5 motivi per scegliere Python per la scienza dei dati: quanto è facile

Con l'emergere di Data Science come la nuova opzione di carriera per il 21° secolo, sta attirando sia i giovani aspiranti che i professionisti come una falena. Sebbene una carriera in Data Science sia molto promettente, la parte in cui le matricole tendono a smarrirsi all'inizio stessa.

Se stai appena iniziando con Data Science, la prima domanda che ti viene in mente è:

Da dove comincio?

Mettiamo fine alla tua confusione. Inizi con Python .

Ora, potresti chiedere: perché imparare Python? Cosa c'è di così speciale ?

Perché scegliere Python per la scienza dei dati?

Potrebbe sembrare un cliché, ma Python è una scelta perfetta per i principianti che cercano di iniziare con la scienza dei dati. Ci sono numerose ragioni per questo. Ma prima di approfondire questi motivi, diamo un'occhiata ad alcune statistiche a sostegno della nostra affermazione.

Secondo uno studio recente, Python è il linguaggio di programmazione più popolare tra i data scientist.

Python è al vertice da un po' di tempo ormai, niente di sorprendente.

Come mai?

Un report di Cloud Academy sostiene che:

“Python è noto per essere un linguaggio intuitivo che viene utilizzato in più domini nell'informatica... È facile da usare e la comunità della scienza dei dati si è impegnata per creare l'impianto idraulico di cui ha bisogno per risolvere complessi problemi computazionali. Potrebbe anche essere che sempre più aziende stiano spostando in produzione progetti di dati e prodotti. R non è un linguaggio di programmazione generico come Python."

È un linguaggio intuitivo con un vocabolario semplicistico accatastato con librerie complete (chiamate anche framework) che aiuta a produrre i risultati desiderati più velocemente di qualsiasi altro linguaggio. Python è un linguaggio di alto livello che è di per sé indipendente: non è necessaria alcuna esperienza di programmazione precedente per imparare Python. E la parte migliore: può fare tutto.

Ecco 5 motivi che ti mostreranno perché Python è ottimo per i principianti!

1. Facile da imparare

Il motivo principale che rende Python una scelta perfetta per i principianti è la sua semplicità e la curva di apprendimento regolare. La sua sintassi è molto semplice e adatta ai principianti.

2. Scalabilità

Python è un linguaggio altamente scalabile ed è anche molto più veloce di altri linguaggi come R, Stata e Matlab. La sua scalabilità migliora ulteriormente il suo quoziente di flessibilità, estremamente utile nella risoluzione dei problemi e nello sviluppo di app.

3. Ampia scelta di librerie

Quando si tratta di librerie, niente può battere Python. La lingua è anche una scelta appropriata per lo sviluppo del gioco. Python viene fornito con una serie di librerie di Data Science e Data Analytics tra cui Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, StatsModels e molti altri. Grazie a una vasta gamma di librerie, Python può sempre trovare ottime soluzioni per affrontare problemi specifici.

4. Comunità di ActivePython

Una comunità attiva e solida sostiene Python. Non importa quale sia il tuo problema (stiamo parlando di problemi di codifica qui, non di problemi di vita!), puoi sempre contare sull'ecosistema Python per aiutarti e supportarti. La comunità Python contribuisce regolarmente, sviluppando librerie e creando nuovi strumenti Python. Questo è uno dei motivi principali della popolarità di Python.

5. Una miriade di opzioni per la visualizzazione

Python è caricato con diverse opzioni di visualizzazione. Un buon esempio: Matplotlib, che ha ulteriormente fornito le basi per lo sviluppo di altre librerie come Pandas Plotting, Seaborn e ggplot, solo per citarne alcuni. Questi ricchi framework di visualizzazione ti consentono di dare un senso ai dati a portata di mano e anche di visualizzare i tuoi risultati attraverso grafici a torta, grafici, grafici e persino grafici interattivi pronti per il web.

Come imparare Python per la scienza dei dati?

Ora ti mostreremo come imparare Python in pochi semplici passaggi.

1. Configura la tua macchina.

Non puoi assolutamente imparare Python senza preparare la tua macchina per questo, vero?

Il modo più conveniente per farlo è scaricare Anaconda da Continuum.io e sarai a posto poiché è dotato di quasi tutto ciò di cui avrai bisogno lungo la strada.

2. Inizia con le basi di Python.

Il modo migliore per iniziare a imparare Python sarebbe trovare un corso Python adatto specificamente progettato per la scienza dei dati. I corsi Python ti introducono ai fondamenti di Python, tra cui variabili, tipi di dati, funzioni, loop, operatori, istruzioni condizionali, tra le altre cose. Non dovrai solo capire quali sono questi concetti, ma anche conoscere il loro scopo specifico.

3. Mettiti comodo con le librerie Python.

Come accennato in precedenza, le librerie Python sono estremamente utili nella programmazione. Quindi, una volta che hai imparato i fondamenti del linguaggio, devi passare alla cosa migliore successiva: le librerie Python. Alcune delle librerie ampiamente utilizzate sono Pandas, NumPy, SciPy, PyTorch, Theano, Scikit-Learn, Keras ed Eli5.

4. Analisi, manipolazione e visualizzazione dei dati principali con Pandas.

Se desideri lavorare con Python, devi conoscere il nocciolo della questione di Pandas. Viene fornito con una struttura dati ad alte prestazioni, nota come "DataFrame" che funziona al meglio per diversi tipi di dati tabulari. Oltre a ciò, ha anche molti strumenti utili per leggere/scrivere dati, gestire i dati mancanti, filtrare i dati, pulire i dati grezzi, unire i set di dati e visualizzare i dati. Una volta che conosci i Panda alla perfezione, la tua efficienza aumenterà a passi da gigante.

Ma c'è un problema: Pandas incorpora molte funzionalità per svolgere lo stesso compito. Il tuo obiettivo dovrebbe essere quello di trovare le migliori pratiche.

5. Lavora su mini progetti Python.

Quando arriverai a questo passaggio, avrai conosciuto tutte le basi di Python, le sue librerie e i loro usi. Ora è il momento di mettere in pratica le tue conoscenze teoriche, lavorando su progetti Python. Non devi costruire qualcosa di troppo complicato; puoi iniziare a lavorare con le API e sviluppare piccole applicazioni con Python. Potresti anche provare ad automatizzare piccole attività di routine con Python.

In conclusione: prova a mettere a frutto le tue conoscenze e costruisci qualcosa!

6. Continua a esercitarti e perfezionarti.

"La pratica rende un uomo perfetto."

È lo stesso per Python come per tutto il resto. Con la pratica regolare, affinerai le tue abilità di programmazione. Più ti eserciti, meglio otterrai. Oltre a sviluppare progetti personali di scienza dei dati, puoi sempre partecipare a concorsi Kaggle, iscriverti a corsi online avanzati, partecipare a conferenze/seminari di scienza dei dati e tecnologia, leggere giornali e libri, ecc. Esistono molti modi per imparare: devi essere aperto all'idea di imparare!

Concludere…

Segui questi passaggi e continua a praticare religiosamente e sei sicuro di padroneggiare Python in circa tre mesi. Tuttavia, devi ricordare che Python si evolve ogni giorno, anche mentre parliamo: qualcuno da qualche parte sta contribuendo attivamente alla comunità di Python. La facile curva di apprendimento di Python, il suo fattore di alta scalabilità e, naturalmente, la sua semplicità lo rendono un linguaggio per principianti. E per quanto riguarda la programmazione, una volta padroneggiato un linguaggio di programmazione, imparare altri linguaggi non sarà più un compito arduo.

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Buon apprendimento!