl Machine Learning als auch Deep Learning erforschen.
Zögere nicht länger und kontaktiere uns!
