5 powodów, dla których warto wybrać Python do nauki o danych — jakie to proste

Ponieważ Data Science staje się nową, gorącą opcją kariery w XXI wieku, przyciąga zarówno młodych aspirantów, jak i profesjonalistów jak ćma do ognia. Podczas gdy kariera w Data Science jest bardzo obiecująca, ta część, w której nowicjusze mają tendencję do gubienia się na samym początku.

Jeśli dopiero zaczynasz pracę z Data Science, pytanie, które najpierw pojawi się w Twojej głowie, to:

Od czego tu zacząć?

Odpoczniemy od twojego zamieszania. Zaczynasz od Pythona .

Teraz możesz zapytać – po co uczyć się Pythona? Co jest w nim takiego specjalnego ?

Dlaczego warto wybrać Python do nauki o danych?

Może to zabrzmieć banalnie, ale Python jest idealnym wyborem dla początkujących, którzy chcą rozpocząć naukę w Data Science. Powodów tego jest wiele. Ale zanim zagłębimy się w te powody, przyjrzyjmy się niektórym statystykom, które potwierdzają nasze twierdzenie.

Według ostatnich badań Python jest najpopularniejszym językiem programowania wśród naukowców zajmujących się danymi.

Python jest na szczycie już od dłuższego czasu – nic w tym dziwnego.

Czemu?

Z raportu Cloud Academy wynika, że:

„Python jest znany z tego, że jest intuicyjnym językiem używanym w wielu dziedzinach w informatyce… Łatwo się z nim pracuje, a społeczność naukowców zajmujących się danymi włożyła dużo pracy w stworzenie instalacji, której potrzebuje do rozwiązywania złożonych problemów obliczeniowych. Może być również tak, że coraz więcej firm przenosi projekty danych i produkty do produkcji. R nie jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia, takim jak Python”.

Jest to intuicyjny język z uproszczonym słownictwem połączonym z w pełni funkcjonalnymi bibliotekami (zwanymi również frameworkami), który pomaga uzyskać pożądane wyniki szybciej niż jakikolwiek inny język. Python to język wysokiego poziomu, który sam w sobie jest niezależny — nie potrzebujesz żadnego wcześniejszego doświadczenia w programowaniu, aby nauczyć się Pythona. A co najlepsze – potrafi wszystko.

Oto 5 powodów, które pokażą Ci, dlaczego Python jest świetny dla początkujących!

1. Łatwe do nauki

Głównym powodem, dla którego Python jest idealnym wyborem dla początkujących, jest jego prostota i płynna krzywa uczenia się. Jego składnia jest bardzo prosta i przyjazna dla początkujących.

2. Skalowalność

Python jest językiem wysoce skalowalnym, a także znacznie szybszym niż inne języki, takie jak R, Stata i Matlab. Jego skalowalność dodatkowo zwiększa jego iloraz elastyczności, co jest niezwykle przydatne w rozwiązywaniu problemów i tworzeniu aplikacji.

3. Szeroki wybór bibliotek

Jeśli chodzi o biblioteki, nic nie może pokonać Pythona. Język jest również odpowiednim wyborem do tworzenia gier. Python zawiera wiele bibliotek Data Science i Data Analytics, w tym Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, StatsModels i wiele innych. Dzięki tak szerokiemu wachlarzowi bibliotek, Python zawsze może wymyślić świetne rozwiązania do rozwiązywania konkretnych problemów.

4. Społeczność ActivePythona

Aktywna i solidna społeczność wspiera Pythona. Bez względu na to, jaki masz problem (mówimy tutaj o problemach z kodowaniem, a nie o problemach z życiem!), zawsze możesz liczyć na pomoc i wsparcie ekosystemu Pythona. Społeczność Pythona regularnie wnosi wkład, rozwija biblioteki i tworzy nowe narzędzia Pythona. To jeden z głównych powodów popularności Pythona.

5. Niezliczone opcje wizualizacji

Python jest wyposażony w kilka opcji wizualizacji. Dobry przykład – Matplotlib, który dał podstawę do rozwoju innych bibliotek, takich jak Pandas Plotting, Seaborn i ggplot, żeby wymienić tylko kilka. Te bogate struktury wizualizacji umożliwiają zrozumienie dostępnych danych, a także wizualizację wyników za pomocą wykresów kołowych, wykresów graficznych, wykresów, a nawet interaktywnych wykresów gotowych do użycia w Internecie.

