Conseils d'examen PCED Python pour Pandas, NumPy, Matplotlib et Seaborn

Introduction

L'analyse des données est une compétence essentielle sur le marché du travail actuel, les entreprises s'appuyant sur les données pour prendre des décisions éclairées. En conséquence, il y a eu une augmentation de la demande d’analystes de données certifiés débutants. La certification la plus recherchée pour les analystes de données est la certification Certified Entry-Level Data Analyst with Python (PCED).

PCED est une certification mondialement reconnue qui démontre la maîtrise d'un individu en analyse de données à l'aide de Python. La certification couvre quatre sujets clés : Pandas, NumPy, Matplotlib et Seaborn. Dans cet article, nous vous fournirons quelques conseils d'examen sur ces sujets pour vous aider à vous préparer à la certification PCED.

1. Pandas

Pandas est une bibliothèque open source largement utilisée pour la manipulation et l'analyse de données en Python. Il propose des structures de données, des outils et des méthodes pour effectuer le nettoyage, la transformation et l'analyse des données.

Astuce 1 : Familiarisez-vous avec la documentation Pandas
La documentation Pandas fournit un guide complet sur les fonctions et capacités de la bibliothèque. Se familiariser avec la documentation vous aidera à comprendre les différentes méthodes et leurs paramètres, facilitant ainsi leur mise en œuvre dans votre analyse.

Astuce 2 : Pratiquez la manipulation et l'analyse des données
La meilleure façon de comprendre les Pandas est de s’entraîner. Résolvez autant de problèmes du monde réel que possible en utilisant Pandas. Cela vous aidera à acquérir une expérience pratique dans la manipulation et l'analyse des données, améliorant ainsi votre compréhension de la bibliothèque.

Exemple de code :

# Import the Pandas library
import pandas as pd

# Read a CSV file into a Pandas dataframe
df = pd.read_csv('data.csv')

# Check the first few rows of the dataframe
df.head()

2. NumPy

NumPy est une bibliothèque Python fondamentale pour le calcul scientifique. Il fournit des structures de données et des méthodes puissantes pour effectuer des opérations mathématiques sur des tableaux et des matrices multidimensionnels.

Astuce 1 : Comprendre la manipulation et la diffusion des tableaux
La manipulation et la diffusion de tableaux sont des concepts essentiels dans NumPy, et une bonne compréhension de ceux-ci est cruciale pour l'examen PCED. Entraînez-vous à indexer, découper et remodeler des tableaux pour améliorer vos compétences en manipulation de tableaux. De plus, apprenez à utiliser la diffusion pour effectuer des opérations sur des tableaux de formes différentes.

Exemple de code :

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create a 2D array
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Select elements from the second row
arr[1, 0:2]

# Reshape the array to a 3x2 matrix
arr.reshape(3, 2)

Astuce 2 : Apprenez les fonctions universelles (ufuncs)
NumPy fournit une gamme de fonctions universelles intégrées (ufuncs) pour un traitement efficace des données. Ces fonctions sont optimisées pour la vitesse, ce qui en fait un outil crucial dans l'analyse des données. Certains ufuncs couramment utilisés incluent np.mean(), np.max() et np.median().

3. Matplotlib

Matplotlib est une puissante bibliothèque de visualisation de données en Python. Il offre une gamme de fonctions pour créer des tracés et des graphiques 2D et 3D de haute qualité.

Astuce 1 : Maîtrisez les fonctions de traçage de base
Le cœur de Matplotlib est basé sur son module Pyplot, qui fournit une interface simple pour créer des tracés. Familiarisez-vous avec les fonctions de traçage de base, telles que plt.plot(), plt.scatter() et plt.bar(), pour créer différents types de tracés.

Astuce 2 : Entraînez-vous à personnaliser les tracés
Matplotlib propose une gamme d'options de personnalisation pour améliorer l'esthétique des parcelles. Cela inclut l'étiquetage des axes, l'ajout de titres, la modification des couleurs et des styles et l'ajout d'annotations. Entraînez-vous à personnaliser vos tracés pour créer des visualisations visuellement attrayantes et informatives.

Exemple de code :

# Import the Pandas library
import pandas as pd

# Read a CSV file into a Pandas dataframe
df = pd.read_csv('data.csv')

# Check the first few rows of the dataframe
df.head()

4. Né de la mer

Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données construite sur Matplotlib. Il offre une interface de niveau supérieur pour créer des graphiques et des graphiques statistiques plus attrayants visuellement.

**Astuce 1 : Comprendre la relation entre Matplotlib et Seaborn
**Seaborn utilise Matplotlib comme base, donc comprendre Matplotlib est essentiel pour utiliser Seaborn efficacement. De nombreuses options de personnalisation disponibles dans Matplotlib peuvent également être utilisées dans Seaborn.

Astuce 2 : Entraînez-vous à créer différents types d'intrigues
Seaborn propose une gamme de graphiques, notamment des nuages ​​de points, des graphiques linéaires, des graphiques à barres et des cartes thermiques, pour n'en nommer que quelques-uns. Entraînez-vous à créer ces tracés pour améliorer vos compétences dans l'utilisation de Seaborn.

Exemple de code :

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create a 2D array
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Select elements from the second row
arr[1, 0:2]

# Reshape the array to a 3x2 matrix
arr.reshape(3, 2)

Conclusion

La certification PCED est un atout précieux pour les personnes cherchant une carrière dans l'analyse de données. La préparation à la certification nécessite une bonne compréhension des quatre sujets clés abordés : Pandas, NumPy, Matplotlib et Seaborn. En suivant les conseils d'examen fournis dans cet article et en vous entraînant avec des exemples concrets, vous pouvez améliorer vos compétences et augmenter vos chances de réussir l'examen PCED. De plus, n'oubliez pas de rester informé des nouvelles versions et fonctionnalités de ces bibliothèques pour garder une longueur d'avance dans le domaine en croissance rapide de l'analyse de données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!