5 motive pentru a alege Python pentru știința datelor - Cât de ușor este

Odată cu apariția științei datelor ca noua opțiune de carieră fierbinte pentru secolul 21, aceasta atrage atât tineri aspiranți, cât și profesioniști ca o molie în flacără. În timp ce o carieră în știința datelor este foarte promițătoare, partea în care studenții au tendința de a se rătăci la început.

Dacă abia începi cu Data Science, întrebarea care îți va apărea mai întâi în minte este:

De unde sa incep?

Vom opri confuzia ta. Începeți cu Python .

Acum, s-ar putea să vă întrebați – De ce să învățați Python? Ce are atât de special ?

De ce să alegeți Python pentru Data Science?

Ar putea suna clișeu, dar Python este o alegere perfectă pentru începătorii care încearcă să înceapă în știința datelor. Există numeroase motive pentru aceasta. Dar înainte de a aprofunda aceste motive, să ne uităm la câteva statistici care să susțină afirmația noastră.

Potrivit unui studiu recent, Python este cea mai populară alegere de limbaj de programare printre oamenii de știință ai datelor.

Python a fost în vârf de ceva timp acum – nimic surprinzător în acest sens.

De ce?

Un raport al Cloud Academy susține că:

„Python este cunoscut a fi un limbaj intuitiv care este folosit în mai multe domenii în informatică... Este ușor de lucrat, iar comunitatea științei datelor și-a depus eforturile pentru a crea instalațiile necesare pentru a rezolva probleme complexe de calcul. S-ar putea, de asemenea, ca mai multe companii să mute proiecte de date și produse în producție. R nu este un limbaj de programare de uz general precum Python.”

Este un limbaj intuitiv cu un vocabular simplist stivuit cu biblioteci cu funcții complete (numite și cadre) care ajută la obținerea rezultatelor dorite mai rapid decât orice altă limbă. Python este un limbaj de nivel înalt care este independent în sine - nu aveți nevoie de nicio experiență anterioară de programare pentru a învăța Python. Și cea mai bună parte - poate face totul.

Iată 5 motive care vă vor arăta de ce Python este grozav pentru începători!

1. Usor de invatat

Motivul principal care face din Python o alegere perfectă pentru începători este simplitatea și curba de învățare lină. Sintaxa sa este foarte simplă și prietenoasă pentru începători.

2. Scalabilitate

Python este un limbaj foarte scalabil și este, de asemenea, mult mai rapid decât alte limbaje precum R, Stata și Matlab. Scalabilitatea sa își îmbunătățește și mai mult coeficientul de flexibilitate, care este extrem de util în rezolvarea problemelor și dezvoltarea aplicațiilor.

3. O gamă largă de biblioteci

Când vine vorba de biblioteci, nimic nu poate învinge Python. Limbajul este, de asemenea, o alegere potrivită pentru dezvoltarea jocului. Python vine cu o serie de biblioteci Data Science și Data Analytics, inclusiv Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, StatsModels și multe altele. Datorită unei pânze atât de vaste de biblioteci, Python poate veni întotdeauna cu soluții excelente pentru rezolvarea unor probleme specifice.

4. Comunitatea ActivePython

O comunitate activă și robustă sprijină Python. Indiferent care este problema dvs. (vorbim despre probleme de codificare aici, nu despre probleme de viață!), puteți conta întotdeauna pe ecosistemul Python pentru a vă ajuta și a vă sprijini. Comunitatea Python contribuie în mod regulat, dezvoltă biblioteci și creează noi instrumente Python. Acesta este unul dintre motivele majore pentru popularitatea lui Python.

5. Nenumărate opțiuni pentru vizualizare

Python este încărcat cu mai multe opțiuni de vizualizare. Un exemplu bun – Matplotlib, care a oferit în continuare fundația pentru dezvoltarea altor biblioteci, cum ar fi Pandas Plotting, Seaborn și ggplot, pentru a numi câteva. Aceste cadre bogate de vizualizare vă permit să înțelegeți datele la îndemână și, de asemenea, să vă vizualizați constatările prin diagrame circulare, diagrame grafice, grafice și chiar diagrame interactive pregătite pentru web.

