Veri Bilimi için Python Kullanmanın 7 Avantajı

Veri Bilimi evreninde en çok kullanılan dilin hangisi olduğunu tahmin edebilir misiniz? Bu makalenin başlığına bakılırsa, bunun ne olduğunu zaten biliyor olmalısınız ve eğer hala merak ediyorsanız – bu Python.

StackOverflow analizine göre,

"Python'un en hızlı büyüyen kullanımı veri bilimi, makine öğrenimi ve akademik araştırma içindir."

Python'un bu büyük hayran kitlesinin arkasında sayısız sebep yatmaktadır. Python'un öğrenmesi süper kolay olmasının birincil nedeni. Veri Bilimi söz konusu olduğunda Python, çok çeşitli avantajlara sahip şık bir araçtır. Açık kaynak kodlu olduğu için esnektir ve sürekli kendini geliştirmektedir. Artı, Python'un bir dizi faydalı kitaplığı vardır ve diğer dillerle (Java gibi) ve mevcut yapılarla entegre edilebileceğini unutmamak gerekir. Uzun lafın kısası – Python mükemmel bir Veri Bilimi aracıdır.

İddiamızı desteklemek için size 6 güçlü neden vereceğiz!

1. Basitlik!

Python'un hem programlama hem de Veri Bilimi topluluğundaki popülaritesinden bahsederken akla ilk gelen şey basitliğidir. Python'un en iyi özelliklerinden biri, onu yeni başlayanlar için uygun bir dil yapan doğal sadeliği ve okunabilirliğidir. Düzgün ve anlaşılır bir söz dizimine sahiptir, bu nedenle diğer dillerin çoğundan daha kısa bir öğrenme eğrisi sunar. Aslında, Python'da muhtemelen C++ veya Java gibi diğer dillerle yapabileceğinizden çok daha hızlı bir program yazabilirsiniz.

Python, belgeleri okumak için saatler harcamak zorunda kalmadan doğrudan araştırma bölümüne geçmenize izin verdiği için zaman konusunda bilgilidir. Bugün Python, veri analizi, istatistiksel analiz, web geliştirme, metin işleme ve çok daha fazlası için yaygın olarak kullanılmaktadır.

2. Kütüphaneler – her ihtiyaç için bir tane var!

Python'un sadeliği onu birçok kişi için ilk tercih haline getirirken, fantastik kitaplıkların çeşitliliği onu Veri Bilimi uzmanları için daha da çekici kılıyor. Yıllar geçtikçe Python, işlevselliğini daha da artıran kitaplıkların eklenmesiyle daha da zenginleştirildi. O kadar çok kitaplık var ki, Veri Bilimi ihtiyaçlarınıza uyacak şekilde özel olarak hazırlanmış bir tane bulacağınızdan emin olabilirsiniz.

En popüler Python kitaplıklarından bazılarına bir göz atalım –

NumPy, Veri Biliminde bir kullanım örneği bulan en eski kitaplıklardan biridir. Çok boyutlu diziler ve matrisler üzerinde çalışan üst düzey matematiksel işlevleri içerir ve bilimsel hesaplama için mükemmeldir.

Pandalar, NumPy'nin üzerine inşa edildi. Python'un veri analizi kitaplığıdır ve Excel sayfalarından veri içe aktarmaktan zaman serisi analizi için veri kümelerini işlemeye kadar her şey için kullanılabilir.

SciPy, NumPy'nin bilimsel karşılığıdır. Bilimsel verilerin sayısal entegrasyonu ve etkin analizi için gerekli tüm araçlara sahiptir. Matplotlib, veri görselleştirmesi için gerekli tüm araçlarla donatılmış bir 2B çizim kitaplığıdır. Scikit-Learn ve PyBrain, sinir ağları geliştirmek için modüllerle donatılmış ML kütüphaneleridir.

Bu kütüphanelerin dışında SymPy (istatistiksel uygulamalar); Shogun, PyLearn2 ve PyMC (makine öğrenimi); Bokeh, ggplot, Plotly, prettyplotlib ve seaborn (veri görselleştirme ve çizim) ve csvkit, PyTables, SQLite3 (veri biçimlendirme ve depolama) bunlardan birkaçıdır.

3. Çoklu paradigma yaklaşımı.

