У Python так много применений, но задумывались ли вы о том, чтобы использовать его для проектов в области науки о данных?
Python – это популярный язык программирования высокого уровня, используемый в основном для науки о данных, автоматизации, веб-разработки и искусственного интеллекта. Это язык программирования общего назначения, поддерживающий функциональное программирование, объектно-ориентированное программирование и процедурное программирование. На протяжении многих лет Python известен как лучший язык программирования для науки о данных, и он широко используется крупными технологическими компаниями для решения задач науки о данных
В этом учебнике вы узнаете, почему Python так популярен для науки о данных и почему он останется популярным в будущем
Для чего можно использовать Python?
Как было сказано ранее, Python – это язык программирования общего назначения, что означает, что его можно использовать практически для всего
Одним из распространенных применений Python в веб-разработке является использование Django или Flask в качестве бэкенда для веб-сайта. Например, бэкенд Instagram работает на Django, и это одно из крупнейших внедрений Django
Вы также можете использовать Python для разработки игр с помощью Pygame, Kivy, Arcade и т.д.; хотя это редко используется. Разработка мобильных приложений не осталась в стороне, Python предлагает множество библиотек для разработки приложений, таких как Kivy и KivyMD, которые можно использовать для разработки многоплатформенных приложений; а также множество других библиотек, таких как Tkinter, PyQt и др
Основная тема этого учебника – применение Python в Data Science. Доказано, что Python является лучшим языком программирования для Data Science, и в этом учебнике вы узнаете, почему
Что такое наука о данных?
Согласно Oracle, наука о данных объединяет в себе множество областей, включая статистику, научные методы, искусственный интеллект (ИИ) и анализ данных, для извлечения ценности из данных. Она включает в себя подготовку данных к анализу, в том числе очистку, агрегирование и манипулирование данными для проведения расширенного анализа данных
Наука о данных применима в различных отраслях, она помогает решать проблемы и узнавать больше о Вселенной. В сфере здравоохранения наука о данных помогает врачам использовать прошлые данные при принятии решений, например, при постановке диагноза или выборе правильного лечения заболевания. Не остался в стороне и сектор образования, теперь можно предсказать отсев учеников из школы, и все это благодаря науке о данных
Python имеет простой синтаксис
Что еще может сделать программирование намного проще, чем интуитивно понятный синтаксис? В Python для запуска вашей первой программы вам понадобится всего одна строка: просто наберите print(“Hello World! ) и запустите – это так просто
У Python очень простой синтаксис, и это делает программирование намного проще и быстрее. Нет необходимости в фигурных скобках при написании функций, точка с запятой – ваш враг, и вам даже не нужно импортировать библиотеки перед написанием основного кода
Это одно из преимуществ Python перед другими языками программирования. У вас меньше склонности к ошибкам, и вы можете легко заметить ошибки
Широкое сообщество
Data Science – одна из сложных областей, в которой невозможно обойтись без посторонней помощи.Python предлагает всю необходимую помощь благодаря своему широкому сообществу. Когда бы вы ни застряли, просто загляните в него, и ответ уже ждет вас.Stack Overflow – это очень популярный сайт, где размещаются вопросы и ответы на проблемы программирования
Если ваша проблема новая, что бывает редко, вы можете задавать вопросы, и люди охотно дадут ответы
Python предлагает все библиотеки
Вам очень нужна вода, а у вас на столе всего две чашки. Одна из них заполнена водой на четверть, а другая почти полная. Понесете ли вы чашку, в которой много воды, или другую, хотя в обеих есть вода? Вы бы хотели нести чашку, в которой много воды, потому что вам действительно нужна вода. Это можно отнести и к Python, он предлагает все библиотеки, которые вам когда-либо понадобятся для науки о данных, вы определенно не захотите использовать другой язык программирования, на котором доступно лишь несколько библиотек
У вас будет большой опыт работы с этими библиотеками, потому что они очень просты в использовании. Если вам нужно установить какую-либо библиотеку, найдите ее название на PyPI.org и следуйте инструкциям, приведенным в конце статьи, чтобы установить библиотеку
Похожие: Библиотеки Data Science для Python, которые должен использовать каждый специалист по анализу данных
Числовой Python – NumPy
NumPy – одна из наиболее часто используемых библиотек для науки о данных. Она позволяет работать с числовыми и научными задачами в Python. Данные представляются с помощью массивов или, как их еще называют, списков, которые могут быть любой размерности: одномерный (1D) массив, двумерный (2D) массив, трехмерный (3D) массив и так далее
Панды
