Γιατί είναι η Python δημοφιλής για την Επιστήμη Δεδομένων;

Η Python είναι μια δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού υψηλού επιπέδου που χρησιμοποιείται κυρίως για την επιστήμη των δεδομένων, την αυτοματοποίηση, την ανάπτυξη ιστού και την τεχνητή νοημοσύνη. Είναι μια γλώσσα προγραμματισμού γενικής χρήσης που υποστηρίζει λειτουργικό προγραμματισμό, αντικειμενοστραφή προγραμματισμό και διαδικαστικό προγραμματισμό. Με τα χρόνια, η Python είναι γνωστό ότι είναι η καλύτερη γλώσσα προγραμματισμού για την επιστήμη δεδομένων και χρησιμοποιείται συνήθως από μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας για εργασίες επιστήμης δεδομένων.

Σε αυτό το σεμινάριο, θα μάθετε γιατί η Python είναι τόσο δημοφιλής για την επιστήμη δεδομένων και γιατί θα παραμείνει δημοφιλής στο μέλλον.

Σε τι μπορεί να χρησιμοποιηθεί η Python;

Όπως αναφέρθηκε προηγουμένως, η Python είναι μια γλώσσα προγραμματισμού γενικής χρήσης, πράγμα που σημαίνει ότι μπορεί να χρησιμοποιηθεί σχεδόν για τα πάντα.

Μια κοινή εφαρμογή της Python στην ανάπτυξη Ιστού είναι όπου το Django ή το Flask χρησιμοποιείται ως backend για έναν ιστότοπο. Για παράδειγμα, το backend του Instagram τρέχει στο Django και είναι μία από τις μεγαλύτερες αναπτύξεις του Django.

Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε την Python για την ανάπτυξη παιχνιδιών με Pygame, Kivy, Arcade κ.λπ. αν και χρησιμοποιείται σπάνια. Η ανάπτυξη εφαρμογών για κινητά δεν παραλείπεται, η Python προσφέρει πολλές βιβλιοθήκες ανάπτυξης εφαρμογών, όπως Kivy και KivyMD, τις οποίες μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για την ανάπτυξη εφαρμογών πολλαπλών πλατφορμών. και πολλές άλλες βιβλιοθήκες όπως η Tkinter, η PyQt κ.λπ.

Η κύρια συζήτηση αυτού του σεμιναρίου είναι η εφαρμογή της Python στην Επιστήμη των Δεδομένων. Η Python έχει αποδειχθεί ότι είναι η καλύτερη γλώσσα προγραμματισμού για την Επιστήμη των Δεδομένων και θα ξέρετε γιατί σε αυτό το σεμινάριο.

Τι είναι η Επιστήμη Δεδομένων;

Σύμφωνα με Μαντείο, η επιστήμη δεδομένων συνδυάζει πολλαπλά πεδία, συμπεριλαμβανομένων στατιστικών, επιστημονικών μεθόδων, τεχνητής νοημοσύνης (AI) και ανάλυσης δεδομένων, για να εξάγει αξία από δεδομένα. Περιλαμβάνει την προετοιμασία δεδομένων για ανάλυση, συμπεριλαμβανομένου του καθαρισμού, της συγκέντρωσης και του χειρισμού των δεδομένων για την εκτέλεση προηγμένης ανάλυσης δεδομένων.

Η επιστήμη των δεδομένων είναι εφαρμόσιμη σε διαφορετικούς κλάδους και βοηθά στην επίλυση προβλημάτων και στην ανακάλυψη περισσότερων για το σύμπαν. Στον κλάδο της υγείας, η επιστήμη των δεδομένων βοηθά τους γιατρούς να κάνουν χρήση προηγούμενων δεδομένων για τη λήψη αποφάσεων, για παράδειγμα, τη διάγνωση ή τη σωστή θεραπεία για μια ασθένεια. Ο τομέας της εκπαίδευσης δεν μένει έξω, μπορείτε πλέον να προβλέψετε ότι οι μαθητές θα εγκαταλείψουν το σχολείο, και όλα αυτά χάρη στην επιστήμη των δεδομένων.

Η Python έχει απλή σύνταξη

Τι άλλο μπορεί να κάνει τον προγραμματισμό πολύ πιο εύκολο από το να έχετε μια διαισθητική σύνταξη; Στην Python, χρειάζεστε μόνο μία γραμμή για να εκτελέσετε το πρώτο σας πρόγραμμα: απλά πληκτρολογήστε εκτύπωση ("Hello World!") και τρέξε - είναι τόσο εύκολο.

