Итак, после изучения некоторых основных концепций пришло время изучить Python.

Python очень важен для машинного обучения и науки о данных. Теперь давайте разберемся, зачем кому-то использовать только Python при разработке любого проекта машинного обучения. Например — вы можете построить алгоритм обнаружения спама, правила которого можно узнать из данных или организовать вашу электронную почту на основе тегов (спам или не спам), которые вы назначили ранее (этот процесс называется обучением модели)

Итак, для инженера по машинному обучению/инженера по компьютерному зрению, такого как я, или начинающего специалиста по данным/машинному обучению/инженеру по алгоритмам/инженеру по глубокому обучению, я бы порекомендовал Python потому что его легко понять.

В приведенной выше таблице показано, что python является наиболее востребованным языком в отрасли среди всех других языков программирования в мире.

Почему такая тенденция?

Если вы когда-нибудь читали хоть одну строчку кода на Python и сравнивали его с другим языком программирования, вы определенно согласились бы, что Python намного проще. Во-вторых, существует огромное количество различных фреймворков, доступных для обучения. Обычно фреймворки помогают создавать приложения или службы без необходимости обработки таких низкоуровневых деталей, как протоколы, сокеты или управление процессами/потоками.

7 лучших фреймворков для изучения в 2021 году

Итак, как всем известно, алгоритмы машинного обучения, концепции линейной алгебры, исчисления настолько сложны, что требуют максимального количества усилий. Быстрая реализация на Python помогает инженеру машинного обучения проверить идею.

Поговорим о пакетах (фреймворках)

Самое лучшее в пакетах Python — это то, что они не требуют никаких знаний для начала работы. Все они бесплатны, поэтому вы можете внедрить их прямо в свой код, если изучите основы Python.

В качестве примера я приведу несколько самых распространенных и известных пакетов, используемых для разных целей.

Лучшие фреймворки Python

Django — для веб-разработки

Scipy — для научного программирования

OpenCV, Scikit — для работы с изображениями

Numpy — для текста (лучший фреймворк для науки о данных)

Librosa — для обработки аудио

Pandas, Numpy — для сортировки данных

Matplotlib — для визуализации данных

OpenCV, TensorFlow, PyTorch — для глубокого обучения

Сегодня Python используется повсеместно, начиная от бухгалтерии и заканчивая наукой. Я думаю, что единственная область, где нельзя использовать python, — это построение систем. Однако есть много других низкоуровневых языков программирования, таких как C и ассемблер, которые очень хорошо справляются со своей задачей.

Теперь давайте познакомимся с некоторыми платформами, на которых вы могли бы быстро и эффективно освоить навыки работы с Python.

Kaggle Learn содержитполный курс по основам Python. Вы начнете с hello world и закончите работу с внешними библиотеками.

Как уверяет Kaggle, этот курс займет около 5 часов. Я думаю, если вы новичок в python, но уже имеете некоторый опыт в других языках программирования, вам обязательно понравится этот курс.

Однако, если вы новичок в области компьютерных наук в целом, я бы порекомендовал вам посетить freeCodeCamp.org, где вы можете найтиих замечательный курс по Python для начинающих. Поскольку люди являются визуализаторами, мы больше склонны узнавать что-то посредством наблюдения. Так что кому-то этот курс может быть полезен.

Следите за обновлениями😇. Завтра будет пост о лучших книгах для чтения новичкам.