7 Vorteile der Verwendung von Python für Data Science

Können Sie erraten, welche die am weitesten verbreitete Sprache im Data-Science-Universum ist? Nun, dem Titel dieses Artikels nach zu urteilen, müssen Sie bereits wissen, was es ist, und falls Sie sich immer noch fragen – es ist Python.

Laut einer StackOverflow-Analyse

„Die am schnellsten wachsende Verwendung von Python ist für Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und akademische Forschung.“

Hinter dieser massiven Fangemeinde von Python liegen zahlreiche Gründe. Der Hauptgrund dafür ist, dass Python super einfach zu lernen ist. Wenn es um Data Science geht, ist Python ein raffiniertes Tool mit einer ganzen Reihe von Vorteilen. Da es Open Source ist, ist es flexibel und wird kontinuierlich verbessert. Außerdem verfügt Python über eine Reihe nützlicher Bibliotheken und nicht zu vergessen, dass es in andere Sprachen (wie Java) sowie in bestehende Strukturen integriert werden kann. Lange Rede kurzer Sinn – Python ist ein hervorragendes Data-Science-Tool.

Wir geben Ihnen 6 starke Gründe, unseren Anspruch zu unterstützen!

1. Einfachheit!

Wenn man über die Popularität von Python sowohl in der Programmier- als auch in der Data-Science-Community spricht, fällt einem als Erstes seine Einfachheit ein. Eine der besten Eigenschaften von Python ist seine inhärente Einfachheit und Lesbarkeit, die es zu einer anfängerfreundlichen Sprache macht. Es hat eine saubere und klare Syntax und bietet dadurch eine kürzere Lernkurve als die meisten anderen Sprachen. Tatsächlich könnten Sie in Python ein Programm viel schneller schreiben als mit anderen Sprachen wie C++ oder Java.

Python ist zeitsparend, da es Ihnen ermöglicht, direkt zum Forschungsteil zu gelangen, ohne stundenlang die Dokumentation lesen zu müssen. Heute wird Python ausgiebig für Datenanalyse, statistische Analysen, Webentwicklung, Textverarbeitung und vieles mehr verwendet.

2. Bibliotheken – für jeden Bedarf eine!

Während die Einfachheit von Python es für viele zur ersten Wahl macht, macht es seine Auswahl an fantastischen Bibliotheken umso attraktiver für Data-Science-Profis. Im Laufe der Jahre wurde Python durch die Aufnahme von Bibliotheken bereichert, die seine Funktionalität noch weiter verbessern. Es gibt so viele Bibliotheken, dass Sie sicher eine finden werden, die auf Ihre Data-Science-Anforderungen zugeschnitten ist.

Werfen wir einen Blick auf einige der beliebtesten Python-Bibliotheken –

NumPy ist eine der frühesten Bibliotheken, die einen Anwendungsfall in Data Science gefunden hat. Es enthält mathematische Funktionen auf hohem Niveau, die mit mehrdimensionalen Arrays und Matrizen arbeiten, und eignet sich hervorragend für wissenschaftliches Rechnen.

Pandas wurde auf NumPy aufgebaut. Es ist die Datenanalysebibliothek von Python und kann für alles verwendet werden – vom Importieren von Daten aus Excel-Tabellen bis hin zur Verarbeitung von Datensätzen für die Zeitreihenanalyse.

SciPy ist das wissenschaftliche Äquivalent zu NumPy. Es verfügt über alle Werkzeuge, die für die numerische Integration und effektive Analyse wissenschaftlicher Daten erforderlich sind. Matplotlib ist eine 2D-Plot-Bibliothek, die mit allen Tools ausgestattet ist, die für die Visualisierung von Angebotsdaten erforderlich sind. Scikit-Learn und PyBrain sind ML-Bibliotheken, die mit Modulen zur Entwicklung neuronaler Netze ausgestattet sind.

Abgesehen von diesen Bibliotheken gibt es auch andere Bibliotheken wie SymPy (Statistikanwendungen); Shogun, PyLearn2 und PyMC (maschinelles Lernen); Bokeh, ggplot, Plotly, prettyplotlib und seaborn (Datenvisualisierung und Plotten) und csvkit, PyTables, SQLite3 (Datenformatierung und -speicherung), um nur einige zu nennen.

