Python - лидер среди языков программирования для аналитиков данных. Причин этому несколько: простой синтаксис относительно других языков, низкий порог вхождения в написание кода, а главное - огромное количество полезных библиотек, импортировав которые аналитик получает почти безграничные возможности для работы с данными. Основам написания кода на Python будет посвящен отдельный цикл статей, а в этой - посмотрим, что нужно сделать, чтобы увидеть на экране заветные "Hello, world!".
Пойдем самым простым путем. Настолько простым, что даже установка Anaconda и последующая работа в Jupyter-ноутбуках покажется по сравнению с ним задачей, сравнимой с блокировкой телеграма.
[Anaconda - готовый дистрибутив, который можно установить себе на компуктер, включающий в себя непосредственно питон, интерфейс для более простой установки пакетов и несколько полезных приложений, поп-звездой среди которых является Jupyter Notebook. Скачать Anaconda можно с их официального сайта (но сейчас мы не будем этого делать). Поддерживает Виндовс, МакОС и Линукс]
Для начала работы в Питоне нужно лишь иметь почту на Гугловском gmail. Имея почту, заходим на сервис Google Colaboratory. Google Colab - это БЕСПЛАТНЫЙ сервис, который позволяет получить доступ к довольно мощному облачному железу, оснащенному даже GPU и TPU (понадобятся для работы с нейросетями), внешний вид и функционал которого аналогичен ноутбукам Jupyter. Ноутбук - это по сути блокнот, разбитый на ячейки, каждая из которых может выступать в роли, собственно, блокнота (в ней можно писать описание, заметки) или исполняемой ячейки с кодом.
Нажатия на "Файл - создать блокнот" откроют пустое поле, куда можно и нужно ввести код, нажать значок "плей" слева от ячейки - и вуаля - вы теперь тоже своего рода программист.
Всем спасибо за прочтение ) подписывайтесь на телеграм
