Cursus
Python voor MATLAB-gebruikers
4 Hr
8.3K
Dus je hebt besloten Python te leren — logisch, want een groot deel van de data science-wereld (vacatures, open-source tooling, LLM-achtige workflows) gaat er inmiddels van uit dat je het beheerst in plaats van het als extraatje te zien.
Nu vraag je je misschien af waar je Python het beste kunt leren, zeker als je niet vanaf nul begint en je al in DataFrames, vectoren of procedures denkt — alleen in een andere taal.
Je bent in goed gezelschap. Er is onderzoek naar gedaan, en wij hebben een lijst samengesteld om je te helpen. We beoordelen platforms op vier criteria:
- Directe taalbrug: of het materiaal expliciet de syntax en workflows van je bestaande taal naar Python vertaalt, of dat het Python vanaf een leeg canvas onderwijst
- Relevantie voor analisten-workflows: of de focus ligt op data wrangling, visualisatie en statistische modellering, of op algemeen programmeren dat je misschien niet gebruikt
- Hands-on oefenen: of je echte Python-code schrijft en uitvoert binnen de les, of er alleen over leest
- Diepgang voorbij de brug: of er een duidelijke vervolgstap is zodra je de overstap hebt gemaakt, of dat het materiaal doodloopt
1. Python for R Users / Python for MATLAB Users — DataCamp
De cursussen Python for R Users en Python for MATLAB Users van DataCamp zijn de beste optie in deze lijst, omdat ze speciaal voor deze overstap zijn ontwikkeld en geen herverpakte beginnerscontent zijn.
- Niveau: Gemiddeld; gaat uit van bestaande vaardigheid in R of MATLAB, geen programmeerbeginneling
- Tijd: Een paar uur per stuk, in je eigen tempo
- Kosten: Gratis om te starten; volledige toegang inbegrepen bij een DataCamp-abonnement
- Beste voor: R- of MATLAB-analisten die hun bestaande mentale modellen — dataframes, gevectoriseerde bewerkingen, plotten — expliciet willen laten mappen op pandas, NumPy en matplotlib
Geen van beide cursussen verspilt tijd aan concepten die je al in een andere taal beheerst — het uitgangspunt is vertalen, niet heropvoeden. Bovendien begrijpt de AI Tutor van DataCamp dat je al programmeerervaring hebt, dus als je vastloopt kan die een pandas-fout uitleggen in termen van wat je zou verwachten van een R-dataframe of een MATLAB-matrix, in plaats van elke keer helemaal bij het begin te beginnen.
2. Python for SAS Users — O'Reilly
Python for SAS Users, door Randy Betancourt en Sarah Chen, is een goede optie voor SAS-programmeurs die een compacte, directe mapping van SAS-constructies naar Python en pandas willen.
- Niveau: Gemiddeld; geschreven voor praktiserende SAS-programmeurs, geen beginners
- Tijd: In eigen tempo; ±8 uur lezen/doorwerken
- Kosten: Inbegrepen bij een O'Reilly-abonnement
- Beste voor: SAS-programmeurs die regel-voor-regel vergelijkingen willen tussen vertrouwde SAS-procedures en hun Python/pandas-equivalenten
Het boek koppelt meer dan 200 Python-scripts aan zo'n 75 bijbehorende SAS-programma's en behandelt datatypen, indexering, groupby-bewerkingen, datamanagement en het lezen/schrijven van data, met een apart hoofdstuk over de saspy-module voor wie Python en SAS moet laten samenwerken in plaats van de één volledig door de ander te vervangen.
3. Coming From Stata — Coding for Economists
Coming From Stata, onderdeel van Arthur Turrells gratis Coding for Economists-bron, is een goede optie voor STATA-gebruikers die een directe, uitgebreide syntaxreferentie willen in plaats van een gestructureerde cursus.