3. Multiparadigmatischer Ansatz.

Eine großartige Sache an Python ist, dass es im Gegensatz zu OOP-Sprachen nicht in der Herangehensweise eingeschränkt ist – es ist eine Programmiersprache mit mehreren Paradigmen. Während Sie beispielsweise in Java eine separate OO-Klasse zum Drucken von „Hello World“ erstellen müssten, müssen Sie dies in Python nicht tun. Mit einem multiparadigmatischen Ansatz unterstützt Python funktionale, prozedurale und sowohl objektorientierte als auch aspektorientierte Programmierstile.

4. Unternehmensanwendungsintegration (EAI).

Python ist ein hervorragendes Tool für Enterprise Application Integration (EAI). Wie wir bereits erwähnt haben, lässt sich Python sehr gut in Anwendungen einbetten, auch in solche, die in anderen Programmiersprachen geschrieben wurden. Somit ermöglicht es eine einfache Integration mit anderen Sprachen, wodurch der Webentwicklungsprozess vereinfacht wird. Beispielsweise kann es CORBA/COM-Komponenten aufrufen und auch direkt von und zu Java-, C++- oder C-Code aufrufen. Die starke Integrationsbindung von Python mit Java, C und C++ macht es zu einer großartigen Wahl für Anwendungsskripting.

Darüber hinaus ist Python aufgrund seiner robusten Textverarbeitungs- und Integrationsfähigkeiten auch ein nützliches Werkzeug für das Testen von Software. Es verfügt über ein einzigartiges Unit-Testing-Framework und kann auch für die Entwicklung anspruchsvoller GUI-Desktop-Anwendungen verwendet werden.

5. Das Jupyter-Notizbuch.

Jeder Programmierer, der mit Python arbeitet, ist mit The Jupyter Notebook vertraut. Es ist eine Open-Source-Webanwendung, die es Programmierern ermöglicht, ausdrucksstarken Code zu schreiben. Das Jupyter Notebook ist ein praktisches Tool für Data Science und ML. Es ermöglicht Ihnen, Ihre Ergebnisse darzustellen und die Ergebnisse (Visualisierungen) in dasselbe Dokument wie Ihren Code einzubetten.

Zu den vielen Diensten rund um das Jupyter Notebook gehört das Google Colaboratory, das Ihnen kostenlose Cloud-Computing-Vergünstigungen sowie Zugriff auf Hochleistungs-GPUs zum Ausführen des Jupyter Notebooks gewährt. Da Google Colab direkt mit Google Drive-Apps synchronisiert wird, können Sie Ihre Daten und Notizbücher auf Ihrem Google Drive speichern.

6. Community – man kann sich immer auf jemanden verlassen!

Was könnte an Python großartiger sein als die Dinge, die wir bisher bereits erwähnt haben?

Erwerben Sie eine Data-Science-Zertifizierung von den besten Universitäten der Welt. Nehmen Sie an unseren Executive PG-Programmen, Advanced Certificate Programs oder Masters-Programmen teil, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Die Python-Community.

Im Guten wie im Schlechten wird die Python-Community immer für Sie da sein. Es gibt kein Problem, kein Problem oder keine Frage, die nicht von Python-Enthusiasten und Freiwilligen gelöst oder beantwortet werden. Alles, was Sie tun müssen, ist zu fragen. Dies ist eines der lobenswertesten Merkmale von Open-Source-Communities – sie sind immer offen für Diskussionen.

Wenn Sie irgendwo in Ihrem Code oder an etwas hängen bleiben, können Sie sicher sein, dass jemand irgendwo schon einmal mit einem solchen Problem konfrontiert war. Es gibt also immer eine Lösung. Sie können auf Online-Plattformen wie Reddit und StackOverflow mit Python-Experten und Community-Mitgliedern in Kontakt treten oder an Meetups/Konferenzen und anderen Zusammenkünften teilnehmen.

Zusammenfassend hat sich Python als Game-Changer für Data Science erwiesen. Es ist vollgepackt mit so nützlichen Tools und Funktionen, die es zur ersten Wahl vieler Datenwissenschaftler und Datenanalysten auf der ganzen Welt machen.

Obwohl wir davon überzeugt sind, dass die oben genannten Gründe ausreichen, um Ihnen die Vorteile von Python für Data Science zu zeigen, müssen Sie es selbst testen, um es zu glauben!