7 Avantaje ale utilizării Python pentru Data Science

Puteți ghici care este limbajul cel mai utilizat în universul Data Science? Ei bine, judecând după titlul acestui articol, trebuie să știți deja ce este, iar dacă încă vă întrebați – este Python.

Conform unei analize StackOverflow,

„Cea mai rapidă creștere a utilizării Python este pentru știința datelor, învățarea automată și cercetarea academică.”

În spatele acestei urmăriri masive de fani a lui Python se află numeroase motive. Motivul principal este că Python este foarte ușor de învățat. Când vine vorba de Data Science, Python este un instrument ingenios, cu o gamă întreagă de beneficii. Deoarece este open-source, este flexibil și se îmbunătățește continuu. În plus, Python are o serie de biblioteci utile și să nu uităm că poate fi integrat cu alte limbaje (cum ar fi Java), precum și cu structurile existente. Pe scurt – Python este un instrument excelent pentru știința datelor.

Vă vom oferi 6 motive puternice pentru a susține afirmația noastră!

1. Simplitate!

Când vorbim despre popularitatea lui Python atât în ​​comunitatea de programare, cât și în comunitatea Data Science, primul lucru care îmi vine în minte este simplitatea acestuia. Una dintre cele mai bune caracteristici ale Python este simplitatea și lizibilitatea sa intrinsecă, ceea ce îl face un limbaj prietenos pentru începători. Are o sintaxă îngrijită și lucidă, oferind astfel o curbă de învățare mai scurtă decât majoritatea celorlalte limbi. De fapt, ai putea scrie un program mult mai rapid în Python decât ai putea, probabil, cu alte limbaje precum C++ sau Java.

Python folosește timp, deoarece vă permite să treceți direct la partea de cercetare fără a fi nevoie să petreceți ore întregi citind documentația. Astăzi, Python este utilizat pe scară largă pentru analiza datelor, analiza statistică, dezvoltarea web, procesarea textului și multe altele.

2. Biblioteci – există una pentru fiecare nevoie!

În timp ce simplitatea lui Python îl face prima alegere pentru mulți, sortimentul său de biblioteci fantastice îl face cu atât mai atrăgător pentru profesioniștii în știința datelor. De-a lungul anilor, Python a devenit mai bogat prin includerea de biblioteci care îi îmbunătățesc și mai mult funcționalitatea. Există atât de multe biblioteci încât sigur vei găsi una personalizată pentru a se potrivi nevoilor tale de știință a datelor.

Să aruncăm o privire la unele dintre cele mai populare biblioteci Python –

NumPy este una dintre cele mai vechi biblioteci care a găsit un caz de utilizare în Data Science. Încorporează funcții matematice de nivel înalt care funcționează pe matrice și matrice multidimensionale și este excelent pentru calculul științific.

Pandas a fost construit peste NumPy. Este biblioteca de analiză a datelor Python și poate fi folosită pentru orice – de la importarea datelor din foile Excel până la procesarea seturilor de date pentru analiza serii temporale.

SciPy este echivalentul științific al lui NumPy. Are toate instrumentele necesare pentru integrarea numerică și analiza eficientă a datelor științifice. Matplotlib este o bibliotecă de plotare 2D care este echipată cu toate instrumentele necesare pentru vizualizarea datelor oferite. Scikit-Learn și PyBrain sunt biblioteci ML echipate cu module pentru dezvoltarea rețelelor neuronale.

În afară de aceste biblioteci, există și alte biblioteci precum SymPy (aplicații statistice); Shogun, PyLearn2 și PyMC (învățare automată); Bokeh, ggplot, Plotly, prettyplotlib și seaborn (vizualizarea și reprezentarea datelor) și csvkit, PyTables, SQLite3 (formatarea și stocarea datelor), pentru a numi câteva.

3. Abordare multi-paradigma.

Un lucru grozav despre Python este că, spre deosebire de limbajele OOP, nu este limitat în abordare – este un limbaj de programare cu mai multe paradigme. Deci, de exemplu, în timp ce sunteți în Java, vi se va cere să creați o clasă OO separată pentru tipărirea „Hello World”, nu trebuie să faceți acest lucru în Python. Având o abordare multi-paradigma, Python acceptă stiluri funcționale, procedurale și atât programare orientată pe obiecte, cât și stiluri de programare orientate pe aspecte.

4. Integrarea aplicațiilor pentru întreprinderi (EAI).

Python este un instrument excelent pentru integrarea aplicațiilor pentru întreprinderi (EAI). După cum am menționat mai devreme, Python este foarte încorporat în aplicații, chiar și în cele scrise în alte limbaje de programare. Astfel, permite integrarea ușoară cu alte limbi, facilitând astfel procesul de dezvoltare web. De exemplu, poate invoca componente CORBA/COM și, de asemenea, poate apela direct din și către cod Java, C++ sau C. Legătura puternică de integrare a Python cu Java, C și C++ îl face o alegere excelentă pentru scriptarea aplicațiilor.

În plus, Python este, de asemenea, un instrument util pentru testarea software-ului, datorită capacităților robuste de procesare a textului și de integrare. Vine cu cadrul său unic de testare unitară și poate fi folosit și pentru dezvoltarea de aplicații desktop GUI sofisticate.

5. Caietul Jupyter.

Lucrând cu Python, fiecare programator este familiarizat cu Jupyter Notebook. Este o aplicație web open-source care permite programatorilor să scrie cod expresiv. Jupyter Notebook este un instrument util pentru Data Science și ML. Vă permite să vă expuneți constatările și să încorporați rezultatele (vizualizările) în același document ca și codul dvs.

Printre numeroasele servicii care se învârt în jurul Jupyter Notebook se numără Google Colaboratory, care vă oferă avantaje gratuite de cloud computing, împreună cu acces la GPU-uri de înaltă performanță pentru a rula Jupyter Notebook. Deoarece Google Colab este sincronizat direct cu aplicațiile Google Drive, vă puteți stoca datele și notebook-urile pe Google Drive.

6. Comunitate – întotdeauna există pe cineva pe care să te bazezi!

Ce poate fi mai grozav la Python decât lucrurile pe care le-am menționat deja până acum?

Obțineți certificare în știința datelor de la cele mai bune universități din lume. Alăturați-vă programelor noastre Executive PG, Programelor de certificate avansate sau Programelor de master pentru a vă accelera cariera.

Comunitatea Python.

La bine și la rău, comunitatea Python va fi mereu acolo pentru tine. Nu există nicio problemă, nicio problemă sau nicio întrebare care să nu fie rezolvată sau să nu răspundă de către entuziaștii și voluntarii Python. Tot ce trebuie să faci este să întrebi. Aceasta este una dintre caracteristicile cele mai lăudabile ale comunităților cu sursă deschisă – sunt întotdeauna deschise discuțiilor.

Dacă ești blocat undeva în codul tău sau pe ceva, poți fi sigur că cineva undeva s-a confruntat cu o astfel de problemă înainte. Deci, există întotdeauna o soluție. Puteți intra în legătură cu experții Python și membrii comunității pe platforme online precum Reddit și StackOverflow, sau puteți participa la întâlniri/conferințe și alte adunări.

Pentru a rezuma, Python s-a dovedit a fi un schimbător de jocuri pentru Data Science. Este plin cu instrumente și funcții atât de utile, care îl fac prima alegere a multor cercetători de date și analiști de date de pretutindeni.

Deși suntem convinși că motivele de mai sus sunt suficiente pentru a vă arăta avantajele Python for Data Science, trebuie să testați singuri pentru a crede!