接續上篇文章，用資料分析的方法分析了資料科學家所需具備的跨領域知識、大多的工作內容及程度，以及所需的的程式技能，如果還沒看過的話可以點擊下方連結!

用資料分析的方法來探討 — 如何成為資料科學家?-系列1

此篇文章，我們將繼續和大家分享要運用那些資料才能成為資料科學家，那麼我們就開始吧~

一、如果要深入資料科學，可以透過什麼資源來了解呢?

市面上有很多資料科學的相關課程與資源，但是該選擇哪一個呢? 別擔心! 我們依照資料科學家們的經驗，來為您做精準推薦!
我們將使用資料集中的Q12. 喜愛資源及Q13.喜愛課程來進行分析，以下分別為Q12、Q13的題目設定：

Q12. Who/what are your favorite media sources that report on data science topics? (Select all that apply) — Selected Choice

Q13. On which platforms have you begun or completed data science courses? (Select all that apply) — Selected Choice

1. 喜愛資源資料預處理

我們繼續使用相同的方法計算Q12. 喜愛資源複選題的選擇數量 (如下圖一)。

# 取出Q12的資料
lst = []
for i in multiple_choice.columns:
    if i[:3] == 'Q12':
        lst.append(i)
source = multiple_choice[lst].iloc[1:,]# 取出Q12多選題的選項
choose =  multiple_choice[lst].iloc[0].apply(lambda x: ''.join(x.split('-')[2:]).replace(' ',''))# 統計各選項選擇數量
source_df = pd.DataFrame()
source_df['choice'] = list(choose.values)source_df['value'] = list(map(lambda i: len(source.iloc[:,i].dropna()), list(range(source.shape[1]))))source_df

2. 喜愛課程資料預處理

還有Q13. 喜愛課程複選題的選擇數量的資料整理 (如下圖二)。

# 取出Q13的資料
lst = []
for i in multiple_choice.columns:
    if i[:3] == 'Q13':
        lst.append(i)
course = multiple_choice[lst].iloc[1:,]# 取出Q13多選題的選項
choose =  multiple_choice[lst].iloc[0].apply(lambda x: ''.join(x.split('-')[2:]).replace(' ',''))# 統計各選項選擇數量
course_df = pd.DataFrame()
course_df['choice'] = list(choose.values)course_df['value'] = list(map(lambda i: len(course.iloc[:,i].dropna()), list(range(course.shape[1]))))course_df['choice'] = course_df['choice'].replace('KaggleCourses(i.e.KaggleLearn)','KaggleCourses')course_df['choice'] = course_df['choice'].replace('UniversityCourses(resultinginauniversitydegree)','UniversityCourses')course_df

3. 喜愛資源資料視覺化

接著一樣使用plotly套件，這次使用圓餅圖來呈現(如下圖三)。

# 圖表繪製
import plotly.express as px
fig = px.pie(source_df.iloc[:-3,], values='value', names='choice',   　　　　　title='Media Sources Selected',
　　　　　color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Sunsetdark)
fig.update_traces(textposition='inside')
fig.show()# 自動儲存
pyplt(fig, filename ='Media Sources Selected.html')

4. 喜愛課程資料視覺化

使用一樣的方法繪製喜愛課程圓餅圖 (如下圖四)。

# 圖表繪製
import plotly.express as px
fig = px.pie(course_df.iloc[:-3,], values='value', names='choice', 
             title='Data Science Courses Selected',
             color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Mint)
fig.update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label')
fig.show()# 自動儲存
pyplt(fig, filename ='Data Science Courses Selected.html')

5. 分析

從以上兩個圓餅圖，可以得到最受喜愛的media sources前三名：

• Kaggle (forums, blog, social media, etc.)
• Blogs (TowardsDataScience, Medium, AnalyticsVidhya, KDnuggets, etc.)
• YouTube (CloudAIAdventures, SirajRaval, etc.)

