5 razões para escolher o Python para ciência de dados - quão fácil é

Com Data Science emergindo como a nova opção de carreira para o século 21, está atraindo jovens aspirantes e profissionais como uma mariposa para uma chama. Embora uma carreira em Data Science seja altamente promissora, a parte em que os calouros tendem a se perder no início.

Se você está apenas começando com Data Science, a primeira pergunta que surgirá em sua mente é:

Por onde começo?

Vamos acabar com sua confusão. Você começa com Python .

Agora, você pode perguntar – Por que aprender Python? O que há de tão especial nisso ?

Por que escolher Python para Data Science?

Pode parecer clichê, mas o Python é uma escolha perfeita para iniciantes que tentam começar em Data Science. Existem inúmeras razões para isso. Mas antes de nos aprofundarmos nessas razões, vejamos algumas estatísticas para apoiar nossa afirmação.

De acordo com um estudo recente, o Python é a escolha de linguagem de programação mais popular entre os cientistas de dados.

O Python está no topo há um bom tempo – nada surpreendente sobre isso.

Por quê?

Um relatório da Cloud Academy afirma que:

“Python é conhecido por ser uma linguagem intuitiva que é usada em vários domínios da ciência da computação... É fácil de trabalhar, e a comunidade de ciência de dados se esforçou para criar o encanamento necessário para resolver problemas computacionais complexos. Também pode ser que mais empresas estejam colocando projetos e produtos de dados em produção. R não é uma linguagem de programação de uso geral como o Python.”

É uma linguagem intuitiva com vocabulário simplista empilhado com bibliotecas completas (também chamadas de frameworks) que ajudam a produzir os resultados desejados mais rapidamente do que qualquer outra linguagem. Python é uma linguagem de alto nível que é independente em si mesma – você não precisa de nenhuma experiência prévia em programação para aprender Python. E a melhor parte – pode fazer tudo.

Aqui estão 5 razões que mostrarão por que o Python é ótimo para iniciantes!

1. Fácil de aprender

A principal razão que torna o Python uma escolha perfeita para iniciantes é sua simplicidade e curva de aprendizado suave. Sua sintaxe é muito simples e amigável para iniciantes.

2. Escalabilidade

Python é uma linguagem altamente escalável e também muito mais rápida do que outras linguagens, como R, Stata e Matlab. Sua escalabilidade aumenta ainda mais seu quociente de flexibilidade, o que é extremamente útil na solução de problemas e no desenvolvimento de aplicativos.

3. Ampla escolha de bibliotecas

Quando se trata de bibliotecas, nada supera o Python. A linguagem também é uma escolha apropriada para o Desenvolvimento de Jogos. O Python vem com uma série de bibliotecas de Data Science e Data Analytics, incluindo Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, StatsModels e muito mais. Graças a uma vasta tela de bibliotecas, o Python sempre pode apresentar ótimas soluções para resolver problemas específicos.

4. Comunidade ActivePython

Uma comunidade ativa e robusta apoia o Python. Não importa qual seja o seu problema (estamos falando de problemas de codificação aqui, não problemas de vida!), você sempre pode contar com o ecossistema Python para ajudá-lo e apoiá-lo. A comunidade Python está contribuindo regularmente, desenvolvendo bibliotecas e criando novas ferramentas Python. Esta é uma das principais razões para a popularidade do Python.

5. Inúmeras opções de visualização

Python é carregado com várias opções de visualização. Um bom exemplo – Matplotlib, que forneceu a base para o desenvolvimento de outras bibliotecas, como Pandas Plotting, Seaborn e ggplot, para citar algumas. Essas ricas estruturas de visualização permitem que você compreenda os dados disponíveis e também visualize suas descobertas por meio de gráficos de pizza, gráficos, gráficos e até mesmo gráficos interativos prontos para a Web.

Como aprender Python para Ciência de Dados?

Agora mostraremos como aprender Python em algumas etapas simples.

1. Configure sua máquina.

Você não pode aprender Python sem preparar sua máquina para isso, pode?

A maneira mais conveniente de fazer isso é baixar o Anaconda do Continuum.io, e você estará pronto para ir, pois está equipado com quase tudo o que você precisa no caminho.

2. Comece com o básico do Python.

A melhor maneira de começar a aprender Python seria encontrar um curso de Python adequado projetado especificamente para Ciência de Dados. Os cursos de Python apresentam os fundamentos do Python, incluindo variáveis, tipos de dados, funções, loops, operadores, instruções condicionais, entre outras coisas. Você não precisará apenas entender quais são esses conceitos, mas também aprender sobre seu propósito específico.

3. Fique à vontade com as Bibliotecas Python.

Como mencionamos anteriormente, as bibliotecas Python são imensamente úteis na programação. Então, depois de dominar os fundamentos da linguagem, você deve passar para a próxima melhor coisa – bibliotecas Python. Algumas das bibliotecas amplamente utilizadas são Pandas, NumPy, SciPy, PyTorch, Theano, Scikit-Learn, Keras e Eli5.

4. Análise, manipulação e visualização de dados mestres com Pandas.

Se você deseja trabalhar com Python, você deve conhecer o âmago da questão do Pandas. Ele vem com uma estrutura de dados de alto desempenho, conhecida como “DataFrame”, que funciona melhor para diferentes tipos de dados tabulares. Além disso, ele também possui muitas ferramentas úteis para leitura/gravação de dados, manipulação de dados ausentes, filtragem de dados, limpeza de dados brutos, mesclagem de conjuntos de dados e visualização de dados. Depois de conhecer os Pandas de dentro para fora, sua eficiência aumentará aos trancos e barrancos.

Mas há um problema – o Pandas incorpora muitas funcionalidades para realizar a mesma tarefa. Seu objetivo deve ser encontrar as melhores práticas.

5. Trabalhe em mini projetos Python.

Quando você chegar a esta etapa, terá conhecido todos os fundamentos do Python, suas bibliotecas e seus usos. Agora é a hora de colocar seu conhecimento teórico em prática – trabalhando em projetos Python. Você não precisa construir algo muito complicado; você pode começar a trabalhar com APIs e desenvolver pequenos aplicativos com Python. Você também pode tentar automatizar pequenas tarefas de rotina com Python.

Bottom line - tente colocar seu conhecimento em bom uso e construir algo!

6. Continue praticando e se aprimorando.

“A prática torna um homem perfeito.”

É o mesmo para Python e para todo o resto. Com a prática regular, você aprimorará suas habilidades de programação. Quanto mais você praticar, melhor você ficará. Além de desenvolver projetos pessoais de Data Science, você sempre pode participar de competições Kaggle, inscrever-se em cursos online avançados, participar de conferências/seminários de Data Science e tecnologia, ler jornais e livros, etc. aberto à ideia de aprender!

Concluir…

Siga estes passos e continue praticando religiosamente, e você certamente dominará o Python em cerca de três meses. No entanto, você deve lembrar que o Python está evoluindo a cada dia, mesmo enquanto falamos – alguém em algum lugar está contribuindo ativamente para a comunidade Python. A curva de aprendizado fácil do Python, seu fator de alta escalabilidade e, claro, sua simplicidade o tornam uma linguagem para iniciantes. E como acontece na programação, uma vez que você domina uma linguagem de programação, aprender outras linguagens não será mais uma tarefa árdua.

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Feliz aprendizado!