7 преимуществ использования Python для науки о данных

Можете ли вы угадать, какой язык является наиболее широко используемым во вселенной Data Science? Что ж, судя по названию этой статьи, вы уже должны знать, что это такое, а если вам все еще интересно — это Python.

Согласно анализу StackOverflow,

«Самое быстрорастущее использование Python — это наука о данных, машинное обучение и академические исследования».

За этим массовым поклонником Python стоят многочисленные причины. Основная причина в том, что Python очень прост в изучении. Когда дело доходит до науки о данных, Python — отличный инструмент с целым рядом преимуществ. Поскольку он с открытым исходным кодом, он гибкий и постоянно совершенствуется. Кроме того, у Python есть множество полезных библиотек, и не стоит забывать, что его можно интегрировать с другими языками (например, с Java), а также с существующими структурами. Короче говоря, Python — отличный инструмент Data Science.

Мы дадим вам 6 веских причин, чтобы поддержать наше требование!

1. Простота!

Говоря о популярности Python как среди программистов, так и в сообществе Data Science, первое, что приходит на ум, — это его простота. Одной из лучших особенностей Python является присущая ему простота и удобочитаемость, что делает его языком, удобным для начинающих. У него аккуратный и ясный синтаксис, поэтому он предлагает более короткую кривую обучения, чем большинство других языков. На самом деле вы могли бы написать программу на Python гораздо быстрее, чем на других языках, таких как C++ или Java.

Python экономит время, поскольку позволяет сразу перейти к исследовательской части, не тратя часы на чтение документации. Сегодня Python широко используется для анализа данных, статистического анализа, веб-разработки, обработки текста и многого другого.

2. Библиотеки – на любой вкус!

В то время как простота Python делает его лучшим выбором для многих, его набор фантастических библиотек делает его еще более привлекательным для специалистов по науке о данных. За прошедшие годы Python стал богаче за счет включения библиотек, которые еще больше расширяют его функциональность. Существует так много библиотек, что вы обязательно найдете одну, специально созданную для ваших нужд в науке о данных.

Давайте взглянем на некоторые из самых популярных библиотек Python —

NumPy — одна из первых библиотек, которая нашла применение в науке о данных. Он включает высокоуровневые математические функции, работающие с многомерными массивами и матрицами, и отлично подходит для научных вычислений.

Панды были построены поверх NumPy. Это библиотека анализа данных Python, которую можно использовать для всего — от импорта данных из листов Excel до обработки наборов данных для анализа временных рядов.

SciPy — это научный эквивалент NumPy. Он имеет все инструменты, необходимые для численного интегрирования и эффективного анализа научных данных. Matplotlib — это библиотека для 2D-графики, оснащенная всеми инструментами, необходимыми для визуализации данных предложений. Scikit-Learn и PyBrain — это библиотеки машинного обучения, оснащенные модулями для разработки нейронных сетей.

Помимо этих библиотек, существуют и другие библиотеки, такие как SymPy (статистические приложения); Shogun, PyLearn2 и PyMC (машинное обучение); Bokeh, ggplot, Plotly, prettyplotlib и seaborn (визуализация и построение данных), а также csvkit, PyTables, SQLite3 (форматирование и хранение данных) и многие другие.

3. Мультипарадигмальный подход.

Отличительной особенностью Python является то, что, в отличие от языков ООП, он не ограничен в подходах — это мультипарадигмальный язык программирования. Так, например, в то время как в Java вам потребуется создать отдельный объектно-ориентированный класс для печати «Hello World», вам не нужно делать это в Python. Используя мультипарадигменный подход, Python поддерживает функциональные, процедурные и как объектно-ориентированные, так и аспектно-ориентированные стили программирования.

4. Интеграция корпоративных приложений (EAI).

Python — отличный инструмент для интеграции корпоративных приложений (EAI). Как мы упоминали ранее, Python легко встраивается в приложения, даже написанные на других языках программирования. Таким образом, он позволяет легко интегрироваться с другими языками, тем самым упрощая процесс веб-разработки. Например, он может вызывать компоненты CORBA/COM, а также напрямую вызывать код Java, C++ или C и обратно. Прочная интеграционная связь Python с Java, C и C++ делает его отличным выбором для написания сценариев приложений.

Кроме того, Python также является полезным инструментом для тестирования программного обеспечения благодаря надежным возможностям обработки текста и интеграции. Он поставляется с уникальной структурой модульного тестирования и может также использоваться для разработки сложных настольных приложений с графическим интерфейсом.

5. Блокнот Юпитера.

Работая с Python, каждый программист знаком с Jupyter Notebook. Это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет программистам писать выразительный код. Jupyter Notebook — это удобный инструмент для Data Science и ML. Это позволяет вам демонстрировать свои выводы и встраивать результаты (визуализации) в тот же документ, что и ваш код.

Среди множества сервисов, связанных с Jupyter Notebook, есть Google Colaboratory, которая предоставляет вам бесплатные возможности облачных вычислений, а также доступ к высокопроизводительным графическим процессорам для запуска Jupyter Notebook. Поскольку Google Colab синхронизируется напрямую с приложениями Google Диска, вы можете хранить свои данные и записные книжки на своем Google Диске.

6. Сообщество – всегда есть на кого положиться!

Что может быть более удивительным в Python, чем то, что мы уже упоминали?

Получите сертификат по науке о данных от лучших университетов мира. Присоединяйтесь к нашим программам Executive PG, Advanced Certificate Programs или Masters Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Сообщество Python.

Хорошо это или плохо, сообщество Python всегда будет рядом с вами. Нет ни проблемы, ни проблемы, ни вопроса, который не был бы решен или на который не ответили бы энтузиасты Python и добровольцы. Все, что вам нужно сделать, это спросить. Это одна из самых похвальных особенностей сообществ с открытым исходным кодом — они всегда открыты для дискуссий.

Если вы застряли где-то в своем коде или на чем-то, то можете быть уверены, что кто-то где-то уже сталкивался с такой проблемой раньше. Так что всегда есть решение. Вы можете общаться с экспертами Python и членами сообщества на онлайн-платформах, таких как Reddit и StackOverflow, или вы можете посещать встречи/конференции и другие собрания.

Подводя итог, можно сказать, что Python меняет правила игры в науке о данных. Он содержит такие полезные инструменты и функции, которые делают его первым выбором многих ученых и аналитиков данных во всем мире.

Хотя мы убеждены, что приведенных выше причин достаточно, чтобы показать вам преимущества Python для науки о данных, вы должны проверить это сами, чтобы поверить в это!