Jak nauczyć się Pythona do nauki o danych?

Teraz pokażemy Ci, jak nauczyć się Pythona w kilku prostych krokach.

1. Skonfiguruj swoją maszynę.

Nie możesz nauczyć się Pythona bez przygotowania do tego swojej maszyny, prawda?

Najwygodniejszym sposobem na to jest pobranie Anacondy z Continuum.io, a będziesz gotowy, ponieważ jest wyposażony w prawie wszystko, czego będziesz potrzebować w drodze.

2. Zacznij od podstaw Pythona.

Najlepszym sposobem na rozpoczęcie nauki Pythona byłoby znalezienie odpowiedniego kursu Pythona zaprojektowanego specjalnie dla Data Science. Kursy Pythona wprowadzają Cię w podstawy Pythona, w tym między innymi zmienne, typy danych, funkcje, pętle, operatory, instrukcje warunkowe. Będziesz musiał nie tylko zrozumieć, czym są te pojęcia, ale także poznać ich konkretny cel.

3. Poczuj się komfortowo z bibliotekami Pythona.

Jak wspomnieliśmy wcześniej, biblioteki Pythona są niezwykle pomocne w programowaniu. Tak więc, kiedy już opanujesz podstawy języka, musisz przejść do następnej najlepszej rzeczy – bibliotek Pythona. Niektóre z powszechnie używanych bibliotek to Pandas, NumPy, SciPy, PyTorch, Theano, Scikit-Learn, Keras i Eli5.

4. Analiza danych podstawowych, manipulacja i wizualizacja za pomocą Pandas.

Jeśli chcesz pracować z Pythonem, musisz znać sedno Pand. Jest wyposażony w wydajną strukturę danych, znaną jako „DataFrame”, która najlepiej sprawdza się w przypadku różnych typów danych tabelarycznych. Oprócz tego posiada również wiele przydatnych narzędzi do odczytu/zapisu danych, obsługi brakujących danych, filtrowania danych, czyszczenia surowych danych, łączenia zestawów danych i wizualizacji danych. Gdy poznasz Pandy od podszewki, Twoja efektywność wzrośnie skokowo.

Ale jest pewien haczyk – Pandas zawiera wiele funkcji do wykonania tego samego zadania. Twoim celem powinno być znalezienie najlepszych praktyk.

5. Pracuj nad projektami mini Python.

Zanim dojdziesz do tego kroku, poznasz wszystkie podstawy Pythona, jego biblioteki i ich zastosowania. Nadszedł czas, aby wykorzystać swoją wiedzę teoretyczną w praktyce – praca nad projektami w Pythonie. Nie musisz budować czegoś zbyt skomplikowanego; możesz zacząć pracować z API i tworzyć małe aplikacje w Pythonie. Możesz także spróbować zautomatyzować małe rutynowe zadania za pomocą Pythona.

Podsumowując – postaraj się dobrze wykorzystać swoją wiedzę i zbuduj coś!

6. Ćwicz i podnoś swoje umiejętności.

„Praktyka czyni człowieka doskonałym”.

To samo dotyczy Pythona, jak wszystkiego innego. Dzięki regularnej praktyce będziesz doskonalić swoje umiejętności programistyczne. Im więcej ćwiczysz, tym lepiej dostaniesz. Oprócz opracowywania osobistych projektów Data Science, zawsze można było brać udział w konkursach Kaggle, zapisać się na zaawansowane kursy online, uczestniczyć w konferencjach/seminariach Data Science i tech, czytać czasopisma i książki itp. Jest wiele sposobów uczenia się – trzeba być otwarty na ideę uczenia się!

Podsumowując…

Postępuj zgodnie z tymi krokami i kontynuuj praktykę religijnie, a na pewno opanujesz Pythona za około trzy miesiące. Musisz jednak pamiętać, że Python ewoluuje każdego dnia, nawet gdy mówimy – ktoś gdzieś aktywnie przyczynia się do społeczności Pythona. Krzywa łatwego uczenia się Pythona, jego wysoki współczynnik skalowalności i oczywiście jego prostota sprawiają, że jest to język dla początkujących. I tak jak w programowaniu, kiedy opanujesz jeden język programowania, poznawanie innych języków nie będzie już żmudnym zadaniem.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Miłej nauki!