7 zalet używania Pythona do nauki o danych

Czy potrafisz zgadnąć, który język jest najczęściej używany we wszechświecie Data Science? Cóż, sądząc po tytule tego artykułu, na pewno już wiesz, co to jest, a jeśli jeszcze się zastanawiasz – to Python.

Według analizy StackOverflow,

„Najszybciej rozwijające się zastosowanie Pythona dotyczy nauki o danych, uczenia maszynowego i badań akademickich”.

Za tym ogromnym fanem śledzącym Pythona kryją się liczne powody. Głównym powodem jest to, że Python jest bardzo łatwy do nauczenia. Jeśli chodzi o Data Science, Python jest sprytnym narzędziem z całym szeregiem korzyści. Ponieważ jest open-source, jest elastyczny i stale się poprawia. Ponadto Python ma szereg przydatnych bibliotek i nie można zapominać, że można go zintegrować z innymi językami (np. Java), a także z istniejącymi strukturami. Krótko mówiąc – Python to doskonałe narzędzie Data Science.

Podamy Ci 6 mocnych powodów, aby poprzeć nasze roszczenie!

1. Prostota!

Mówiąc o popularności Pythona zarówno w społeczności programistycznej, jak i Data Science, pierwszą rzeczą, która przychodzi na myśl, jest jego prostota. Jedną z najlepszych cech Pythona jest jego wrodzona prostota i czytelność, które sprawiają, że jest to język przyjazny dla początkujących. Ma schludną i przejrzystą składnię, dzięki czemu oferuje krótszą krzywą uczenia się niż większość innych języków. W rzeczywistości możesz napisać program w Pythonie znacznie szybciej niż w innych językach, takich jak C++ lub Java.

Python oszczędza czas, ponieważ pozwala od razu przejść do części badawczej bez konieczności spędzania godzin na czytaniu dokumentacji. Dzisiaj Python jest szeroko stosowany do analizy danych, analizy statystycznej, tworzenia stron internetowych, przetwarzania tekstu i wielu innych.

2. Biblioteki – jedna na każdą potrzebę!

Chociaż prostota Pythona sprawia, że ​​jest to pierwszy wybór dla wielu, jego asortyment fantastycznych bibliotek sprawia, że ​​jest jeszcze bardziej atrakcyjny dla profesjonalistów Data Science. Z biegiem lat Python został wzbogacony o biblioteki, które jeszcze bardziej zwiększają jego funkcjonalność. Jest tak wiele bibliotek, że z pewnością znajdziesz jedną, która będzie dostosowana do Twoich potrzeb w zakresie Data Science.

Rzućmy okiem na niektóre z najpopularniejszych bibliotek Pythona –

NumPy to jedna z najwcześniejszych bibliotek, które znalazły zastosowanie w Data Science. Zawiera funkcje matematyczne wysokiego poziomu, które działają na wielowymiarowych tablicach i macierzach, i doskonale nadaje się do obliczeń naukowych.

Pandy został zbudowany na NumPy. Jest to biblioteka analizy danych Pythona i może być używana do wszystkiego — od importowania danych z arkuszy Excela po przetwarzanie zbiorów danych do analizy szeregów czasowych.

SciPy jest naukowym odpowiednikiem NumPy. Posiada wszystkie narzędzia potrzebne do integracji numerycznej i efektywnej analizy danych naukowych. Matplotlib to biblioteka do kreślenia 2D, która jest wyposażona we wszystkie narzędzia niezbędne do wizualizacji danych ofert. Scikit-Learn i PyBrain to biblioteki ML wyposażone w moduły do ​​tworzenia sieci neuronowych.

Oprócz tych bibliotek istnieją również inne biblioteki, takie jak SymPy (aplikacje statystyczne); Shogun, PyLearn2 i PyMC (uczenie maszynowe); Bokeh, ggplot, Plotly, prettyplotlib i seaborn (wizualizacja i wykreślanie danych) oraz csvkit, PyTables, SQLite3 (formatowanie i przechowywanie danych), żeby wymienić tylko kilka.

