Veri Bilimi için Python'u Seçmek İçin 5 Neden – Ne Kadar Kolay

21. yüzyılın sıcak yeni kariyer seçeneği olarak ortaya çıkan Veri Bilimi ile hem genç adayları hem de profesyonelleri bir güve gibi ateşe veriyor. Veri Biliminde bir kariyer son derece umut verici olsa da, yeni başlayanların başlangıçta yoldan çıkma eğiliminde olduğu kısım.

Veri Bilimi ile yeni başlıyorsanız, aklınıza ilk gelen soru şudur:

Nereden başlayayım?

Kafa karışıklığına bir ara vereceğiz. Python ile başlıyorsunuz.

Şimdi sorabilirsiniz – Neden Python öğreniyorsunuz? Bu kadar özel olan ne ?

Veri Bilimi için neden Python'u seçmelisiniz?

Klişe gelebilir, ancak Python, Veri Bilimine başlamaya çalışan yeni başlayanlar için mükemmel bir seçimdir. Bunun birçok nedeni vardır. Ancak bu nedenleri daha derinlemesine incelemeden önce, iddiamızı destekleyecek bazı istatistiklere bakalım.

Yakın tarihli bir araştırmaya göre Python, Veri Bilimcileri arasında en popüler programlama dili seçimidir.

Python bir süredir zirvede – bunda şaşırtıcı bir şey yok.

Niye ya?

Cloud Academy tarafından hazırlanan bir raporda şunlar belirtiliyor:

“Python, bilgisayar biliminde birden fazla alanda kullanılan sezgisel bir dil olarak biliniyor… Çalışması kolay ve veri bilimi topluluğu, karmaşık hesaplama problemlerini çözmek için ihtiyaç duyduğu tesisatı oluşturmak için çalışmayı koydu. Ayrıca daha fazla şirketin veri projelerini ve ürünlerini üretime taşıması da olabilir. R, Python gibi genel amaçlı bir programlama dili değildir.”

İstenilen sonuçların diğer dillerden daha hızlı üretilmesine yardımcı olan tam özellikli kitaplıklarla (çerçeveler olarak da adlandırılır) istiflenmiş basit kelime dağarcığına sahip sezgisel bir dildir. Python, kendi içinde bağımsız olan üst düzey bir dildir - Python'u öğrenmek için önceden herhangi bir programlama deneyimine ihtiyacınız yoktur. Ve en iyi yanı - her şeyi yapabilir.

İşte size Python'un yeni başlayanlar için neden harika olduğunu gösterecek 5 neden!

1. Öğrenmesi kolay

Python'u yeni başlayanlar için mükemmel bir seçim yapan en önemli neden, basitliği ve sorunsuz öğrenme eğrisidir. Sözdizimi çok basit ve yeni başlayanlar için uygun.

2. ölçeklenebilirlik

Python oldukça ölçeklenebilir bir dildir ve ayrıca R, Stata ve Matlab gibi diğer dillerden çok daha hızlıdır. Ölçeklenebilirliği, problem çözme ve uygulama geliştirmede son derece yararlı olan esneklik oranını daha da artırır.

3. Geniş kütüphane seçenekleri

Kitaplıklar söz konusu olduğunda, Python'u hiçbir şey yenemez. Dil, Oyun Geliştirme için de uygun bir seçimdir. Python, Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, StatsModels ve çok daha fazlasını içeren bir dizi Veri Bilimi ve Veri Analitiği kitaplığıyla birlikte gelir. Böylesine geniş bir kitaplık tuvali sayesinde Python, belirli sorunları ele almak için her zaman harika çözümler bulabilir.

4. ActivePython topluluğu

Aktif ve sağlam bir topluluk Python'u destekler. Sorununuz ne olursa olsun (burada kodlama sorunlarından bahsediyoruz, yaşam sorunlarından değil!), Python ekosisteminin size yardım etmesi ve desteklemesi için her zaman güvenebilirsiniz. Python topluluğu düzenli olarak katkıda bulunur, kitaplıklar geliştirir ve yeni Python araçları oluşturur. Python'un popülaritesinin en önemli nedenlerinden biri de budur.

5. Görselleştirme için sayısız seçenek

Python, çeşitli görselleştirme seçenekleriyle yüklenir. Bu konuda iyi bir örnek – Pandas Plotting, Seaborn ve ggplot gibi diğer kütüphanelerin geliştirilmesi için temel sağlayan Matplotlib, birkaç isim. Bu zengin görselleştirme çerçeveleri, eldeki verileri anlamlandırmanıza ve ayrıca pasta grafikler, grafik grafikler, grafikler ve hatta web için hazır etkileşimli grafikler aracılığıyla bulgularınızı görselleştirmenize olanak tanır.

