5 raisons de choisir Python pour la science des données - C'est si simple

Avec l'émergence de la science des données comme la nouvelle option de carrière en vogue pour le 21e siècle, elle attire à la fois les jeunes aspirants et les professionnels comme un papillon de nuit vers une flamme. Alors qu'une carrière en science des données est très prometteuse, la partie où les étudiants de première année ont tendance à s'égarer au début lui-même.

Si vous débutez avec la Data Science, la première question qui vous vient à l'esprit est :

Par où je commence?

Nous mettrons un terme à votre confusion. Vous commencez avec Python .

Maintenant, vous pourriez vous demander - Pourquoi apprendre Python ? Qu'est-ce qu'il a de si spécial ?

Pourquoi choisir Python pour la science des données ?

Cela peut sembler cliché, mais Python est un choix parfait pour les débutants qui essaient de se lancer dans la science des données. Il y a de nombreuses raisons à cela. Mais avant d'approfondir ces raisons, examinons quelques statistiques pour étayer notre affirmation.

Selon une étude récente, Python est le choix de langage de programmation le plus populaire parmi les Data Scientists.

Python est au sommet depuis un certain temps maintenant - rien de surprenant à cela.

Pourquoi?

Un rapport de Cloud Academy affirme que :

"Python est connu pour être un langage intuitif utilisé dans plusieurs domaines de l'informatique... Il est facile de travailler avec, et la communauté des sciences des données s'est efforcée de créer la plomberie dont elle a besoin pour résoudre des problèmes de calcul complexes. Il se pourrait également que davantage d'entreprises mettent en production des projets et des produits de données. R n'est pas un langage de programmation à usage général comme Python.

C'est un langage intuitif avec un vocabulaire simpliste empilé avec des bibliothèques complètes (également appelées frameworks) qui aide à produire les résultats souhaités plus rapidement que tout autre langage. Python est un langage de haut niveau qui est indépendant en lui-même - vous n'avez besoin d'aucune expérience préalable en programmation pour apprendre Python. Et la meilleure partie - il peut tout faire.

Voici 5 raisons qui vous montreront pourquoi Python est idéal pour les débutants !

1. Facile à apprendre

La principale raison qui fait de Python un choix parfait pour les débutants est sa simplicité et sa courbe d'apprentissage fluide. Sa syntaxe est très simple et conviviale pour les débutants.

2. Évolutivité

Python est un langage hautement évolutif et est également beaucoup plus rapide que d'autres langages tels que R, Stata et Matlab. Son évolutivité améliore encore son quotient de flexibilité, ce qui est extrêmement utile dans la résolution de problèmes et le développement d'applications.

3. Large choix de bibliothèques

En ce qui concerne les bibliothèques, rien ne peut battre Python. La langue est également un choix approprié pour le développement de jeux. Python est livré avec une multitude de bibliothèques Data Science et Data Analytics, notamment Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, StatsModels et bien d'autres. Grâce à une si vaste toile de bibliothèques, Python peut toujours proposer d'excellentes solutions pour résoudre des problèmes spécifiques.

4. Communauté ActivePython

Une communauté active et robuste soutient Python. Quel que soit votre problème (nous parlons ici de problèmes de codage, pas de problèmes de vie !), vous pouvez toujours compter sur l'écosystème Python pour vous aider et vous soutenir. La communauté Python contribue régulièrement, développe des bibliothèques et crée de nouveaux outils Python. C'est l'une des principales raisons de la popularité de Python.

5. Une myriade d'options de visualisation

Python est chargé avec plusieurs options de visualisation. Un bon exemple - Matplotlib, qui a en outre fourni la base pour le développement d'autres bibliothèques telles que Pandas Plotting, Seaborn et ggplot, pour n'en nommer que quelques-unes. Ces cadres de visualisation riches vous permettent de donner un sens aux données disponibles et de visualiser vos résultats via des diagrammes circulaires, des tracés graphiques, des graphiques et même des tracés interactifs prêts pour le Web.

