5 Gründe, Python für Data Science zu wählen – wie einfach es ist

Da sich Data Science als heiße neue Karriereoption für das 21. Jahrhundert herausstellt, zieht es sowohl junge Aspiranten als auch Fachleute an wie eine Motte eine Flamme. Während eine Karriere in Data Science sehr vielversprechend ist, verirren sich Studienanfänger am Anfang selbst.

Wenn Sie gerade erst mit Data Science beginnen, wird Ihnen als erstes die Frage in den Sinn kommen:

Wo soll ich anfangen?

Wir werden Ihrer Verwirrung ein Ende bereiten. Sie beginnen mit Python .

Jetzt fragen Sie sich vielleicht: Warum Python lernen? Was ist daran so besonders ?

Warum Python für Data Science wählen?

Es mag klischeehaft klingen, aber Python ist die perfekte Wahl für Anfänger, die versuchen, in Data Science einzusteigen. Dafür gibt es zahlreiche Gründe. Aber bevor wir uns eingehender mit diesen Gründen befassen, schauen wir uns einige Statistiken an, um unsere Behauptung zu untermauern.

Laut einer aktuellen Studie ist Python die beliebteste Programmiersprache unter Data Scientists.

Python ist schon seit geraumer Zeit an der Spitze – das ist nicht verwunderlich.

Warum?

Ein Bericht der Cloud Academy besagt, dass:

„Python ist bekanntermaßen eine intuitive Sprache, die in vielen Bereichen der Informatik verwendet wird … Es ist einfach, damit zu arbeiten, und die Data-Science-Community hat die Arbeit investiert, um die nötigen Installationen zu schaffen, um komplexe Rechenprobleme zu lösen. Es könnte auch sein, dass mehr Unternehmen Datenprojekte und Produkte in die Produktion verlagern. R ist keine Allzweck-Programmiersprache wie Python.“

Es ist eine intuitive Sprache mit vereinfachtem Vokabular, gestapelt mit voll funktionsfähigen Bibliotheken (auch Frameworks genannt), die dazu beitragen, die gewünschten Ergebnisse schneller als jede andere Sprache zu erzielen. Python ist eine in sich eigenständige Hochsprache – Sie brauchen keine Programmiererfahrung, um Python zu lernen. Und das Beste daran – es kann alles.

Hier sind 5 Gründe, die Ihnen zeigen, warum Python großartig für Anfänger ist!

1. Leicht zu lernen

Der Hauptgrund, der Python zur perfekten Wahl für Anfänger macht, ist seine Einfachheit und reibungslose Lernkurve. Seine Syntax ist sehr einfach und anfängerfreundlich.

2. Skalierbarkeit

Python ist eine hochskalierbare Sprache und auch viel schneller als andere Sprachen wie R, Stata und Matlab. Seine Skalierbarkeit erhöht den Flexibilitätsquotienten weiter, was bei der Problemlösung und App-Entwicklung äußerst nützlich ist.

3. Große Auswahl an Bibliotheken

Wenn es um Bibliotheken geht, kann nichts Python schlagen. Die Sprache ist auch eine geeignete Wahl für die Spieleentwicklung. Python wird mit einer Vielzahl von Data Science- und Data Analytics-Bibliotheken geliefert, darunter Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, StatsModels und viele mehr. Dank einer so großen Auswahl an Bibliotheken kann Python immer großartige Lösungen für spezifische Probleme finden.

4. ActivePython-Community

Eine aktive und robuste Community unterstützt Python. Egal, was Ihr Problem ist (wir sprechen hier von Programmierproblemen, nicht von Lebensproblemen!), Sie können sich immer darauf verlassen, dass das Python-Ökosystem Ihnen hilft und Sie unterstützt. Die Python-Community leistet regelmäßig Beiträge, entwickelt Bibliotheken und erstellt neue Python-Tools. Dies ist einer der Hauptgründe für die Popularität von Python.

5. Unzählige Visualisierungsmöglichkeiten

Python ist mit mehreren Visualisierungsoptionen geladen. Ein gutes Beispiel dafür ist Matplotlib, das die Grundlage für die Entwicklung anderer Bibliotheken wie Pandas Plotting, Seaborn und ggplot, um nur einige zu nennen, geschaffen hat. Diese reichhaltigen Visualisierungs-Frameworks ermöglichen es Ihnen, die vorhandenen Daten zu verstehen und Ihre Ergebnisse auch durch Tortendiagramme, grafische Darstellungen, Diagramme und sogar webfähige interaktive Darstellungen zu visualisieren.

Wie lernt man Python für Data Science?