- Niveau: Gemiddeld; gaat uit van bestaande Stata-vaardigheid
- Tijd: Referentie in eigen tempo; werk door op je eigen snelheid
- Kosten: Gratis
- Beste voor: STATA-analisten, met name in economie en sociale wetenschappen
Dit is geen videocursus of beoordeeld platform — het is een onderhouden, gratis referentietabel die Stata-commando's direct mapt op pandas, statsmodels, pyfixest en andere Python-bibliotheken, en onderwerpen dekt als data-import, steekproefselectie, mergen, reshapen, paneldata, regressies en plotten. Goed om vooraf te weten: omdat het een referentie is en geen cursus, is er geen gestructureerde lesreeks of ingebouwde oefening — je zoekt op wat je nodig hebt wanneer je het nodig hebt, wat voor sommige leerders beter werkt dan voor anderen.
4. Python for Data Analysis — UC Berkeley Extension
Python for Data Analysis is een goede optie voor analisten die live, door docenten geleide sessies willen in plaats van zelfgestuurde video of referentiemateriaal.
- Niveau: Gemiddeld; gaat uit van statistiek op bachelorniveau maar beperkte programmeerervaring
- Tijd: Meerdere weken, geplande Live Online-sessies via Zoom
- Kosten: Betaald, tarieven van universiteits-extensions
- Beste voor: Analisten die realtime toegang willen tot een docent en samen met een cohort willen werken
De cursus behandelt het importeren en exporteren van data, verbinden met databases en het gebruik van pandas DataFrames voor selectie en transformatie, gericht op mensen die al statistisch denken maar specifiek Python willen als het hulpmiddel om dat denken op schaal uit te voeren. In tegenstelling tot de aanbiedingen van DataCamp of O'Reilly wordt de syntax niet gemapt vanaf een specifieke eerdere taal — de waarde hier is live instructie, niet vertaling.
5. Dataquest - Python-cursussen
Dataquest is een goede optie voor analisten die elders een taalbrug-cursus hebben afgerond en een diepgaander, projectgebaseerd platform willen om echte Python-vaardigheid op te bouwen.
- Niveau: Beginner tot gemiddeld
- Tijd: In eigen tempo; volledige paden duren 20+ uur
- Kosten: Gratis laag beschikbaar; abonnement voor volledige padtoegang
- Beste voor: Analisten die in de browser willen oefenen met Python schrijven vanaf nul
Het data-analist-pad van Dataquest behandelt Python-basisprincipes, pandas, datacleaning en visualisatie via projectgebaseerde lessen.
Vergelijkingstabel
| Rang | Platform | Kernbron | Diepgang van het curriculum | Kosten / signaal voor uitkomsten |
|---|---|---|---|---|
| 1 | DataCamp | Python for R Users / Python for MATLAB Users | Directe mapping van syntax en workflows van R of MATLAB naar Python | Gratis om te starten; een paar uur per stuk |
| 2 | O'Reilly | Python for SAS Users (Betancourt & Chen) | 200+ Python-scripts gemapt op ~75 SAS-programma's | O'Reilly-abonnement; ~8 uur |
| 3 | Coding for Economists | Coming From Stata | Referentie voor Stata-naar-Python-commandovertaling | Gratis; referentie in eigen tempo, geen cursusstructuur |
| 4 | UC Berkeley Extension | Python for Data Analysis | pandas, databases, data import/export, live-instructie | Betaald; meerweekse Live Online-sessies |
| 5 | Dataquest | Data Analyst in Python path | Algemene Python-vaardigheid, pandas, cleaning, visualisatie | Gratis laag; abonnement voor volledig pad |
Author
Josef Waples
Ik ben een schrijver en editor op het gebied van data science en heb bijgedragen aan onderzoeksartikelen in wetenschappelijke tijdschriften. Ik ben vooral geïnteresseerd in lineaire algebra, statistiek, R en dergelijke. Ik speel ook best wat schaak!
Onderwerpen