Comment apprendre Python pour la science des données ?

Nous allons maintenant vous montrer comment apprendre Python en quelques étapes simples.

1. Configurez votre machine.

Vous ne pouvez pas apprendre Python sans y préparer votre machine, n'est-ce pas ?

Le moyen le plus pratique de le faire est de télécharger Anaconda à partir de Continuum.io, et vous serez prêt à partir car il est équipé de presque tout ce dont vous aurez besoin sur la route.

2. Commencez par les bases de Python.

La meilleure façon de commencer à apprendre Python serait de trouver un cours Python approprié spécialement conçu pour la science des données. Les cours Python vous présentent les principes fondamentaux de Python, y compris les variables, les types de données, les fonctions, les boucles, les opérateurs, les instructions conditionnelles, entre autres. Vous aurez non seulement besoin de comprendre ce que sont ces concepts, mais aussi de connaître leur objectif spécifique.

3. Familiarisez-vous avec les bibliothèques Python.

Comme nous l'avons mentionné précédemment, les bibliothèques Python sont extrêmement utiles pour la programmation. Donc, une fois que vous avez maîtrisé les bases du langage, vous devez passer à la meilleure chose suivante : les bibliothèques Python. Certaines des bibliothèques les plus utilisées sont Pandas, NumPy, SciPy, PyTorch, Theano, Scikit-Learn, Keras et Eli5.

4. Analyse, manipulation et visualisation des données de référence avec Pandas.

Si vous souhaitez travailler avec Python, vous devez connaître les moindres détails de Pandas. Il est livré avec une structure de données hautes performances, connue sous le nom de "DataFrame", qui fonctionne le mieux pour différents types de données tabulaires. En plus de cela, il dispose également de nombreux outils utiles pour lire/écrire des données, gérer les données manquantes, filtrer les données, nettoyer les données brutes, fusionner des ensembles de données et visualiser les données. Une fois que vous connaissez Pandas à fond, votre efficacité augmentera à pas de géant.

Mais il y a un hic - Pandas intègre de nombreuses fonctionnalités pour accomplir la même tâche. Votre objectif devrait être de trouver les meilleures pratiques.

5. Travailler sur des mini-projets Python.

Au moment où vous atteindrez cette étape, vous aurez connu toutes les bases de Python, ses bibliothèques et leurs utilisations. Il est maintenant temps de mettre vos connaissances théoriques en pratique - en travaillant sur des projets Python. Vous n'avez pas besoin de construire quelque chose de trop compliqué ; vous pouvez commencer à travailler avec des API et à développer de petites applications avec Python. Vous pouvez également essayer d'automatiser de petites tâches de routine avec Python.

En bout de ligne - essayez de mettre vos connaissances à profit et de construire quelque chose !

6. Continuez à pratiquer et à améliorer vos compétences.

"La pratique rend un homme parfait."

C'est la même chose pour Python que pour tout le reste. Avec une pratique régulière, vous perfectionnerez vos compétences en programmation. Plus vous pratiquez, mieux vous deviendrez. Outre le développement de projets personnels en science des données, vous pouvez toujours participer à des concours Kaggle, vous inscrire à des cours en ligne avancés, assister à des conférences/séminaires sur la science des données et la technologie, lire des revues et des livres, etc. Il existe de nombreuses façons d'apprendre - vous devez être ouvert à l'idée d'apprendre !

De conclure…

Suivez ces étapes et continuez à pratiquer religieusement, et vous êtes sûr de maîtriser Python dans environ trois mois. Cependant, vous devez vous rappeler que Python évolue chaque jour, même au moment où nous parlons - quelqu'un quelque part contribue activement à la communauté Python. La courbe d'apprentissage facile de Python, son facteur d'évolutivité élevée et, bien sûr, sa simplicité en font un langage pour débutants. Et en ce qui concerne la programmation, une fois que vous maîtrisez un langage de programmation, apprendre d'autres langages ne sera plus une tâche ardue.

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Bon apprentissage!