7 ข้อดีของการใช้ Python สำหรับ Data Science

คุณเดาได้ไหมว่าภาษาใดที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในจักรวาล Data Science? เมื่อพิจารณาจากชื่อบทความนี้แล้ว คุณต้องรู้อยู่แล้วว่ามันคืออะไร และถ้าคุณยังสงสัยอยู่ – มันคือ Python

จากการวิเคราะห์ StackOverflow

“การใช้ Python ที่เติบโตเร็วที่สุดนั้นมีไว้สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิจัยทางวิชาการ”

เบื้องหลังการติดตามแฟน ๆ จำนวนมากของ Python นั้นมีเหตุผลมากมาย เหตุผลหลัก คือ Python นั้นเรียนรู้ได้ง่ายมาก เมื่อพูดถึง Data Science Python เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากมาย เนื่องจากเป็นโอเพ่นซอร์ส จึงมีความยืดหยุ่นและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ Python ยังมีไลบรารี่ที่มีประโยชน์มากมาย และอย่าลืมว่ามันสามารถรวมเข้ากับภาษาอื่นๆ (เช่น Java) ได้เช่นเดียวกับโครงสร้างที่มีอยู่ เรื่องสั้นโดยย่อ – Python เป็นเครื่องมือ Data Science ที่ยอดเยี่ยม

เราจะให้เหตุผล 6 ข้อเพื่อสนับสนุนการอ้างสิทธิ์ของเรา!

1. ความเรียบง่าย!

เมื่อพูดถึงความนิยมของ Python ทั้งในการเขียนโปรแกรมและชุมชน Data Science สิ่งแรกที่นึกถึงคือความเรียบง่าย หนึ่งในคุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Python คือความเรียบง่ายโดยธรรมชาติและความสามารถในการอ่านที่ทำให้เป็นภาษาที่เป็นมิตรกับผู้เริ่มต้น มีไวยากรณ์ที่ชัดเจนและชัดเจน ดังนั้นจึงมีช่วงการเรียนรู้ที่สั้นกว่าภาษาอื่นๆ ส่วนใหญ่ ที่จริงแล้ว คุณสามารถเขียนโปรแกรมใน Python ได้เร็วกว่ามาก ซึ่งคุณอาจจะทำได้ในภาษาอื่นๆ เช่น C++ หรือ Java

Python นั้นสามารถเข้าใจเวลาได้ เนื่องจากมันช่วยให้คุณตรงไปยังส่วนการวิจัยโดยไม่ต้องเสียเวลาอ่านเอกสารเป็นชั่วโมง ทุกวันนี้ Python ถูกใช้อย่างกว้างขวางสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติ การพัฒนาเว็บ การประมวลผลข้อความ และอื่นๆ อีกมากมาย

2. ห้องสมุด – มีห้องสมุดสำหรับทุกความต้องการ!

ในขณะที่ความเรียบง่ายของ Python ทำให้เป็นตัวเลือกแรกสำหรับหลาย ๆ คน ไลบรารีที่ยอดเยี่ยมที่หลากหลายทำให้ผู้เชี่ยวชาญ Data Science น่าสนใจยิ่งขึ้น ตลอดหลายปีที่ผ่านมา Python ได้รับการพัฒนาให้มีความสมบูรณ์ยิ่งขึ้นด้วยการรวมไลบรารีต่างๆ ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้ดียิ่งขึ้นไปอีก มีห้องสมุดมากมายที่คุณแน่ใจว่าจะได้พบกับห้องสมุดที่เหมาะกับความต้องการด้าน Data Science ของคุณ

มาดูไลบรารี่ Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดกัน

NumPy เป็นหนึ่งในไลบรารี่แรกสุดในการค้นหากรณีการใช้งานใน Data Science ประกอบด้วยฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ระดับสูงที่ทำงานบนอาร์เรย์และเมทริกซ์หลายมิติ และเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์

Pandas ถูกสร้างขึ้นบน NumPy เป็นไลบรารีการวิเคราะห์ข้อมูลของ Python และสามารถใช้ได้กับทุกอย่าง ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูลจากแผ่นงาน Excel ไปจนถึงการประมวลผลชุดข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลา

SciPy เทียบเท่าทางวิทยาศาสตร์ของ NumPy มีเครื่องมือทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการรวมตัวเลขและการวิเคราะห์ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์อย่างมีประสิทธิภาพ Matplotlib เป็นไลบรารีพล็อต 2 มิติที่มาพร้อมกับเครื่องมือทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการสร้างภาพข้อมูลข้อเสนอ Scikit-Learn และ PyBrain เป็นไลบรารี ML ที่ติดตั้งโมดูลสำหรับการพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียม

นอกเหนือจากไลบรารีเหล่านี้ ยังมีไลบรารีอื่น ๆ เช่น SymPy (แอปพลิเคชันทางสถิติ) โชกุน, PyLearn2 และ PyMC (การเรียนรู้ของเครื่อง); Bokeh, ggplot, Plotly, prettyplotlib และ seaborn (การสร้างภาพข้อมูลและการวางแผน) และ csvkit, PyTables, SQLite3 (การจัดรูปแบบและการจัดเก็บข้อมูล) เป็นต้น

