Здравствуйте, разработчики, если вы хотите стать специалистом по обработке данных и вам интересно, какой язык программирования вам следует изучать, то вы пришли по адресу. В прошлом я уже говорил про Python, и сегодня я расскажу, почему изучение Python - лучший выбор для науки о данных.
Когда дело доходит до изучения науки о данных и машинного обучения, у вас в основном есть два языка программирования на выбор: либо Python, либо R, но вы обнаружите, что большинство специалистов по обработке данных и машинному обучению используют Python.
Я думал об этом довольно долго; почему специалисты по обработке данных так любят Python? И что делает Python абсолютным выбором для изучения науки о данных и машинного обучения.
Я решил исследовать это и прочитал много статей, книг и присоединился к курсам Data Science как с Python, так и с R, чтобы разобраться в себе, и то, что я обнаружил, было не более чем удивительным.
Я имею в виду, что это была простая причина, которая делает Python более чем каким-либо таинственным преимуществом перед R или любыми другими основными языками программирования, такими как Java, C++, Ruby или JavaScript.
Python любят все, от начинающих до опытных программистов, за его простоту и мощный набор библиотек и инструментов, которые действительно упрощают работу с данными.
Например, вы можете легко очистить исходные данные, полученные в ходе опроса, для создания своей модели машинного обучения с помощью библиотеки Pandas. Если вы попытаетесь сделать то же самое на других языках программирования, таких как Java, вам придется написать тонны кода, а это не так просто, как в Python.
Это сочетание простоты, более легкой кривой обучения, мощного набора инструментов и библиотеки делает Python лучшим языком программирования для науки о данных и машинного обучения.
Теперь давайте подробно рассмотрим все эти причины, прежде чем вы выберете Python, чтобы начать свое путешествие по машинному обучению и науке о данных с помощью Python.
5 Причин, по которым Python - лучший язык программирования для науки о данных
В любом случае, вот топ-5 причин, по которым Python так популярен среди специалистов по обработке данных и энтузиастов машинного обучения, и почему вам следует изучать Python, если вы хотите стать специалистом по обработке данных.
1. Удобочитаемость и простота Python
Одним из главных преимуществ Python является то, что он интуитивно понятен и прост, и именно это делает его привлекательным для всех, кто хочет получить результат, а не потеряться в коде.
Python также очень удобочитаем и прост в освоении, что означает небольшой барьер для входа по сравнению с другими языками программирования, такими как R, Java или C++, что требует настройки надлежащей среды для выполнения чего-либо, кроме запуска тривиальной программы HelloWorld.
И, если вы уже убеждены, что Python - лучший язык программирования для Data Science, и ищете онлайн-курс, который научит вас Python с точки зрения науки о данных, тогда я настоятельно рекомендую вам присоединиться к Кириллу Эренемко и команде SuperDataScience Python A-Z: Python Для науки о данных С реальными упражнениями! курс по Udemy. Этот практический курс - лучший курс для изучения Python в области науки о данных.
Лучший язык программирования для науки о данных - Python
2. Инструменты и библиотеки
Одной из главных основных обязанностей специалистов по обработке данных является анализ данных, а в реальном мире Данные представлены во всех формах. Они часто являются необработанными и не подходят для проведения какой-либо аналитики; следовательно, к ним применяется обработка данных.
Это процесс очистки и преобразования данных, чтобы вы могли анализировать и моделировать их для создания аналитических данных.
Python помогает здесь специалистам по обработке данных; он поставляется с таким количеством библиотек Python с открытым исходным кодом, которые могут выполнять все эти задачи за них. Это библиотеки, которые регулярно обновляются, и все, что вам нужно сделать, это использовать их в ваших скриптах Python.
Вам не нужно изучать, как работает NumPy или как работает Pandas, если вы можете очистить свои данные, применить некоторые математические формулы, выполнить некоторые статистические уравнения, которые вас устраивают.
Разве это не понравится человеку, ориентированному на результат? Ну, я, конечно, знаю. Все, что вам нужно узнать, - это как импортировать модуль Python, и все готово.
Если вам интересно, какой модуль Python использовать для какой работы, тогда просто погуглите его, и вы найдете свои ответы. Вам не нужно запоминать, какие библиотеки Python я должен использовать.
На самом деле, поработав с несколькими скриптами, вы автоматически познакомитесь с основными библиотеками Python для специалистов по обработке данных, такими как Numpy, что расшифровывается как Числовой Python, Pandas, который является наиболее важным инструментом для очистки и анализа данных, и MatPlotLib для визуализации данных, создания диаграмм и получения информации.