Η Python έχει μια πολύ απλή σύνταξη και κάνει τον προγραμματισμό πολύ πιο εύκολο και πιο γρήγορο. Δεν χρειάζονται σγουρά στηρίγματα όταν γράφετε συναρτήσεις, κανένα ερωτηματικό δεν είναι εχθρός σας και δεν χρειάζεται καν να εισάγετε βιβλιοθήκες πριν γράψετε τον βασικό κώδικα.

Αυτό είναι ένα πλεονέκτημα που έχει η Python σε σχέση με άλλες γλώσσες προγραμματισμού. Έχετε λιγότερες τάσεις να κάνετε λάθη και μπορείτε εύκολα να παρατηρήσετε σφάλματα.

Ευρεία Κοινότητα

Η Επιστήμη Δεδομένων είναι ένας πολύπλοκος τομέας που δεν μπορείτε να κάνετε χωρίς να χρειάζεστε βοήθεια. Η Python προσφέρει όλη τη βοήθεια που χρειάζεστε μέσω της ευρείας κοινότητάς της. Όποτε κολλάτε, απλώς περιηγηθείτε και η απάντησή σας σας περιμένει. Υπερχείλιση στοίβας είναι ένας πολύ δημοφιλής ιστότοπος όπου δημοσιεύονται ερωτήσεις και απαντήσεις σε προβλήματα προγραμματισμού.

Εάν το πρόβλημά σας είναι νέο, κάτι που είναι σπάνιο, μπορείτε να κάνετε ερωτήσεις και οι άνθρωποι θα είναι πρόθυμοι να δώσουν απαντήσεις.

Η Python προσφέρει όλες τις βιβλιοθήκες

Χρειάζεσαι πολύ νερό και έχεις μόνο δύο φλιτζάνια στο τραπέζι. Το ένα είναι γεμάτο με νερό το ένα τέταρτο ενώ το άλλο είναι σχεδόν γεμάτο. Θα κουβαλούσατε το φλιτζάνι με πολύ νερό ή το άλλο, αν και έχουν και τα δύο νερό; Θα θέλατε να μεταφέρετε το φλιτζάνι που περιέχει πολύ νερό, επειδή χρειάζεστε πραγματικά νερό. Αυτό σχετίζεται με την Python, προσφέρει όλες τις βιβλιοθήκες που θα χρειαστείτε ποτέ για την επιστήμη των δεδομένων, σίγουρα δεν θα θέλατε να χρησιμοποιήσετε άλλη γλώσσα προγραμματισμού με λίγες μόνο βιβλιοθήκες διαθέσιμες.

Θα έχετε μεγάλη εμπειρία να δουλεύετε με αυτές τις βιβλιοθήκες επειδή είναι πραγματικά εύχρηστες. Εάν χρειάζεται να εγκαταστήσετε κάποια βιβλιοθήκη, αναζητήστε το όνομα της βιβλιοθήκης στο PyPI.org και ακολουθήστε τις οδηγίες προς το τέλος αυτού του άρθρου για να εγκαταστήσετε τη βιβλιοθήκη.

Σχετίζεται με: Βιβλιοθήκες Επιστήμης Δεδομένων για Python που πρέπει να χρησιμοποιεί κάθε επιστήμονας δεδομένων

Numerical Python - NumPy

Η NumPy είναι μια από τις πιο συχνά χρησιμοποιούμενες βιβλιοθήκες επιστήμης δεδομένων. Σας επιτρέπει να εργάζεστε με αριθμητικές και επιστημονικές εργασίες στην Python. Τα δεδομένα αναπαρίστανται χρησιμοποιώντας πίνακες ή αυτό που μπορείτε να αναφέρετε ως λίστες, οι οποίες μπορεί να είναι σε οποιαδήποτε διάσταση: πίνακας 1 διαστάσεων, πίνακας 2 διαστάσεων, πίνακας 3 διαστάσεων (3D) και ούτω καθεξής.