Cum să înveți Python pentru Data Science?

Acum vă vom arăta cum să învățați Python în câțiva pași simpli.

1. Configurați-vă mașina.

Nu poți învăța Python fără a-ți pregăti mașina pentru asta, nu-i așa?

Cea mai convenabilă modalitate de a face acest lucru este să descărcați Anaconda de pe Continuum.io și veți fi bine să mergeți, deoarece este echipat cu aproape tot ce aveți nevoie pe drum.

2. Începeți cu elementele de bază ale Python.

Cea mai bună modalitate de a începe să înveți Python ar fi să găsești un curs Python potrivit, conceput special pentru Data Science. Cursurile Python vă prezintă elementele fundamentale ale Python, inclusiv variabile, tipuri de date, funcții, bucle, operatori, instrucțiuni condiționate, printre altele. Nu va trebui doar să înțelegeți care sunt aceste concepte, ci și să aflați despre scopul lor specific.

3. Fiți confortabil cu bibliotecile Python.

După cum am menționat anterior, bibliotecile Python sunt extrem de utile în programare. Deci, odată ce ați stăpânit elementele fundamentale ale limbajului, trebuie să treceți la următorul lucru cel mai bun - bibliotecile Python. Unele dintre bibliotecile utilizate pe scară largă sunt Pandas, NumPy, SciPy, PyTorch, Theano, Scikit-Learn, Keras și Eli5.

4. Analiza, manipularea și vizualizarea datelor de bază cu Pandas.

Dacă doriți să lucrați cu Python, trebuie să cunoașteți esențialul Pandas. Vine cu o structură de date de înaltă performanță, cunoscută sub numele de „DataFrame”, care funcționează cel mai bine pentru diferite tipuri de date tabulare. În plus, are și multe instrumente utile pentru citirea/scrierea datelor, gestionarea datelor lipsă, filtrarea datelor, curățarea datelor brute, îmbinarea seturilor de date și vizualizarea datelor. Odată ce cunoști Panda pe dinăuntru, eficiența ta va crește cu un pas.

Dar există o captură – Pandas încorporează multe funcționalități pentru îndeplinirea aceleiași sarcini. Scopul tău ar trebui să fie să găsești cele mai bune practici.

5. Lucrați la mini proiecte Python.

Până când veți ajunge la acest pas, veți fi cunoscut toate elementele de bază ale Python, bibliotecile sale și utilizările lor. Acum este momentul să-ți folosești cunoștințele teoretice în practică – lucrând la proiecte Python. Nu trebuie să construiți ceva prea complicat; puteți începe să lucrați cu API-uri și să dezvoltați aplicații mici cu Python. De asemenea, puteți încerca să automatizați sarcinile de rutină mici cu Python.

Concluzie – încercați să vă folosiți cunoștințele și să construiți ceva!

6. Continuați să exersați și să vă îmbunătățiți abilitățile.

„Practica îl face pe om perfect.”

Este la fel pentru Python ca și pentru orice altceva. Cu o practică regulată, îți vei perfecționa abilitățile de programare. Cu cât exersezi mai mult, cu atât vei fi mai bine. Pe lângă dezvoltarea proiectelor personale Data Science, puteți oricând să participați la competiții Kaggle, să vă înscrieți la cursuri online avansate, să participați la conferințe/seminare despre Data Science și tehnologie, să citiți jurnale și cărți etc. Există multe moduri de a învăța – trebuie să fiți deschis la ideea de a învăța!

A concluziona…

Urmați acești pași și continuați să practicați religios și sigur că veți stăpâni Python-ul în aproximativ trei luni. Cu toate acestea, trebuie să vă amintiți că Python evoluează în fiecare zi, chiar dacă vorbim – cineva de undeva contribuie activ la comunitatea Python. Curba de învățare ușoară a lui Python, factorul său de scalabilitate ridicată și, desigur, simplitatea lui îl fac un limbaj pentru începători. Și, pe măsură ce se întâmplă în programare, odată ce stăpânești un limbaj de programare, alegerea altor limbi nu va mai fi o sarcină grea.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Învățare fericită!