В последнее десятилетие с появлением смартфонов и расширением доступа к Интернету были созданы чрезвычайно большие объемы данных. Компании быстро осознали тот факт, что данные, созданные пользователями, являются ключом к нацеливанию их потенциальных клиентов, поскольку они позволяют им заглянуть в личные предпочтения людей в отношении продуктов в целом.
Согласно отчету Statista, 76% вакансий LinkedIn в области науки о данных в США в 2019 году требовали знания Python.
Кроме того, согласно отчету Business Broadway за 2019 год, Python стал обязательным языком для выполнения задач AI и Data Science. Трое из 4 руководителей, работающих в индустрии науки о данных, считают, что начинающие профессионалы должны хорошо разбираться в основах Python, чтобы иметь возможность преобразовывать данные в удобные для отчетов документы.
Пакеты на Python, такие как SciPy, NumPy и Pandas, зарекомендовали себя как наиболее совместимые с генерированием отличных результатов для операций анализа данных.
Причины, по которым Python доминирует в программировании и разработке алгоритмов аналитики данных
👉Простота использования и реализации
Python считается языком для новичков в области анализа данных, который может освоить любой студент. Время, необходимое для отладки кода, также минимизируется с использованием Python.
Кроме того, по сравнению с Java, C и C ++ время реализации кода значительно сокращается с помощью Python, что в конечном итоге помогает разработчикам программного обеспечения и разработчикам уделять время работе над алгоритмами.
👉Изобилие библиотек
Популярный язык программирования предоставляет огромную базу библиотек. Ниже вы найдете наиболее часто используемые библиотеки Python, предназначенные для разработки AI и ML:
- Scikit-Learn - он позволяет эффективно обрабатывать фундаментальные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная и логистическая регрессия, кластеризация, классификация и т. д., в проектах по науке о данных.
- Панды - предназначен для анализа и структур данных высокого уровня. Здесь происходит облегчение слияния и фильтрации данных. Кроме того, сбор данных из таких источников, как Excel, управляется в Pandas.
- Keras - эта библиотека поддерживает глубокое обучение. Он обеспечивает создание прототипов и быстрые вычисления за счет использования графического процессора в дополнение к центральному процессору компьютера.
- TensorFlow - для обучения, настройки и использования искусственных нейронных сетей, состоящих из больших наборов данных.
- Matplotlib - для создания гистограмм, 2D-графиков, диаграмм и других различных элементов визуализации.
- NLTK - для работы в тандеме с распознаванием естественного языка, компьютерной лингвистикой и обработкой.
- Scikit - изображение для обработки изображений.
- PyBrain для работы с нейронными сетями, подкреплением и обучением без учителя.
- Caffe для облегчения глубокого обучения, помогающего плавно переключаться между GPU и CPU. Кроме того, фреймворк позволяет обрабатывать более 60 миллионов изображений в день с использованием графического процессора NVIDIA K40.
- StatsModels для анализа данных и разработки статистических алгоритмов.
👉 Возможности масштабирования
По сравнению с такими языками программирования, как R и Java, Python имеет преимущество перед ними обоими, поскольку он намного быстрее и масштабируем. Python предлагает большую гибкость в решении проблем, которые не могут быть решены с использованием других языков.
👉Графика и визуализации
Можно выбрать из множества вариантов визуализации, используя библиотеку Python Matplotlib.
👉Python требует значительно меньше кода
Да, вы будете удивлены, узнав, что с Python вам нужно будет написать только 1/5 кода по сравнению с объемом кода, требуемым на других языках ООП. В результате тестирование кода становится простым для разработчиков.
👉Независимо от платформы
Код Python для разработки алгоритмов машинного обучения можно запускать на таких платформах, как Windows, Linux, Unix, macOS и еще 21. Разработчики могут использовать пакет PyInstaller, чтобы подготовить свой код Python к выполнению на различных платформах. В конечном итоге это экономит много денег и времени, избегая затрат, связанных с запуском тестов на различных платформах.
👉 Несложный код
Специалистам в области науки о данных в разных отраслях гораздо проще читать и понимать код Python по сравнению с программированием на других языках. И поэтому у разработчиков нет проблем с пониманием кода, написанного их коллегами, или с изменениями в нем.
Не существует путаницы, противоречивых парадигм или ошибок. Он позволяет разработчикам машинного обучения и искусственного интеллекта по всему миру быстро обмениваться своими идеями, алгоритмами и инструментами.
Такие инструменты, как IPython, предлагают дополнительные удобные функции, такие как отладка, тестирование, завершение табуляции и многие другие.
Большое процветающее сообщество
Это большая поддержка для любого разработчика со всего мира, когда он получает помощь от своих коллег в устранении ошибок при написании кода на определенном языке программирования. Поскольку Python является самым популярным языком с открытым исходным кодом в разработке машинного обучения и искусственного интеллекта, в Интернете существуют огромные сообщества и форумы разработчиков Python. Вы можете обмениваться и обсуждать свои идеи программирования, ошибки и запросы 24/7 с другими программистами и разработчиками.