Πάντα

Το Pandas είναι επίσης μια δημοφιλής βιβλιοθήκη επιστήμης δεδομένων που χρησιμοποιείται στην προετοιμασία δεδομένων, την επεξεργασία δεδομένων, την οπτικοποίηση δεδομένων. Με τα Panda, μπορείτε να εισάγετε δεδομένα σε διαφορετικές μορφές, όπως CSV (τιμές διαχωρισμένες με κόμμα) ή TSV (τιμές διαχωρισμένες με καρτέλες). Το Pandas λειτουργεί όπως το Matplotlib επειδή σας επιτρέπει να κάνετε διαφορετικούς τύπους πλοκών. Ένα άλλο ωραίο χαρακτηριστικό που προσφέρει το Pandas είναι ότι σας επιτρέπει να διαβάζετε ερωτήματα SQL. Έτσι, εάν έχετε συνδεθεί στη βάση δεδομένων σας και θέλετε να γράψετε και να εκτελέσετε ερωτήματα SQL στην Python, το Pandas είναι μια εξαιρετική επιλογή.

Matplotlib και Seaborn

Το Matplotlib είναι μια άλλη καταπληκτική βιβλιοθήκη που προσφέρει η Python. Έχει αναπτυχθεί πάνω από το MatLab - μια γλώσσα προγραμματισμού που χρησιμοποιείται κυρίως για επιστημονικούς σκοπούς και σκοπούς απεικόνισης. Το Matplotlib σάς επιτρέπει να σχεδιάζετε διαφορετικά είδη γραφημάτων με λίγες μόνο γραμμές κώδικα.

Μπορείτε να σχεδιάσετε γραφήματα για να οπτικοποιήσετε τυχόν δεδομένα, βοηθώντας σας να αποκτήσετε πληροφορίες από τα δεδομένα σας ή δίνοντάς σας μια καλύτερη αναπαράσταση των δεδομένων. Άλλες βιβλιοθήκες όπως οι Pandas, Seaborn και OpenCV χρησιμοποιούν επίσης το Matplotlib για τη σχεδίαση περίπλοκων γραφημάτων.

Το Seaborn (όχι το Seaborne) είναι ακριβώς όπως το Matplotlib, απλώς ότι έχετε περισσότερες επιλογές - να δώσετε σε διαφορετικά μέρη των γραφημάτων σας διαφορετικά χρώματα ή αποχρώσεις. Μπορείτε να σχεδιάσετε ωραία γραφήματα και να προσαρμόσετε την εμφάνιση για να βελτιώσετε την αναπαράσταση των δεδομένων.

Open Computer Vision - OpenCV

Ίσως θέλετε να δημιουργήσετε ένα σύστημα οπτικής αναγνώρισης χαρακτήρων (OCR), σαρωτή εγγράφων, εικόνα φίλτρο, αισθητήρας κίνησης, σύστημα ασφαλείας ή οτιδήποτε άλλο σχετίζεται με την όραση υπολογιστή, θα πρέπει να δοκιμάσετε OpenCV. Αυτή η καταπληκτική και δωρεάν βιβλιοθήκη που προσφέρεται από την Python σας επιτρέπει να δημιουργήσετε συστήματα όρασης υπολογιστών πάνω από λίγες μόνο γραμμές κώδικα. Μπορείτε να εργαστείτε με εικόνες, βίντεο ή ακόμα και τη ροή και την ανάπτυξη της κάμερας web.

Scikit-learn - Sklearn

Η Scikit-learn είναι η πιο δημοφιλής βιβλιοθήκη που χρησιμοποιείται ειδικά για εργασίες μηχανικής μάθησης στην επιστήμη δεδομένων. Το Sklearn προσφέρει όλα τα βοηθητικά προγράμματα που χρειάζεστε για να χρησιμοποιήσετε τα δεδομένα σας και να δημιουργήσετε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σε λίγες μόνο γραμμές κώδικα.

Υπάρχουν διάφορες εργασίες μηχανικής μάθησης όπως γραμμική παλινδρόμηση (απλή και πολλαπλή), λογιστική παλινδρόμηση, k-πλησιέστεροι γείτονες, naive bayes, υποστήριξη διανυσματικής παλινδρόμησης, τυχαία παλινδρόμηση δασών, πολυωνυμική παλινδρόμηση, συμπεριλαμβανομένης της ταξινόμησης και της ομαδοποίησης καθήκοντα.

Αν και η Python είναι απλή λόγω της σύνταξής της. υπάρχουν εργαλεία που έχουν σχεδιαστεί ειδικά με γνώμονα την επιστήμη δεδομένων. Το Jupyter notebook είναι το πρώτο εργαλείο, είναι ένα περιβάλλον ανάπτυξης που κατασκευάστηκε από την Anaconda, για τη σύνταξη κώδικα Python για εργασίες επιστήμης δεδομένων. Μπορείτε να γράψετε και να εκτελέσετε αμέσως κώδικες σε κελιά, να τους ομαδοποιήσετε ή ακόμα και να συμπεριλάβετε τεκμηρίωση, όπως προβλέπεται από την ικανότητα σηματοδότησης.