Python ile ilgili harika bir şey, OOP dillerinden farklı olarak, yaklaşım açısından sınırlı olmamasıdır - çok paradigmalı bir programlama dilidir. Örneğin, Java'dayken, 'Merhaba Dünya'yı yazdırmak için ayrı bir OO sınıfı oluşturmanız gerekir, Python'da bunu yapmanız gerekmez. Çoklu paradigma yaklaşımına sahip olan Python, işlevsel, prosedürel ve hem nesne yönelimli programlama hem de en boy yönelimli programlama stillerini destekler.

4. Kurumsal Uygulama Entegrasyonu (EAI).

Python, Kurumsal Uygulama Entegrasyonu (EAI) için mükemmel bir araçtır. Daha önce de belirttiğimiz gibi, Python, diğer programlama dillerinde yazılmış olanlar da dahil olmak üzere, uygulamalara yüksek oranda yerleştirilebilir. Böylece diğer dillerle kolay entegrasyona izin vererek web geliştirme sürecini kolaylaştırır. Örneğin, CORBA/COM bileşenlerini çağırabilir ve ayrıca doğrudan Java, C++ veya C kodundan arama yapabilir. Python'un Java, C ve C++ ile güçlü entegrasyon bağı, onu uygulama komut dosyası oluşturma için mükemmel bir seçim haline getirir.

Ayrıca Python, güçlü metin işleme ve entegrasyon yetenekleri sayesinde yazılım testi için kullanışlı bir araçtır. Eşsiz birim test çerçevesi ile birlikte gelir ve gelişmiş GUI masaüstü uygulamaları geliştirmek için de kullanılabilir.

5. Jüpiter Not Defteri.

Python ile çalışan her programcı, The Jupyter Notebook'a aşinadır. Kodlayıcıların anlamlı kod yazmasına izin veren açık kaynaklı bir web uygulamasıdır. Jupyter Notebook, Veri Bilimi ve ML için kullanışlı bir araçtır. Bulgularınızı sergilemenizi ve sonuçları (görselleştirmeleri) kodunuzla aynı belgeye yerleştirmenizi sağlar.

Jupyter Notebook çevresinde dönen birçok hizmet arasında, Jupyter Notebook'u çalıştırmak için yüksek performanslı GPU'lara erişimin yanı sıra size ücretsiz bulut bilişim avantajları sağlayan Google İşbirliği vardır. Google Colab, doğrudan Google Drive uygulamalarıyla senkronize edildiğinden, verilerinizi ve not defterlerinizi Google Drive'ınızda depolayabilirsiniz.

6. Topluluk – her zaman güvenecek birileri vardır!

Python hakkında şimdiye kadar bahsettiğimiz şeylerden daha harika ne olabilir?

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası kazanın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programlarımıza, İleri Düzey Sertifika Programlarımıza veya Yüksek Lisans Programlarımıza katılın.

Python Topluluğu.

İyi ya da kötü, Python topluluğu her zaman yanınızda olacak. Python meraklıları ve gönüllüleri tarafından çözülmeyecek veya cevaplanamayacak hiçbir sorun, sorun veya soru yoktur. Tek yapman gereken sormak. Bu, açık kaynak topluluklarının en övgüye değer özelliklerinden biridir – her zaman tartışmalara açıktırlar.

Eğer kodunuzda bir yerde takılırsanız veya bir yerde takılırsanız, daha önce birinin böyle bir sorunla karşılaştığından emin olabilirsiniz. Yani her zaman bir çözüm vardır. Reddit ve StackOverflow gibi çevrimiçi platformlarda Python uzmanları ve topluluk üyeleriyle bağlantı kurabilir veya buluşmalara/konferanslara ve diğer toplantılara katılabilirsiniz.

Özetlemek gerekirse Python, Veri Bilimi için ezber bozan bir şey olduğunu kanıtladı. Her yerde birçok Veri Bilimcisi ve Veri Analisti'nin ilk tercihi olmasını sağlayan çok kullanışlı araçlar ve özelliklerle doludur.

Yukarıdaki nedenlerin size Python'un Veri Bilimi için avantajlarını göstermek için yeterli olduğuna ikna olmuş olsak da, buna inanmak için kendiniz test etmelisiniz!