Hallo, liebe Datenenthusiasten! Ich bin Gabe A. Heute möchte ich euch auf eine Reise durch meine Data-Science-Karriere mitnehmen und die zehn Praktiken vorstellen, die ich auf dem Weg zu dem Python- und Datenvisualisierungsexperten gelernt habe, der ich heute bin. In den letzten zehn Jahren hatte ich das Glück, tief in die Welt der Daten einzutauchen, und ich freue mich darauf, die Lektionen, die ich gelernt habe, mit Ihnen zu teilen.
1. Manuelle Dateneingabe
In den Anfängen meiner Data-Science-Reise verbrachte ich Stunden damit, Daten manuell in Tabellenkalkulationen einzugeben. Das war eine nervenaufreibende Arbeit, die wenig Raum für die eigentliche Analyse ließ. Heute setze ich auf Automatisierung mit Python-Skripten zum mühelosen Abrufen, Bereinigen und Vorverarbeiten von Daten. Hier ist ein Ausschnitt aus einem einfachen Skript zum Abrufen von Daten:
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. Versionskontrolle ignorieren
Früher dachte ich nicht, dass eine Versionskontrolle für einen Data Scientist notwendig ist. Aber ich habe bald gemerkt, dass die Verfolgung von Codeänderungen entscheidend ist. Git und Plattformen wie GitHub sind meine besten Freunde geworden. Hier ist ein grundlegender Git-Workflow:
# 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 master3. Unübersichtliche Datenvisualisierung
Zu Beginn meiner Karriere habe ich Diagramme erstellt, die eher verwirrend als aufschlussreich waren. Inzwischen habe ich gelernt, wie wichtig eine saubere, informative Datenvisualisierung ist. Seaborn und Matplotlib sind meine bevorzugten Bibliotheken für diese Zwecke. Hier ist ein Beispiel:
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a bar plot
sns.barplot(x='category', y='value', data=df)
plt.show()
4. Keine Unit-Tests
Früher habe ich Unit-Tests übersprungen, weil ich dachte, sie seien nur etwas für Entwickler. Es ist jedoch unerlässlich, um die Zuverlässigkeit von Datenpipelines und Analyseskripten zu gewährleisten. Hier ist ein einfacher Testfall:
def test_mean_calculation():
data = [1, 2, 3, 4, 5]
assert calculate_mean(data) == 3.05. Code nicht dokumentieren
Früher habe ich geglaubt, dass der Code für sich selbst sprechen sollte. Jetzt verstehe ich den Wert einer klaren Dokumentation. Tools wie Sphinx machen es einfach, Dokumentation aus Codekommentaren zu erstellen.
6. Fehlende Zusammenarbeit
In den ersten Tagen habe ich meist isoliert gearbeitet. Heute arbeite ich aktiv mit anderen Data Scientists und Entwicklern zusammen. Git und Plattformen wie Jupyter Notebook mit Echtzeit-Austauschfunktionen haben die Zusammenarbeit in der Data Science verändert.
7. Code-Optimierung ignorieren
Die Optimierung von Code im Hinblick auf Geschwindigkeit und Speichereffizienz hatte für mich zunächst keine Priorität. Aber als ich anfing, mit größeren Datensätzen zu arbeiten, wurde mir klar, wie wichtig die Optimierung des Codes ist. Hier ist ein einfaches Beispiel:
# 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. Nicht mit den Tools Schritt halten
Die Data Science ist ein sich schnell entwickelndes Gebiet. Am Anfang habe ich nicht genug Zeit investiert, um mit den neuesten Tools und Bibliotheken auf dem Laufenden zu bleiben. Jetzt erkunde ich regelmäßig neue Bibliotheken, wie PyTorch für Deep Learning oder Plotly für interaktive Visualisierungen.
9. Ethische Erwägungen übersehen
Ethik in der Data Science ist ein entscheidender Aspekt, dem ich anfangs nicht genug Aufmerksamkeit geschenkt habe. Jetzt berücksichtige ich immer die ethischen Implikationen der Daten, mit denen ich arbeite, und der Algorithmen, die ich verwende.
10. Vernachlässigung der Soft Skills
In der Data Science geht es nicht nur um Kodierung und Statistik. Effektive Kommunikation, Teamarbeit und Problemlösung sind ebenso wichtig. Ich habe an der Verbesserung meiner Soft Skills gearbeitet, und das hat sich in meiner Karriere sehr positiv ausgewirkt.
Quelle: medium.com
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