7 Vantaggi dell'utilizzo di Python per Data Science

Riuscite a indovinare qual è il linguaggio più utilizzato nell'universo di Data Science? Bene, a giudicare dal titolo di questo articolo, devi già sapere di cosa si tratta e, se te lo stai ancora chiedendo, è Python.

Secondo un'analisi StackOverflow,

"L'uso in più rapida crescita di Python è per la scienza dei dati, l'apprendimento automatico e la ricerca accademica".

Dietro questo enorme seguito di fan di Python si trovano numerose ragioni. Il motivo principale è che Python è super facile da imparare. Quando si tratta di Data Science, Python è uno strumento ingegnoso con tutta una serie di vantaggi. Poiché è open-source, è flessibile e in continuo miglioramento. Inoltre, Python ha una serie di utili librerie e non dimenticare che può essere integrato con altri linguaggi (come Java) così come con strutture esistenti. Per farla breve: Python è un eccellente strumento di Data Science.

Ti forniremo 6 validi motivi per sostenere la nostra affermazione!

1. Semplicità!

Quando si parla della popolarità di Python sia nella comunità di programmazione che di Data Science, la prima cosa che viene in mente è la sua semplicità. Una delle migliori caratteristiche di Python è la sua semplicità e leggibilità intrinseche che lo rendono un linguaggio adatto ai principianti. Ha una sintassi ordinata e lucida, offrendo così una curva di apprendimento più breve rispetto alla maggior parte delle altre lingue. In effetti, potresti scrivere un programma molto più velocemente in Python che probabilmente potresti fare con altri linguaggi come C++ o Java.

Python è esperto di tempo in quanto ti consente di passare direttamente alla parte di ricerca senza dover passare ore a leggere la documentazione. Oggi Python è ampiamente utilizzato per l'analisi dei dati, l'analisi statistica, lo sviluppo web, l'elaborazione di testi e molto altro ancora.

2. Biblioteche: ce n'è una per ogni esigenza!

Mentre la semplicità di Python lo rende la prima scelta per molti, il suo assortimento di fantastiche librerie lo rende ancora più interessante per i professionisti della scienza dei dati. Nel corso degli anni Python è stato arricchito con l'inclusione di librerie che ne migliorano ulteriormente le funzionalità. Ci sono così tante librerie che sei sicuro di trovarne una su misura per le tue esigenze di Data Science.

Diamo un'occhiata ad alcune delle librerie Python più popolari:

NumPy è una delle prime librerie a trovare un caso d'uso in Data Science. Incorpora funzioni matematiche di alto livello che operano su array e matrici multidimensionali ed è eccellente per il calcolo scientifico.

Pandas è stato costruito su NumPy. È la libreria di analisi dei dati di Python e può essere utilizzata per qualsiasi cosa, dall'importazione di dati da fogli Excel all'elaborazione di set di dati per l'analisi di serie temporali.

SciPy è l'equivalente scientifico di NumPy. Dispone di tutti gli strumenti necessari per l'integrazione numerica e l'analisi efficace dei dati scientifici. Matplotlib è una libreria di plottaggio 2D dotata di tutti gli strumenti necessari per la visualizzazione dei dati delle offerte. Scikit-Learn e PyBrain sono librerie ML dotate di moduli per lo sviluppo di reti neurali.

Oltre a queste librerie, ci sono anche altre librerie come SymPy (applicazioni statistiche); Shogun, PyLearn2 e PyMC (apprendimento automatico); Bokeh, ggplot, Plotly, prettyplotlib e seaborn (visualizzazione e stampa dei dati) e csvkit, PyTables, SQLite3 (formattazione e archiviazione dei dati), solo per citarne alcuni.

3. Approccio multiparadigma.

Una cosa grandiosa di Python è che, a differenza dei linguaggi OOP, non ha un approccio limitato: è un linguaggio di programmazione multi-paradigma. Quindi, ad esempio, mentre sei in Java, ti verrà richiesto di creare una classe OO separata per stampare "Hello World", non devi farlo in Python. Avendo un approccio multi-paradigma, Python supporta la programmazione funzionale, procedurale e orientata agli oggetti e gli stili di programmazione orientati agli aspetti.

4. Integrazione delle applicazioni aziendali (EAI).

Python è uno strumento eccellente per l'Enterprise Application Integration (EAI). Come accennato in precedenza, Python è altamente integrabile nelle applicazioni, anche in quelle scritte in altri linguaggi di programmazione. Pertanto, consente una facile integrazione con altri linguaggi, semplificando così il processo di sviluppo web. Ad esempio, può invocare componenti CORBA/COM e anche chiamare direttamente da e verso codice Java, C++ o C. Il forte legame di integrazione di Python con Java, C e C++ lo rende un'ottima scelta per lo scripting delle applicazioni.

Inoltre, Python è anche uno strumento utile per il test del software grazie alle solide capacità di elaborazione e integrazione del testo. Viene fornito con il suo framework di unit test unico e può essere utilizzato anche per lo sviluppo di sofisticate applicazioni desktop GUI.

5. Il taccuino di Giove.

Lavorando con Python, ogni programmatore ha familiarità con The Jupyter Notebook. È un'applicazione Web open source che consente ai programmatori di scrivere codice espressivo. Jupyter Notebook è uno strumento utile per Data Science e ML. Ti consente di esporre i tuoi risultati e incorporare i risultati (visualizzazioni) nello stesso documento del tuo codice.

Tra i molti servizi che ruotano attorno a The Jupyter Notebook c'è il Google Colaboratory che ti offre vantaggi gratuiti per il cloud computing e l'accesso a GPU ad alte prestazioni per eseguire Jupyter Notebook. Poiché Google Colab è sincronizzato direttamente con le app di Google Drive, puoi archiviare i tuoi dati e i tuoi taccuini su Google Drive.

6. Comunità: c'è sempre qualcuno su cui fare affidamento!

Cosa potrebbe esserci di più fantastico in Python delle cose che abbiamo già menzionato finora?

Ottieni la certificazione di data science dalle migliori università del mondo. Unisciti ai nostri programmi Executive PG, Advanced Certificate Program o Masters per accelerare la tua carriera.

La comunità Python.

Nel bene e nel male, la community Python sarà sempre lì per te. Non c'è nessun problema, nessun problema, o nessuna domanda, che non sarà risolto o risposto da appassionati e volontari di Python. Avete solo da chiedere. Questa è una delle caratteristiche più lodevoli delle comunità open source: sono sempre aperte alle discussioni.

Se sei bloccato da qualche parte nel tuo codice o su qualcosa, puoi essere sicuro che qualcuno da qualche parte ha già affrontato un problema del genere. Quindi, c'è sempre una soluzione. Puoi connetterti con esperti Python e membri della community su piattaforme online come Reddit e StackOverflow, oppure puoi partecipare a meetup/conferenze e altri incontri.

Per riassumere, Python ha dimostrato di essere un punto di svolta per la scienza dei dati. È ricco di strumenti e funzionalità così utili che lo rendono la prima scelta di molti data scientist e analisti di dati ovunque.

Anche se siamo convinti che i motivi di cui sopra siano sufficienti per mostrarti i vantaggi di Python per Data Science, devi provarlo tu stesso per crederci!