Jetzt zeigen wir Ihnen, wie Sie Python in wenigen einfachen Schritten lernen.

1. Richten Sie Ihre Maschine ein.

Sie können Python unmöglich lernen, ohne Ihre Maschine darauf vorzubereiten, oder?

Der bequemste Weg, dies zu tun, besteht darin, Anaconda von Continuum.io herunterzuladen, und Sie können loslegen, da es mit fast allem ausgestattet ist, was Sie später benötigen.

2. Beginnen Sie mit den Grundlagen von Python.

Der beste Weg, um mit dem Erlernen von Python zu beginnen, wäre, einen geeigneten Python-Kurs zu finden, der speziell für Data Science entwickelt wurde. Python-Kurse führen Sie in die Grundlagen von Python ein, darunter unter anderem Variablen, Datentypen, Funktionen, Schleifen, Operatoren, bedingte Anweisungen. Sie müssen nicht nur verstehen, was diese Konzepte sind, sondern auch ihren spezifischen Zweck kennenlernen.

3. Machen Sie sich mit Python-Bibliotheken vertraut.

Wie wir bereits erwähnt haben, sind Python-Bibliotheken beim Programmieren immens hilfreich. Sobald Sie also die Grundlagen der Sprache beherrschen, müssen Sie zum Nächstbesten übergehen – Python-Bibliotheken. Einige der weit verbreiteten Bibliotheken sind Pandas, NumPy, SciPy, PyTorch, Theano, Scikit-Learn, Keras und Eli5.

4. Stammdatenanalyse, -bearbeitung und -visualisierung mit Pandas.

Wenn Sie mit Python arbeiten möchten, müssen Sie die Grundlagen von Pandas kennen. Es verfügt über eine leistungsstarke Datenstruktur, bekannt als „DataFrame“, die am besten für verschiedene Arten von Tabellendaten geeignet ist. Darüber hinaus verfügt es über viele nützliche Tools zum Lesen/Schreiben von Daten, zum Umgang mit fehlenden Daten, zum Filtern von Daten, zum Bereinigen von Rohdaten, zum Zusammenführen von Datensätzen und zum Visualisieren von Daten. Sobald Sie Pandas in- und auswendig kennen, wird Ihre Effizienz sprunghaft steigen.

Aber es gibt einen Haken – Pandas enthält viele Funktionen, um die gleiche Aufgabe zu erfüllen. Ihr Ziel sollte es sein, die besten Praktiken zu finden.

5. Arbeiten Sie an Mini-Python-Projekten.

Wenn Sie diesen Schritt erreichen, kennen Sie alle Grundlagen von Python, seine Bibliotheken und ihre Verwendung. Jetzt ist es an der Zeit, Ihr theoretisches Wissen in die Praxis umzusetzen – bei der Arbeit an Python-Projekten. Sie müssen nichts zu Kompliziertes bauen; Sie können anfangen, mit APIs zu arbeiten und kleine Anwendungen mit Python zu entwickeln. Sie können auch versuchen, kleine Routineaufgaben mit Python zu automatisieren.

Fazit – versuchen Sie, Ihr Wissen sinnvoll einzusetzen und etwas aufzubauen!

6. Üben Sie weiter und bilden Sie sich weiter.

„Übung macht einen Mann perfekt.“

Es ist das gleiche für Python wie für alles andere. Durch regelmäßiges Üben verfeinern Sie Ihre Programmierkenntnisse. Je mehr Sie üben, desto besser werden Sie. Abgesehen von der Entwicklung persönlicher Data-Science-Projekte können Sie jederzeit an Kaggle-Wettbewerben teilnehmen, sich für fortgeschrittene Online-Kurse anmelden, an Data-Science- und Tech-Konferenzen/Seminaren teilnehmen, Zeitschriften und Bücher lesen usw. Es gibt viele Arten des Lernens – Sie müssen es sein offen für die Idee des Lernens!

Schlussfolgern…

Befolgen Sie diese Schritte und üben Sie religiös weiter, und Sie werden Python sicher in etwa drei Monaten beherrschen. Sie müssen jedoch bedenken, dass sich Python jeden Tag weiterentwickelt, auch wenn wir hier sprechen – irgendjemand trägt irgendwo aktiv zur Python-Community bei. Pythons leichte Lernkurve, sein hoher Skalierbarkeitsfaktor und natürlich seine Einfachheit machen es zu einer Sprache für Anfänger. Und wie es beim Programmieren so ist, sobald Sie eine Programmiersprache beherrschen, wird das Erlernen anderer Sprachen keine mühsame Aufgabe mehr sein.

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Viel Spaß beim Lernen!