Kaggle是一個資源豐富且非常容易上手的資料科學平台，可以找到許多結構完整、多元的資料集方便做使用，此外許多資料科學家會以notebook的方式呈現資料分析細節，非常適合初學者來做臨摹參考。

在Blogs的部分，以我自身的經驗非常推薦Medium平台，現在有許多臺灣或國外的資料從業人員在Medium上分享自己的資料分析經驗，同常這些文章撰寫的時間也在近幾年間，所以可以得到非常新的資訊!

Youtube上的資源也非常的充足，其中我最推薦的是台大李宏毅教授的機器學習課程! 有非常詳細且易懂的教學，非常適合初學者來入門。

此外，最受喜愛的data science courses前三名分別為：

• Coursera
• KaggleCourses
• Udemy

此三個平台上都有豐富的資料科學課程，大家都可以點選上面的連結瀏覽一下，其中我自己觀看過Udemy的Machine learning A-Z課程，在Python及R的機器學習基礎上有很詳細的介紹，也推薦給大家。

來幫大家結論一下~

根據此份Kaggle資料集的分析結果，我們來逐一回答一開始提出的問題：

• 資料科學家主要工作內容有哪些?
  分別為「分析並了解資料對產品或企業決策的影響、探索機器學習應用領域、改善現有的機器學習模型」簡單地來說，只要掌握好數理、資訊科學、應用領域三方面的技能，資料科學家的工作絕對難不倒你!
• 資料科學家會使用哪種程式語言?
  Python近乎完勝所有工作領域，因此會建議新手從Python開始學起。而各個程式語言的功能也有所不同，可以根據資料處理的需求來選擇最適合的工具。此外，也非常推薦學習R語言，在資料分析中的統計分析及視覺化上可以大大助您一臂之力!
• 如果要深入資料科學，可以透過什麼資源來了解呢?
  首先，我建議可以從Udemy的Machine learning A-Z課程來入門。在了解Python的基礎後，推薦觀看台大李宏毅教授的機器學習課程，也可以根據自己的需求或有興趣的領域，在Coursera、KaggleCourses或Udemy平台上選擇最適合的課程!

Plotly套件補充資訊!

簡單講解一下Plotly套件的五大特色：

1. Dynamic & Interactive
2. Open-source plotting library
3. Supports over 40 unique chart types
4. Covering a wide range of statistical, financial, geographic, scientific, and 3-dimensional use-cases
5. Support for Python and R

Plotly在資料視覺化上是非常好的輔助工具，「動態繪圖」是它與其他繪圖套件最不同的地方，此外plotly可以繪製出各種不同的圖表，以下我們繼續使用Kaggle的資料集為例，視覺化分析資料科學家的薪水，來展示plotly的強大威力!

1. 資料預處理

取出我們所需的資料，分別為Q3.國籍、Q5.職業及Q10.薪水 (如下圖五)。

# 抓取Q3、Q5、Q5，並去除空值及符號
world_salary = multiple_choice[['Q3','Q5','Q10']].iloc[1:,:]
world_salary = world_salary.dropna()
world_salary['Q10'] = world_salary['Q10'].str.replace('$','', regex=False)
world_salary['Q10'] = world_salary['Q10'].str.replace(',','', regex=False)
world_salary

由於Q10.薪水蒐集的資料，是以「區間」來表示的，因此我們使用區間的中間值來代表 (如下圖六的 ‘salary’)。

# 薪水的上、下區間
world_salary['salary_lower_bound'] = pd.to_numeric(world_salary['Q10'].str.split('-', expand=True)[0], errors='coerce')world_salary['salary_upper_bound'] = pd.to_numeric(world_salary['Q10'].str.split('-', expand=True)[1], errors='coerce') + 1# 取上、下區間中間值
world_salary['salary'] = (world_salary['salary_upper_bound'] + world_salary['salary_lower_bound'])/2# 更改column names
world_salary.columns = ['country', 'job', 'salary_range', 'salary_lower_bound', 'salary_upper_bound', 'salary']world_salary