3. Podejście wieloparadygmatyczne.

Wspaniałą rzeczą w Pythonie jest to, że w przeciwieństwie do języków OOP, nie jest ograniczony w podejściu – jest to wieloparadygmatyczny język programowania. Tak więc, na przykład, podczas gdy w Javie musiałbyś utworzyć oddzielną klasę OO do drukowania „Hello World”, nie musisz tego robić w Pythonie. Mając podejście wieloparadygmatyczne, Python obsługuje zarówno programowanie funkcjonalne, proceduralne, jak i zorientowane obiektowo oraz zorientowane aspektowo.

4. Integracja aplikacji korporacyjnych (EAI).

Python to doskonałe narzędzie do integracji aplikacji korporacyjnych (EAI). Jak wspomnieliśmy wcześniej, Python jest wysoce osadzony w aplikacjach, nawet tych napisanych w innych językach programowania. W ten sposób pozwala na łatwą integrację z innymi językami, ułatwiając tym samym proces tworzenia stron internetowych. Na przykład może wywoływać komponenty CORBA/COM, a także bezpośrednio wywoływać zi do kodu Java, C++ lub C. Silne powiązanie integracji Pythona z Javą, C i C++ sprawia, że ​​jest to doskonały wybór do tworzenia skryptów aplikacji.

Ponadto Python jest również użytecznym narzędziem do testowania oprogramowania dzięki solidnemu przetwarzaniu tekstu i możliwościom integracji. Jest dostarczany z unikalną strukturą testów jednostkowych i może być również używany do tworzenia zaawansowanych aplikacji graficznych GUI.

5. Notatnik Jupytera.

Pracując z Pythonem, każdy programista zna The Jupyter Notebook. Jest to aplikacja internetowa typu open source, która umożliwia programistom pisanie ekspresyjnego kodu. Notatnik Jupyter to przydatne narzędzie do analizy danych i uczenia maszynowego. Umożliwia prezentację wyników i osadzenie wyników (wizualizacji) w tym samym dokumencie, co kod.

Wśród wielu usług związanych z Notatnikiem Jupyter jest Google Colaboratory, które zapewnia bezpłatne korzyści związane z przetwarzaniem w chmurze wraz z dostępem do wysokowydajnych procesorów graficznych do uruchamiania Notatnika Jupyter. Ponieważ usługa Google Colab jest synchronizowana bezpośrednio z aplikacjami Dysku Google, możesz przechowywać swoje dane i notatniki na Dysku Google.

6. Społeczność – zawsze jest ktoś, na kim można polegać!

Co może być bardziej niesamowitego w Pythonie niż rzeczy, o których już wspomnieliśmy?

Zdobądź certyfikat nauk o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Dołącz do naszych programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters, aby przyspieszyć swoją karierę.

Społeczność Pythona.

Na dobre lub na złe, społeczność Pythona zawsze będzie dla Ciebie. Nie ma problemu, żadnego problemu ani żadnego pytania, na które nie rozwiążą ani nie odpowiedzą entuzjaści Pythona i wolontariusze. Wystarczy zapytać. To jedna z najbardziej godnych pochwały cech społeczności open-source – zawsze są otwarte na dyskusje.

Jeśli utkniesz gdzieś w swoim kodzie lub w czymś, możesz być pewien, że ktoś już kiedyś spotkał się z takim problemem. Więc zawsze jest rozwiązanie. Możesz łączyć się z ekspertami Pythona i członkami społeczności na platformach internetowych, takich jak Reddit i StackOverflow, lub brać udział w spotkaniach/konferencjach i innych spotkaniach.

Podsumowując, Python okazał się przełomem w dziedzinie Data Science. Zawiera wiele przydatnych narzędzi i funkcji, które sprawiają, że jest to pierwszy wybór wielu naukowców zajmujących się danymi i analityków danych na całym świecie.

Chociaż jesteśmy przekonani, że powyższe powody wystarczą, aby pokazać Ci zalety Pythona dla Data Science, musisz sam go przetestować, aby w to uwierzyć!