Прочтите, если не знаете, с чего начать изучение данных

Наука о данных - это обширная область с множеством точек входа, в зависимости от того, где и как вы хотите начать. Я начал изучать основы науки о данных с языка R, пока не столкнулся с одним из его многочисленных ограничений. Как я узнал, Python определенно выиграл битву R против Python в области науки о данных. Когда я хотел сделать следующий шаг в своем путешествии по науке о данных, я остановился на Python. Изучение Python для науки о данных - один из самых быстрых, простых и увлекательных способов попасть в науку о данных.

Наука о данных - очень ценный навык, связанный как с высокой средней зарплатой, так и с удовлетворением от работы, но все еще больше компаний публикуют списки вакансий для специалистов по данным, чем существует на самом деле.

Я окунулся в мир науки о данных, используя Python по множеству причин - он используется многими соседними с FAANG компаниями для своих исследований данных, это универсальный язык, его легко освоить начинающим программистам, а опытным программистам - учиться.

Несмотря на то, что Python является языком общего назначения, эта статья дает вам 10 веских причин, по которым вам следует изучать Python для науки о данных, и объясняет, что такое Python в науке о данных.

· 1. Python is easy to learn
· 2. It’s easy to read
· 3. It’s popular
· 4. Huge Community of Pythonistas
· 5. Comprehensive set of data science libraries
· 6. Teaches the basics
· 7. Data cleaning is a breeze
· 8. Communication
· 9. Quick prototypes
· 10. Job security

1. Python легко выучить

Кодирование может быть пугающим, особенно для новичка. Но Python - исключение. У него удивительно простой синтаксис и словарный запас, поэтому вы можете освоить его относительно быстро, особенно по сравнению с более сложными языками, такими как C, C ++ и Java. Python для специалистов по данным - очевидный выбор языка для изучения.

Он настолько прост, что Next Academy действительно рекомендует его как отличный выбор для обучения детей программированию. А для тех, кто не занимается программированием, есть множество дешевых или бесплатных ресурсов для начала изучения Python.

Если вы хотите заняться наукой о данных, Python - отличный выбор языка программирования, потому что вы можете добавить его в свой инструментарий довольно быстро и с минимальными усилиями. Изучение науки о данных с Python для начинающих может быть простым решением.

2. Легко читать

Python имеет чистый и простой синтаксис, который отражает английский, поэтому все, что вы создаете, будет понятно вам и многим людям, даже если они сами не питонисты.

Когда я начал изучать Python, отчасти его было так легко изучить, потому что я мог читать примеры кода Python и понимать, что они пытались сделать. Если вы хотите заняться наукой о данных, вам определенно следует подумать о удобочитаемости как о ключевом компоненте любого языка, который вы выберете.

Вы будете читать много кода, а также делиться им со своими коллегами (или незнакомцами в Интернете, когда вы пытаетесь отладить что-то в StackOverflow). Python позволяет легко это сделать.

3. Это популярно

Если вы выучите Python, вы станете одним из многих. Это один из наиболее широко используемых языков в науке о данных (и в других местах). Согласно Индексу TIOBE 2020, это третий по популярности язык в мире. В частности, в области науки о данных он вышел в лидеры, обогнав мой давний любимый язык R.

Как я уже упоминал выше, многие компании используют Python для создания фреймворков и проектов. Google, например, создал Tensorflow, основанный на Python; Facebook и Netflix также все больше полагаются на него в своих проектах по анализу данных.

Если вы хотите заняться наукой о данных, вы не продвинетесь далеко, не зная хотя бы немного Python. К счастью, учиться - одно удовольствие!

4. Огромное сообщество питонистов

Я помню, как узнал имя человека, который кодирует на Python: Pythonista. Я люблю это. И одно из главных преимуществ изучения Python для науки о данных заключается в том, что вы получите доступ к невероятному сообществу питонистов и сами станете им. (Есть больше преимуществ, чем просто крутое название.)

Поскольку он существует уже три десятилетия, его легко освоить и с ним легко создавать, потому что он долгое время оставался актуальным для очень многих людей и компаний, существует огромное и восторженное сообщество питонистов, которые более чем счастливы поделитесь своими советами, ответьте на ваши вопросы, исправьте свой код и обсудите новые идеи. Вы можете найти их где угодно - Reddit имеет особенно активное сообщество, но у вас даже есть группы Discord, которые выскакивают, чтобы поболтать о Python.

Это делает изучение Python таким отличным выбором для науки о данных, потому что выучить любой язык сложно, особенно если вы чувствуете профессиональное давление. Сообщества, подобные тем, которые возникли вокруг Python, делают это проще.

5. Полный набор библиотек по науке о данных

Python как язык для науки о данных потрясающий сам по себе. Но помимо простого синтаксиса, легкого словарного запаса, удобочитаемости, сообщества и всех других преимуществ, которые я уже перечислил, есть библиотеки. Такие библиотеки, как Pandas, statsmodels, NumPy, SciPy и Scikit-Learn, очень популярны в сообществах специалистов по науке о данных.

Такие экосистемы, как SciPy, значительно упрощают задачи по анализу данных. (SciPy произносится как «вздох», а не «скипи», как я изначально предполагал.) SciPy удовлетворяет множество общих потребностей науки о данных, таких как обработка структур данных, анализ сложных сетей, алгоритмов и наборов инструментов для машинного обучения. Библиотеки Python для науки о данных популярны и постоянно развиваются.

По-настоящему захватывающе то, что новые пакеты Python для науки о данных выпускаются постоянно, поскольку все больше питонистов присоединяются к сообществу и вносят свой вклад. Библиотеки Python для науки о данных популярны и постоянно развиваются. Например, Keras - это минималистичная библиотека, используемая для глубокого обучения, которая была выпущена в 2015 году. С тех пор она стала важнейшим компонентом экосистемы библиотек Python.