計算每個國家的資料科學家平均薪水，由於後續要和另一個dataframe合併，因此對幾個國家名稱的編碼做調整，如：’United States of America’ 改成 ’United States’ (下圖七)。

# 取出資料科學家的資料
world_salary_ds = world_salary[world_salary['job'] == 'Data Scientist']# 計算國家的平均薪水
country_salary_ds = pd.DataFrame(world_salary_ds.groupby('country')['salary'].mean().astype('int'))country_salary_ds = country_salary_ds.reset_index()
country_salary_ds = country_salary_ds.sort_values(by = 'salary', ascending = False).reset_index(drop = True)# 更改國家名稱
country_salary_ds['country'] = country_salary_ds['country'].str.replace('United States of America','United States')country_salary_ds['country'] = country_salary_ds['country'].str.replace('United Kingdom of Great Britain.*','United Kingdom')country_salary_ds['country'] = country_salary_ds['country'].str.replace('Iran, Islamic Republic.*','Iran')country_salary_ds['country'] = country_salary_ds['country'].str.replace('South Korea','Korea, Rep.')country_salary_ds['country'] = country_salary_ds['country'].str.replace('Republic of Korea','Korea, Dem. Rep.')country_salary_ds['country'] = country_salary_ds['country'].str.replace('Hong Kong (S.A.R.)','Hong Kong, China')country_salary_ds['country'] = country_salary_ds['country'].str.replace('Viet Nam','Vietnam')country_salary_ds.head(10)

將國家的country code也加入dataframe中，以做後續繪圖的參考 (如下圖八)。

#加入country code
import plotly.express as px
df = px.data.gapminder().query("year == 2007")[['country','continent','iso_alpha']]country_salary_merge_ds = pd.merge(country_salary_ds, df, on = 'country')# 將缺少的國家加入
country_salary_merge_ds = country_salary_merge_ds.append({'country':'Russia','salary':28000,'continent':'Europe','iso_alpha':'RUS'},ignore_index=True)country_salary_merge_ds = country_salary_merge_ds.append({'country':'Ukraine','salary':29102,'continent':'Europe','iso_alpha':'UKR'},ignore_index=True)country_salary_merge_ds = country_salary_merge_ds.append({'country':'Belarus','salary':27568,'continent':'Europe','iso_alpha':'BLR'},ignore_index=True)country_salary_merge_ds.head(10)

2. 資料視覺化

我們使用plotly套件，針對每個國家的資料科學家平均薪水，繪製出geo圖表。此圖使用圓圈大小以及顏色來比較平均薪水的高低，並且在世界地圖上標上此國家的資料科學家平均薪水比例 (如下影一)。

# 圖表繪製
import plotly.express as px
fig = px.scatter_geo(country_salary_merge_ds, locations="iso_alpha",
size="salary", color="salary", hover_name="country",
projection="natural earth",
title = 'Average Data Scientists Salary For Every Countries')
fig.show()# 自動儲存
pyplt(fig, filename ='Average Data Scientists Salary For Every Countries.html')

從上述我們所繪製的圖表中 (影一)，可以體驗到plotly的動態圖表功能，我們可以簡單地使用滑鼠滾輪來放大縮小，或是使用鼠標來旋轉地圖，此外當鼠標移動到國家上，就能夠看見這個國家的平均薪資。

藉由實際操作程式碼來繪製圖表，來動手體驗plotly套件的強大繪圖功能吧! 希望您喜歡這次如何成為資料科學家的資料分析及Plotly的繪圖介紹，也可以按個拍手給我一點小鼓勵喔~
我們，下次見!

作者:許喬雅(臺灣行銷研究特邀作者)、鍾皓軒(臺灣行銷研究有限公司創辦人）