PCED Python-Prüfungstipps für Pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn

Einführung

Datenanalyse ist eine wesentliche Fähigkeit auf dem heutigen Arbeitsmarkt, da Unternehmen auf Daten angewiesen sind, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Infolgedessen ist die Nachfrage nach zertifizierten Datenanalysten für Einsteiger gestiegen. Die begehrteste Zertifizierung für Datenanalysten ist die Zertifizierung zum Certified Entry-Level Data Analyst with Python (PCED).

PCED ist eine weltweit anerkannte Zertifizierung, die die Kompetenz einer Person in der Datenanalyse mit Python nachweist. Die Zertifizierung deckt vier Schlüsselthemen ab: Pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn. In diesem Artikel geben wir einige Prüfungstipps zu diesen Themen, um Sie bei der Vorbereitung auf die PCED-Zertifizierung zu unterstützen.

1. Pandas

Pandas ist eine weit verbreitete Open-Source-Bibliothek zur Datenbearbeitung und -analyse in Python. Es bietet Datenstrukturen, Tools und Methoden zur Durchführung der Datenbereinigung, -transformation und -analyse.

Tipp 1: Machen Sie sich mit der Pandas-Dokumentation vertraut
Die Pandas-Dokumentation bietet eine umfassende Anleitung zu den Funktionen und Möglichkeiten der Bibliothek. Wenn Sie sich mit der Dokumentation vertraut machen, können Sie die verschiedenen Methoden und ihre Parameter besser verstehen und sie leichter in Ihre Analyse integrieren.

Tipp 2: Üben Sie die Datenmanipulation und -analyse
Der beste Weg, Pandas zu verstehen, ist durch Übung. Lösen Sie mit Pandas so viele reale Probleme wie möglich. Dies wird Ihnen helfen, praktische Erfahrungen in der Datenmanipulation und -analyse zu sammeln und so Ihr Verständnis der Bibliothek zu verbessern.

Codebeispiel:

# 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 ist eine grundlegende Python-Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen. Es bietet leistungsstarke Datenstrukturen und Methoden zur Durchführung mathematischer Operationen an mehrdimensionalen Arrays und Matrizen.

Tipp 1: Array-Manipulation und Broadcasting verstehen
Array-Manipulation und Broadcasting sind wesentliche Konzepte in NumPy, und ein gutes Verständnis dieser Konzepte ist für die PCED-Prüfung von entscheidender Bedeutung. Üben Sie das Indexieren, Schneiden und Umformen von Arrays, um Ihre Fähigkeiten in der Array-Manipulation zu verbessern. Erfahren Sie außerdem, wie Sie Broadcasting verwenden, um Operationen an Arrays unterschiedlicher Form durchzuführen.

Codebeispiel:

# 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)

Tipp 2: Lernen Sie die universellen Funktionen (ufuncs)
NumPy bietet eine Reihe integrierter universeller Funktionen (ufuncs) für eine effiziente Datenverarbeitung. Diese Funktionen sind auf Geschwindigkeit optimiert und daher ein entscheidendes Werkzeug bei der Datenanalyse. Zu den häufig verwendeten Ufuncs gehören np.mean(), np.max() und np.median().

3. Matplotlib

Matplotlib ist eine leistungsstarke Datenvisualisierungsbibliothek in Python. Es bietet eine Reihe von Funktionen zum Erstellen hochwertiger 2D- und 3D-Plots und Diagramme.

Tipp 1: Beherrschen Sie die grundlegenden Plotfunktionen
Der Kern von Matplotlib basiert auf dem Pyplot-Modul, das eine einfache Schnittstelle zum Erstellen von Plots bietet. Machen Sie sich mit den grundlegenden Plotfunktionen wie plt.plot(), plt.scatter() und plt.bar() vertraut, um verschiedene Arten von Plots zu erstellen.

Tipp 2: Üben Sie das Anpassen von Diagrammen
Matplotlib bietet eine Reihe von Anpassungsoptionen, um die Ästhetik von Plots zu verbessern. Dazu gehören das Beschriften von Achsen, das Hinzufügen von Titeln, das Ändern von Farben und Stilen sowie das Hinzufügen von Anmerkungen. Üben Sie die Anpassung Ihrer Diagramme, um optisch ansprechende und informative Visualisierungen zu erstellen.

Codebeispiel:

# 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. Seaborn

Seaborn ist eine Datenvisualisierungsbibliothek, die auf Matplotlib basiert. Es bietet eine übergeordnete Schnittstelle zum Erstellen optisch ansprechenderer statistischer Darstellungen und Diagramme.

**Tipp 1: Verstehen Sie die Beziehung zwischen Matplotlib und Seaborn
**Seaborn verwendet Matplotlib als Basis, daher ist das Verständnis von Matplotlib für die effektive Nutzung von Seaborn unerlässlich. Viele der in Matplotlib verfügbaren Anpassungsoptionen können auch in Seaborn verwendet werden.

Tipp 2: Üben Sie das Erstellen verschiedener Arten von Plots
Seaborn bietet eine Reihe von Diagrammen an, darunter Streudiagramme, Liniendiagramme, Balkendiagramme und Heatmaps, um nur einige zu nennen. Üben Sie das Erstellen dieser Diagramme, um Ihre Fähigkeiten im Umgang mit Seaborn zu verbessern.

Codebeispiel:

# 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)

Fazit

Die PCED-Zertifizierung ist eine wertvolle Bereicherung für Personen, die eine Karriere in der Datenanalyse anstreben. Die Vorbereitung auf die Zertifizierung erfordert ein gutes Verständnis der vier behandelten Schlüsselthemen: Pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn. Indem Sie die Prüfungstipps in diesem Artikel befolgen und anhand von Beispielen aus der Praxis üben, können Sie Ihre Fähigkeiten verbessern und Ihre Chancen erhöhen, die PCED-Prüfung zu bestehen. Denken Sie außerdem daran, über neue Versionen und Funktionen dieser Bibliotheken auf dem Laufenden zu bleiben, um im schnell wachsenden Bereich der Datenanalyse die Nase vorn zu haben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPCED Python-Prüfungstipps für Pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!