6. Обучает основам

Несмотря на то, что Python имеет практически неограниченное количество приложений, на самом деле существует много общего между изучением Python и наукой о данных. Вы можете легко изучить основы науки о данных с помощью Python, просто прочитав несколько базовых руководств. Специалисты по обработке данных используют Python для извлечения, очистки, визуализации и построения моделей, поэтому, если вы хотите использовать Python для изучения науки о данных, вы можете начать именно с этого.

Пройдя стандартный курс обучения программированию на Python, вы по умолчанию перейдете к некоторым основам науки о данных. Например, вы начнете с того, что научитесь настраивать свою среду, импортировать данные, очищать их, проводить статистический анализ, создавать красивые визуализации и делиться своими выводами. И посмотрите на это - вы немного научились анализировать данные с помощью Python.

Если вы будете помнить о типичных задачах науки о данных при поиске руководств по Python, вы легко сможете найти множество ресурсов, которые научат вас Python - и одновременно научат вас Python для науки о данных, в частности. Изучение базового Python для науки о данных - естественный путь обучения.

7. Очистить данные очень просто

Фраза «наука о данных» для меня вызывает в воображении образы Нео в Матрице, одетого в крутое пальто и занимающегося крутыми вещами. Многие люди не понимают, что наука о данных - это ОЧЕНЬ менее гламурная очистка данных. По самым скромным оценкам, очистка данных составляет 80% типичной рабочей нагрузки специалиста по данным. Но хорошие новости: Python отлично справляется с этим!

Если вы хотите заняться наукой о данных, вам нужно смириться с тем фактом, что вы будете выполнять много операций по очистке, очистке, массажу, спорам и т. Д., Прежде чем даже создадите одну классную визуализацию. Именно эта потребность делает изучение Python для науки о данных отличным выбором: он создан для очистки.

Две библиотеки, о которых я упоминал ранее, NumPy и Pandas, действительно хороши для очистки данных.

8. Связь

После того, как вы закончите очистку данных, следующим по важности компонентом станет сообщение ваших результатов. Наука о данных - это не просто строки кода - это передача результатов ключевым заинтересованным сторонам. Для этого очень важна хорошая визуализация.

Визуализация данных дает нам четкое представление о том, что означает информация, давая ей визуальный контекст с помощью карт или графиков. Это делает данные более естественными для восприятия человеческим разумом и, следовательно, упрощает выявление тенденций, закономерностей и выбросов в больших наборах данных , - пишет неназванный автор в блоге Analytiks.

Многие люди считают, что наука о данных останавливается на анализе, но, как и все остальное в профессиональном мире, важно то, что вы делаете после создания этой действительно крутой штуки.

Python имеет множество отличных инструментов для упрощения визуализации, например, очень простой matplotlib и два его дочерних Pandas и seaborn (оба построены на matplotlib). Если вы можете легко сделать хорошую визуализацию для передачи или иллюстрации данных, битва будет выиграна наполовину. Python упрощает это.

9. Быстрые прототипы

Малоизвестный факт заключается в том, что проекты специалистов по анализу данных дороги. Фактически, Крис Чапо, старший вице-президент по данным и аналитике в Gap, однажды сказал, что 87% проектов данных потерпят неудачу. Чтобы создать что-то, что работает, нужно время, энергия, ресурсы и много терпения.

Чтобы обойти эту проблему, большинство специалистов по обработке данных используют прототипы для пробного тестирования своей идеи и стресс-тестирования, чтобы убедиться, что она стоит того, чтобы ее разработать. Если вы следовали теме этой статьи, вас не должно удивить то, что Python отлично подходит для создания хороших прототипов для проверки концепций, идей и продуктов.

Авторы Fuzzing Book писали:

«Python сделал нас невероятно продуктивными. На внедрение большинства методов, описанных в этой книге, потребовалось 2–3 дня. Это примерно в 10–20 раз быстрее, чем для «классических» языков, таких как C или Java ».

Python позволяет легко запускать динамический анализ (анализ выполнения программы во время ее выполнения) и статический анализ (анализ кода без его запуска), оба из которых делают создание прототипа мечтой.

10. Гарантия занятости

Эта статья о том, почему имеет смысл изучать Python для науки о данных. Но… многие профессии и карьерные пути, которые когда-то казались стабильными, как горы, исчезли или были заменены алгоритмами.

Нет никаких признаков такого рода атрофии для науки о данных, но поскольку компании платят бешеные деньги, чтобы найти специалистов по данным, и изо всех сил пытаются найти достаточно, можно поспорить, что они мотивированы искать альтернативы тому, чтобы тратить еще больше времени и ресурсов на поиски для другого специалиста по данным.

Если вы изучите Python для науки о данных, этих навыков будет более чем достаточно, чтобы помочь вам найти работу в другом месте в области компьютерных наук. Сам по себе Python более стабилен, чем любой карьерный путь - он существует и актуален уже тридцать лет, он постоянно изобретает себя заново, чтобы быть полезным для новой работы и карьеры. Будущее науки о данных может оказаться под вопросом, или вы можете почувствовать, что ваши карьерные цели меняются. В любом случае, знание Python даст вам преимущество.

Начните изучать Python для науки о данных, но будьте уверены, что независимо от того, что случится с областью науки о данных, Python будет ценным языком для изучения.

Если вы хотите знать, что изучать на Python для науки о данных, эта статья должна была охватить это всесторонне. Изучение основ науки о данных с помощью Python - естественное решение для людей, задающихся вопросом, с чего начать изучение науки о данных, что может быть ошеломляющей перспективой!

Когда я начал изучать Python, я обнаружил, что он идеально подходит для ознакомления с основными концепциями и задачами науки о данных.