Veri Bilimi için Python nasıl öğrenilir?

Şimdi size birkaç basit adımda Python'u nasıl öğreneceğinizi göstereceğiz.

1. Makinenizi kurun.

Makinenizi hazırlamadan Python öğrenemezsiniz, değil mi?

Bunu yapmanın en uygun yolu, Continuum.io'dan Anaconda'yı indirmektir ve yolda ihtiyacınız olan hemen hemen her şeyle donatıldığı için gitmeniz iyi olur.

2. Python'un temelleri ile başlayın.

Python öğrenmeye başlamanın en iyi yolu, Veri Bilimi için özel olarak tasarlanmış uygun bir Python kursu bulmaktır. Python kursları, diğer şeylerin yanı sıra değişkenler, veri türleri, fonksiyonlar, döngüler, operatörler, koşullu ifadeler dahil olmak üzere Python'un temellerini tanıtır. Sadece bu kavramların ne olduğunu anlamakla kalmayacak, aynı zamanda özel amaçlarını da öğreneceksiniz.

3. Python Kitaplıkları ile rahat edin.

Daha önce de belirttiğimiz gibi, Python kütüphaneleri programlamada son derece faydalıdır. Bu nedenle, dilin temellerinde uzmanlaştıktan sonra, bir sonraki en iyi şeye geçmelisiniz - Python kitaplıkları. Yaygın olarak kullanılan kitaplıklardan bazıları Pandas, NumPy, SciPy, PyTorch, Theano, Scikit-Learn, Keras ve Eli5'tir.

4. Pandalar ile Ana Veri Analizi, Manipülasyon ve Görselleştirme.

Python ile çalışmak istiyorsanız, Pandaların özünü bilmelisiniz. Farklı türdeki tablo verileri için en iyi sonucu veren "DataFrame" olarak bilinen yüksek performanslı bir veri yapısıyla birlikte gelir. Buna ek olarak, veri okuma/yazma, eksik verileri işleme, verileri filtreleme, ham verileri temizleme, veri kümelerini birleştirme ve verileri görselleştirme için birçok yararlı araca sahiptir. Pandaların içini dışını bir kez öğrendikten sonra, verimliliğiniz kat be kat artacaktır.

Ancak bir püf noktası var – Pandalar aynı görevi yerine getirmek için birçok işlevsellik içeriyor. Amacınız en iyi uygulamaları bulmak olmalıdır.

5. Mini Python projeleri üzerinde çalışın.

Bu adıma ulaştığınızda, Python'un tüm temellerini, kütüphanelerini ve kullanımlarını öğrenmiş olacaksınız. Şimdi teorik bilginizi pratikte kullanma zamanı – Python projeleri üzerinde çalışma. Çok karmaşık bir şey inşa etmek zorunda değilsiniz; API'lerle çalışmaya ve Python ile küçük uygulamalar geliştirmeye başlayabilirsiniz. Python ile küçük rutin görevleri otomatikleştirmeyi de deneyebilirsiniz.

Sonuç olarak - bilginizi iyi bir şekilde kullanmaya çalışın ve bir şeyler inşa edin!

6. Pratik yapmaya ve beceri geliştirmeye devam edin.

"Pratik insanı mükemmelleştirir."

Diğer her şey için olduğu gibi Python için de aynıdır. Düzenli uygulama ile programlama becerilerinizi geliştireceksiniz. Ne kadar çok pratik yaparsan o kadar iyi olursun. Kişisel Veri Bilimi projeleri geliştirmenin yanı sıra, her zaman Kaggle yarışmalarına katılabilir, ileri düzey çevrimiçi kurslara kaydolabilir, Veri Bilimi ve teknoloji konferanslarına/seminerlerine katılabilir, dergi ve kitap okuyabilir vb. Öğrenmenin birçok yolu vardır - öğrenme fikrine açık!

Sonuçlandırmak için…

Bu adımları izleyin ve dini pratik yapmaya devam edin ve yaklaşık üç ay içinde Python'da ustalaşacağınızdan emin olabilirsiniz. Bununla birlikte, biz konuşurken bile Python'un her gün geliştiğini unutmamalısınız - birileri Python topluluğuna aktif olarak katkıda bulunuyor. Python'un kolay öğrenme eğrisi, yüksek ölçeklenebilirlik faktörü ve tabii ki sadeliği onu başlangıç ​​dili yapar. Ve programlamada olduğu gibi, bir programlama diline hakim olduğunuzda, diğer dilleri öğrenmek artık zor bir iş olmayacak.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Mutlu öğrenme!