3. แนวทางหลายกระบวนทัศน์

สิ่งที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับ Python ก็คือ มันไม่เหมือนกับภาษา OOP ตรงที่ไม่มีการจำกัดการเข้าถึง มันคือภาษาการเขียนโปรแกรมแบบหลายกระบวนทัศน์ ตัวอย่างเช่น ในขณะที่อยู่ใน Java คุณจะต้องสร้างคลาส OO แยกต่างหากสำหรับการพิมพ์ 'Hello World' คุณไม่จำเป็นต้องทำใน Python ด้วยแนวทางแบบหลายกระบวนทัศน์ Python รองรับการทำงาน ขั้นตอน และการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุและรูปแบบการเขียนโปรแกรมเชิงมุมมอง

4. การรวมแอปพลิเคชันระดับองค์กร (EAI)

Python เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับ Enterprise Application Integration (EAI) ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ว่า Python สามารถฝังได้อย่างมากในแอปพลิเคชัน แม้กระทั่งในภาษาโปรแกรมอื่นๆ จึงทำให้ง่ายต่อการรวมเข้ากับภาษาอื่น ๆ จึงทำให้กระบวนการพัฒนาเว็บง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น สามารถเรียกใช้คอมโพเนนต์ CORBA/COM และเรียกโดยตรงจากและไปยังโค้ด Java, C++ หรือ C การผสานรวมที่แข็งแกร่งของ Python กับ Java, C และ C++ ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเขียนสคริปต์แอปพลิเคชัน

นอกจากนี้ Python ยังเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการทดสอบซอฟต์แวร์ เนื่องจากมีความสามารถในการประมวลผลข้อความและการรวมที่มีประสิทธิภาพ มันมาพร้อมกับเฟรมเวิร์กการทดสอบหน่วยที่เป็นเอกลักษณ์และสามารถใช้สำหรับการพัฒนาแอพพลิเคชั่นเดสก์ท็อป GUI ที่ซับซ้อนได้เช่นกัน

5. สมุดบันทึก Jupyter

การทำงานกับ Python ทำให้โปรแกรมเมอร์ทุกคนคุ้นเคยกับ The Jupyter Notebook เป็นเว็บแอปพลิเคชันโอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้ผู้เขียนโค้ดสามารถเขียนโค้ดที่แสดงออกได้ Jupyter Notebook เป็นเครื่องมือที่สะดวกสำหรับ Data Science และ ML ช่วยให้คุณสามารถแสดงสิ่งที่คุณค้นพบและฝังผลลัพธ์ (การแสดงภาพ) ในเอกสารเดียวกันกับโค้ดของคุณ

บริการต่างๆ มากมายที่เกี่ยวข้องกับ Jupyter Notebook คือ Google Colaboratory ที่มอบสิทธิพิเศษในการประมวลผลแบบคลาวด์ให้คุณฟรี พร้อมกับการเข้าถึง GPU ประสิทธิภาพสูงเพื่อใช้งาน Jupyter Notebook เนื่องจาก Google Colab ซิงค์โดยตรงกับแอป Google ไดรฟ์ คุณจึงสามารถจัดเก็บข้อมูลและโน้ตบุ๊กไว้ใน Google ไดรฟ์ได้

6. ชุมชน – มีคนให้พึ่งพาเสมอ!

อะไรจะน่ากลัวไปกว่า Python มากกว่าสิ่งที่เราได้กล่าวถึงไปแล้ว?

รับ ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก เข้าร่วมโปรแกรม Executive PG, Advanced Certificate Programs หรือ Masters Programs ของเราเพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ชุมชนไพทอน

ดีขึ้นหรือแย่ลง ชุมชน Python จะอยู่เคียงข้างคุณเสมอ ไม่มีปัญหา ไม่มีปัญหา หรือไม่มีคำถามที่จะไม่ได้รับการแก้ไขหรือตอบโดยผู้ที่ชื่นชอบ Python และอาสาสมัคร สิ่งที่คุณต้องทำคือถาม นี่เป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่น่ายกย่องที่สุดของชุมชนโอเพนซอร์ซ – พวกเขาเปิดกว้างสำหรับการอภิปรายเสมอ

หากคุณติดอยู่ที่ใดที่หนึ่งในรหัสของคุณหรือบางอย่าง คุณสามารถมั่นใจได้ว่ามีใครบางคนเคยประสบปัญหาดังกล่าวมาก่อน ดังนั้นจึงมีทางออกเสมอ คุณสามารถติดต่อกับผู้เชี่ยวชาญ Python และสมาชิกชุมชนบนแพลตฟอร์มออนไลน์ เช่น Reddit และ StackOverflow หรือคุณสามารถเข้าร่วมมีตติ้ง/การประชุมและงานชุมนุมอื่นๆ

สรุปแล้ว Python ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นผู้เปลี่ยนเกมสำหรับ Data Science มันอัดแน่นไปด้วยเครื่องมือและคุณสมบัติที่มีประโยชน์ที่ทำให้เป็นตัวเลือกแรกของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลในทุกที่

ในขณะที่เรามั่นใจว่าเหตุผลข้างต้นนั้นเพียงพอที่จะแสดงให้คุณเห็นถึงข้อดีของ Python สำหรับ Data Science ได้ แต่คุณต้องทดสอบด้วยตัวเองถึงจะเชื่อ