У вас также есть TensorFlow, Sci-kit, PyTorch, которые предоставляют некоторые возможности научного и машинного обучения и постоянно совершенствуются и обновляются талантливыми людьми по всему миру.
Например, Facebook недавно добавил множество возможностей машинного обучения в PyTorch.
Как специалист по обработке данных и энтузиаст машинного обучения, вам не нужно беспокоиться об обновлении библиотек, добавлении новых функций и т.д., Поскольку кто-то другой выполняет эту работу за вас. Вам просто нужно использовать библиотеку, чтобы выполнять свою работу.
3. Jupyter Notebook
Еще одна причина, по которой специалисты по обработке данных любят Python в Jupyter Notebook, который позволяет вам программировать и сотрудничать с другими специалистами по обработке данных с помощью веб-браузера.
Jupyter Notebook родился из IPython, интерактивного терминала командной строки для Python.
Поскольку работать в командной строке непросто для всех, они создали мощный веб-интерфейс для Python и назвали его Jupyter Notebook.
Jupyter Notebook - это невероятно мощный инструмент для разработки и представления проектов в области науки о данных. ОН позволяет интегрировать код и его выходные данные в единый документ, сочетая визуализацию, математические формулы и пояснения.
Фактически, большинство онлайн-курсов, которые я посещал по машинному обучению в Google Cloud на Coursera, используют Jupyter Notebook в качестве практического примера. Благодаря своим впечатляющим возможностям Jupyter Notebook очень популярен среди специалистов по обработке данных, и это один из обязательных инструментов для них.
И если всего этого хорошего недостаточно, вы будете удивлены, узнав, что Jupiter Notebook также может обрабатывать R-код, а это значит, что вы также можете сотрудничать с коллегой-специалистом по обработке данных, который использует язык программирования R.
4. Поддержка Сообщества
Еще одна причина, которую я обнаружил в популярности Python среди людей, изучающих Data Science в сообществе.
Поскольку у Python есть активное сообщество, и многие люди занимаются наукой о данных с помощью Python, у вас уже есть активное сообщество, к которому можно обратиться, когда вы застряли.
Вы также извлекаете выгоду из их работы, поскольку большинство вещей доступны с открытым исходным кодом.
Многие крупные организации, такие как Google и Facebook, внесли свой вклад в TensorFlow и PyTorch, некоторые из самых популярных библиотек Python для науки о данных и машинного обучения.
5. Pandas
Это продолжение второго пункта, но Pandas - настолько важный инструмент для специалистов по обработке данных, что заслуживает особого упоминания. Большая часть проекта в области науки о данных, над которым я работал, начинается с Pandas и заканчивается им.
Это позволяет вам не только очищать и обрабатывать ваши данные, но и анализировать их. Вы можете загружать данные из различных источников данных, таких как CSV-файлы, Excel, базы данных и многие другие источники.
Pandas содержат большое разнообразие функций для импорта, экспорта, индексации и обработки данных.
Он также предоставляет удобную структуру данных, такую как DataFrames (ряд строк и столбцов) и Series (1-мерный массив), а также эффективные методы их обработки.
Например, вы можете использовать Pandas для изменения формы, слияния, разделения и агрегирования данных. Короче говоря, Pandas - незаменимый инструмент для специалистов по обработке данных наряду с ноутбуком Jupyter.
Если вы хотите лучше изучить Pandas, я также рекомендую вам ознакомиться с курсом Анализа данных с помощью Python и Pandas на Udemy.
Возвращаясь к теме, из-за всех этих превосходных инструментов, фреймворков, библиотек и простоты языка программирования Python специалисты по обработке данных любят Python и продолжают любить его.
Вывод
Короче говоря, вот 5 основных причин, по которым Python является самым популярным и лучшим языком программирования для науки о данных и машинного обучения
1. Python прост и интуитивно понятен.
2. Jupyter Notebook позволяет специалистам по обработке данных сотрудничать и комбинировать код и выходные данные.
3. Пакеты и библиотеки Python, такие как NumPy и Pandas, помогают в очистке и анализе данных.
4. Поддержка сообщества
5. Pandas
Вот и все, почему Python является самым популярным языком программирования для науки о данных и машинного обучения. Я тоже из того же лагеря. Я действительно пробовал R, но не более чем на пару дней. Почему? Потому что я хотел потратить свое время на что-то, что я мог бы использовать в других местах, кроме науки о данных, и по этому параметру Python значительно опережает R в работе с данными.