Μια δημοφιλής εναλλακτική είναι το Google Colaboratory, επίσης γνωστό ως Google Colab. Είναι παρόμοια και χρησιμοποιούνται για τον ίδιο σκοπό, αλλά το Google Colab έχει περισσότερα πλεονεκτήματα λόγω της υποστήριξής του στο cloud. Έχετε πρόσβαση σε περισσότερο χώρο, χωρίς να ανησυχείτε μήπως γεμίσει ο χώρος αποθήκευσης του υπολογιστή σας. Μπορείτε επίσης να μοιραστείτε τα σημειωματάριά σας, να συνδεθείτε σε οποιαδήποτε συσκευή και να αποκτήσετε πρόσβαση σε αυτήν ή ακόμα και να αποθηκεύσετε το σημειωματάριό σας στο GitHub.

Πώς να εγκαταστήσετε οποιαδήποτε βιβλιοθήκη επιστήμης δεδομένων στην Python

Δεδομένου ότι έχετε ήδη εγκαταστήσει την Python στον υπολογιστή σας, αυτή η ενότητα βήμα προς βήμα θα σας καθοδηγήσει στον τρόπο εγκατάστασης οποιασδήποτε βιβλιοθήκης επιστήμης δεδομένων στον υπολογιστή σας με Windows. Το NumPy θα εγκατασταθεί σε αυτήν την περίπτωση, ακολουθήστε τα παρακάτω βήματα:

1. Τύπος Αρχή και πληκτρολογήστε cmd. Κάντε δεξί κλικ στο αποτέλεσμα και επιλέξτε Εκτελέστε ως διαχειριστής.

1. Χρειάζεστε PIP για να εγκαταστήσετε βιβλιοθήκες Python από το PyPi. Εάν το έχετε ήδη, μη διστάσετε να παραλείψετε αυτό το βήμα. αν όχι, παρακαλώ διαβάστε πώς να εγκαταστήσετε το PIP στον υπολογιστή σας.
2. Τύπος pip εγκατάσταση numpy και πατήστε Εισαγω τρέχω. Αυτή η διαδικασία θα εγκαταστήσει το NumPy στον υπολογιστή σας και τώρα μπορείτε να εισαγάγετε και να χρησιμοποιήσετε το NumPy στον υπολογιστή σας. Αυτή η διαδικασία θα πρέπει να μοιάζει με το στιγμιότυπο οθόνης που φαίνεται παρακάτω, αγνοήστε την προειδοποίηση και τα κενά. (Εάν χρησιμοποιείτε Linux ή macOS, απλώς ανοίξτε ένα τερματικό και εισαγάγετε το εγκατάσταση pip εντολή).

Ήρθε η ώρα να χρησιμοποιήσετε την Python για την Επιστήμη των Δεδομένων

Μεταξύ άλλων γλωσσών προγραμματισμού όπως η R, η C++ και η Java. Η Python είναι η καλύτερη για την επιστήμη δεδομένων. Αυτό το σεμινάριο σας καθοδήγησε γιατί η Python είναι τόσο δημοφιλής για την επιστήμη δεδομένων. Τώρα γνωρίζετε τι προσφέρει η Python και γιατί μεγάλες εταιρείες όπως η Google, η Meta, η NASA, η Tesla κ.λπ. χρησιμοποιούν την Python.

Κατάφερε αυτό το σεμινάριο να σας πείσει ότι η Python θα παραμείνει η καλύτερη γλώσσα προγραμματισμού για την επιστήμη δεδομένων; Εάν ναι, συνεχίστε και δημιουργήστε ωραία έργα επιστήμης δεδομένων. βοηθήστε να κάνετε τη ζωή πιο εύκολη.

Πώς να εισαγάγετε δεδομένα του Excel σε σενάρια Python χρησιμοποιώντας Panda

Για προηγμένη ανάλυση δεδομένων, η Python είναι καλύτερη από το Excel. Δείτε πώς μπορείτε να εισαγάγετε τα δεδομένα σας Excel σε ένα σενάριο Python χρησιμοποιώντας Pandas!

Διαβάστε Επόμενο

Σχετικά με τον Συγγραφέα