Pandas также является популярной библиотекой науки о данных, используемой для подготовки данных, обработки данных, визуализации данных. С помощью Pandas вы можете импортировать данные в различных форматах, таких как CSV (значения, разделенные запятыми) или TSV (значения, разделенные таблицами).Pandas работает как Matplotlib, поскольку позволяет строить различные типы графиков. Еще одна замечательная особенность Pandas – возможность чтения SQL-запросов. Итак, если вы подключились к базе данных и хотите писать и выполнять SQL-запросы на Python, Pandas – отличный выбор
Matplotlib и Seaborn
Matplotlib – это еще одна замечательная библиотека, которую предлагает Python. Она была разработана на основе MatLab – языка программирования, используемого в основном для научных целей и визуализации.Matplotlib позволяет строить различные виды графиков с помощью всего нескольких строк кода
Вы можете строить графики для визуализации любых данных, что поможет вам получить представление о ваших данных или даст вам лучшее представление о них. Другие библиотеки, такие как Pandas, Seaborn и OpenCV, также используют Matplotlib для построения сложных графиков
Seaborn (не Seaborne) похож на Matplotlib, просто у вас больше возможностей – придать разным частям ваших графиков разные цвета или оттенки. Вы можете строить красивые графики и настраивать внешний вид для лучшего представления данных
Открытое компьютерное зрение – OpenCV
Если вы хотите создать систему оптического распознавания символов (OCR), сканер документов, фильтр изображений, датчик движения, систему безопасности или что-то еще, связанное с компьютерным зрением, вам стоит попробовать OpenCV. Эта удивительная и бесплатная библиотека Python позволяет создавать системы компьютерного зрения всего за несколько строк кода. Вы можете работать с изображениями, видео или даже с записью с вашей веб-камеры и развертывать ее
Scikit-learn – Sklearn
Scikit-learn – самая популярная библиотека, используемая специально для задач машинного обучения в науке о данных.Sklearn предлагает все необходимые утилиты для использования ваших данных и построения моделей машинного обучения всего за несколько строк кода
Существуют различные задачи машинного обучения, такие как линейная регрессия (простая и множественная), логистическая регрессия, k-nearest neighbors, naive bayes, support vector regression, random forest regression, полиномиальная регрессия, включая задачи классификации и кластеризации
Python предлагает множество инструментов для работы с данными
Хотя Python прост из-за своего синтаксиса, существуют инструменты, специально разработанные для науки о данных.Jupyter notebook – первый инструмент, это среда разработки, созданная компанией Anaconda, для написания кода на Python для задач науки о данных. Вы можете писать и мгновенно запускать коды в ячейках, группировать их и даже включать документацию, что обеспечивается возможностью разметки
Популярной альтернативой является Google Colaboratory, также известная как Google Colab. Они похожи и используются для одной и той же цели, но Google Colab имеет больше преимуществ благодаря поддержке облачных технологий. У вас есть доступ к большему пространству, и вам не нужно беспокоиться о том, что хранилище вашего компьютера будет переполнено. Вы также можете делиться своими блокнотами, входить в систему с любого устройства и получать к ней доступ, или даже сохранять свой блокнот на GitHub
Как установить любую библиотеку Data Science в Python
Учитывая, что на вашем компьютере уже установлен Python, в этом пошаговом разделе мы расскажем вам, как установить любую библиотеку науки о данных на компьютер под управлением Windows. В данном случае будет установлен NumPy, следуйте приведенным ниже шагам:
- Нажмите Пуск и введите cmd. Щелкните правой кнопкой мыши результат и выберите Запуск от имени администратора.
- PIP нужен для установки библиотек Python из PyPi. Если у вас уже есть PIP, пропустите этот шаг; если нет, прочитайте, как установить PIP на свой компьютер.
- Введите pip install numpy и нажмите Enter для запуска. Этот процесс установит NumPy на ваш компьютер, и теперь вы можете импортировать и использовать NumPy на вашем компьютере. Этот процесс должен выглядеть примерно так, как показано на скриншоте ниже, не обращайте внимания на предупреждение и пустые места.(Если вы используете Linux или macOS, просто откройте терминал и введите команду pip install ).
Пришло время использовать Python для Data Science
Среди других языков программирования, таких как R, C++ и Java, Python является лучшим для науки о данных. В этом руководстве вы узнаете, почему Python так популярен для науки о данных. Теперь вы знаете, что предлагает Python и почему такие крупные компании, как Google, Meta, NASA, Tesla и т.д. используют Python
Удалось ли этому руководству убедить вас в том, что Python останется лучшим языком программирования для науки о данных? Если да, продолжайте и создавайте хорошие проекты в области науки о данных; помогите сделать жизнь проще
Комментировать