5 причин выбрать Python для науки о данных — насколько это просто

Поскольку наука о данных становится новой перспективной карьерой в 21 веке, она привлекает как молодых соискателей, так и профессионалов, как мотылька на пламя. В то время как карьера в науке о данных очень многообещающая, та часть, в которой новички склонны сбиваться с пути в самом начале.

Если вы только начинаете заниматься наукой о данных, первый вопрос, который возникнет у вас в голове, звучит так:

С чего бы мне начать?

Мы положим конец вашему замешательству. Вы начинаете с Python .

Теперь вы можете спросить: зачем изучать Python? Что в нем такого особенного ?

Почему стоит выбрать Python для науки о данных?

Это может показаться банальным, но Python — идеальный выбор для новичков, пытающихся начать работу в Data Science. Для этого есть множество причин. Но прежде чем мы углубимся в эти причины, давайте посмотрим на некоторые статистические данные, подтверждающие наше утверждение.

Согласно недавнему исследованию, Python — самый популярный язык программирования среди специалистов по данным.

Python уже давно на вершине, и в этом нет ничего удивительного.

Почему?

В отчете Cloud Academy утверждается, что:

«Известно, что Python — это интуитивно понятный язык, который используется во многих областях компьютерных наук… С ним легко работать, и сообщество специалистов по обработке и анализу данных проделало большую работу, чтобы создать инфраструктуру, необходимую для решения сложных вычислительных задач. Возможно также, что все больше компаний внедряют проекты и продукты, связанные с данными, в производство. R не является языком программирования общего назначения, как Python».

Это интуитивно понятный язык с упрощенным словарным запасом, дополненный полнофункциональными библиотеками (также называемыми фреймворками), которые помогают получать желаемые результаты быстрее, чем любой другой язык. Python — это язык высокого уровня, который сам по себе независим: для изучения Python не требуется никакого предшествующего опыта программирования. И самое приятное — он может все.

Вот 5 причин, которые покажут вам, почему Python отлично подходит для начинающих!

1. Легко учить

Главной причиной, по которой Python является идеальным выбором для начинающих, является его простота и плавность обучения. Его синтаксис очень прост и удобен для начинающих.

2. Масштабируемость

Python — это язык с высокой степенью масштабируемости, а также он намного быстрее, чем другие языки, такие как R, Stata и Matlab. Его масштабируемость еще больше повышает коэффициент гибкости, что чрезвычайно полезно при решении проблем и разработке приложений.

3. Широкий выбор библиотек

Когда дело доходит до библиотек, ничто не может сравниться с Python. Этот язык также является подходящим выбором для разработки игр. Python поставляется с множеством библиотек Data Science и Data Analytics, включая Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, StatsModels и многие другие. Благодаря такому обширному полотну библиотек Python всегда может найти отличные решения для решения конкретных проблем.

4. Сообщество ActivePython

Активное и сильное сообщество поддерживает Python. Независимо от того, какая у вас проблема (здесь мы говорим о проблемах с кодированием, а не о жизненных проблемах!), вы всегда можете рассчитывать на помощь и поддержку экосистемы Python. Сообщество Python регулярно вносит свой вклад, разрабатывает библиотеки и создает новые инструменты Python. Это одна из основных причин популярности Python.

5. Множество вариантов визуализации

Python загружается с несколькими вариантами визуализации. Хороший пример — Matplotlib, которая послужила основой для разработки других библиотек, таких как Pandas Plotting, Seaborn и ggplot, и это лишь некоторые из них. Эти богатые платформы визуализации позволяют вам разобраться в имеющихся данных, а также визуализировать ваши выводы с помощью круговых диаграмм, графических графиков, графиков и даже интерактивных графиков, готовых к использованию в Интернете.

Как изучить Python для науки о данных?

Сейчас мы покажем вам, как выучить Python за несколько простых шагов.

1. Настройте свою машину.

Вы не сможете выучить Python, не подготовив для этого свою машину, не так ли?

Самый удобный способ сделать это — загрузить Anaconda с Continuum.io, и все будет в порядке, поскольку он оснащен почти всем, что вам понадобится в будущем.

2. Начните с основ Python.

Лучший способ начать изучение Python — найти подходящий курс Python, специально разработанный для Data Science. Курсы Python знакомят вас с основами Python, включая переменные, типы данных, функции, циклы, операторы, условные операторы и многое другое. Вам нужно будет не только понять, что это за понятия, но и узнать об их конкретном назначении.

3. Освойтесь с библиотеками Python.

Как мы упоминали ранее, библиотеки Python чрезвычайно полезны в программировании. Итак, как только вы освоите основы языка, вы должны перейти к следующему лучшему — библиотекам Python. Некоторые из широко используемых библиотек: Pandas, NumPy, SciPy, PyTorch, Theano, Scikit-Learn, Keras и Eli5.

4. Анализ основных данных, обработка и визуализация с помощью Pandas.

Если вы хотите работать с Python, вы должны знать все тонкости Pandas. Он поставляется с высокопроизводительной структурой данных, известной как «DataFrame», которая лучше всего подходит для различных типов табличных данных. В дополнение к этому, он также имеет множество полезных инструментов для чтения/записи данных, обработки отсутствующих данных, фильтрации данных, очистки необработанных данных, объединения наборов данных и визуализации данных. Как только вы узнаете Pandas наизнанку, ваша эффективность возрастет как на дрожжах.

Но есть одна загвоздка — Pandas включает в себя множество функций для выполнения одной и той же задачи. Ваша цель должна состоять в том, чтобы найти лучшие практики.

5. Работа над мини-проектами Python.

К тому времени, когда вы дойдете до этого шага, вы будете знать все основы Python, его библиотеки и их использование. Пришло время применить ваши теоретические знания на практике — работая над проектами Python. Вам не нужно строить что-то слишком сложное; вы можете начать работать с API и разрабатывать небольшие приложения с помощью Python. Вы также можете попробовать автоматизировать небольшие рутинные задачи с помощью Python.

Итог — постарайтесь применить свои знания с пользой и создайте что-нибудь!

6. Продолжайте практиковаться и повышать квалификацию.

«Практика делает человека совершенным».

Это то же самое для Python, как и для всего остального. При регулярной практике вы отточите свои навыки программирования. Чем больше вы будете практиковаться, тем лучше у вас будет получаться. Помимо разработки личных проектов по науке о данных, вы всегда можете принять участие в соревнованиях Kaggle, записаться на продвинутые онлайн-курсы, посетить конференции/семинары по науке о данных и технологиям, читать журналы и книги и т. д. Есть много способов учиться — вы должны быть открыты для идеи обучения!

Заключить…

Следуйте этим шагам и продолжайте практиковать неукоснительно, и вы обязательно освоите Python примерно за три месяца. Однако вы должны помнить, что Python развивается каждый день, даже сейчас, когда мы говорим — кто-то где-то активно вносит свой вклад в сообщество Python. Легкая кривая обучения Python, его высокий коэффициент масштабируемости и, конечно же, его простота делают его языком для начинающих. И, как это бывает в программировании, как только вы освоите один язык программирования, изучение других языков больше не будет сложной задачей.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Приятного обучения!