Veri Bilimi İçin Neden Python Kullanılır?

0 73

Python, yapısal ve fonksiyonel programlama modellerini destekleyen üst düzey ve nesneye yönelik bir programlama dilidir . Özellikleri nedeniyle Python, büyük ve karmaşık veri kümelerini hızlı ve verimli bir şekilde işleyebilir ve ilişkilendirebilir. Bu yüzden Uber, PayPal ve Facebook gibi önde giden teknoloji girişimler, markaları, uygulamalarını oluşturmak için kullandıkları programlama dili olarak Python’u seçti. Ayrıca, daha fazla geliştiricinin veri bilimi için Python’u öğrenmek için zaman ayırmasının nedeni de budur. Geliştiricilerin (ve hatta geliştirici olmayanların) veri bilimi kursları ve sertifikaları için Python’a yatırım yapmasının diğer nedenleri.

Sitemizde yer alan Veri Bilimine Başlangıç Rehberi ve Python Derslerine bakarak hemen programlama dünyasına giriş yapabilirsiniz.

Veri bilimi için Python öğrenmek kolaydır.

Herhangi bir programlama dilini kullanarak kod oluşturmadan önce, iki şeyi bilmeniz gerekir: kullanılacak komutlar ve bunların nasıl yazıldığına dair sıra.

Bu iki parametre, kodlamayı çok sıkıcı bir görev yapan şeydir.

Bu gereksinimlerden herhangi birini yanlış yaparsanız, programınız çalışmaz.

Kodlamayı daha da karmaşık hale getiren şey, Java ve Ruby gibi popüler programlama dillerini kullanarak kod oluşturmak için kullanılan komutların çoğunun basit olmamasıdır.

Örneğin, ekranda “Merhaba Dünya” ifadesini yazdırmak için Java’da bir kod oluşturacaksanız, kod şöyle görünecektir:

public class Main 
{ 
    public static void main(String args[]) 
    { 
        System.out.println("Hello, World"); 
    } 
}
Bu komutların her birinin ne anlama geldiğini, koda neden dahil edilmeleri gerektiğini ve neden bu sırayla yerleştirilmelerini bilmeniz gerekir.

Aksi takdirde, program istediğiniz şekilde çalışmazsa kodu düzeltmek zor olacaktır.

Bu yüzden bir programcıyı öğrenmek, master yapmak ve program oluşturmak için kullanmak uzun sürebilir.

Python ise diğer dillere göre daha basit komutlar kullanıyor. Kod parçacığı oluşturmak için komutları dizmek için kullanılan sözdizimi de daha doğaldır.

Ekranda “Merhaba Dünya” ifadesini yazdıracak bir kod oluşturma örneğini tekrar kullanarak, Python kullanarak oluşturduğunuzda şöyle görünecektir:

print ("Hello World")

Kodun sadece daha kısa değil, aynı zamanda daha kolay anlaşıldığına dikkat edin. Programlamada arka planı olmayan biri bile bu kodun ne yapacağını bilecektir.

Bu nedenle programcılar veri programlama için Python’u diğer programlama dillerine kıyasla daha kolay öğrenirler .

Veri bilimcileri Python kullanmayı tercih ediyor.

Veri bilimcileri büyük ve karmaşık ham veri setlerini organize etmekten, temizlemekten ve basitleştirmekten sorumludur.

Ayrıca, hem etkili hem de basit çözümler bulmak için verileri analiz etmekten sorumludurlar.

Python gibi bir programlama dili kullanmak işlerini kolaylaştırmaya yardımcı olur, çünkü sözdizimi ve programlama gereksinimleri diğer dillerle karşılaştırıldığında kullanımı ve anlaşılması daha kolaydır.

Veri bilimcilerinin veri bilimi için Python’u öğrenmeyi tercih etmesinin bir başka nedeni, Python’un en önemli üç veri bilimi kütüphanesini desteklemesidir: NumPy, Pandas ve Matplotlib.

Bu kütüphaneler zaten Python programcılarının kodlama için kullandığı bir araç olan Juptyer Notebook’a dahil edilmiştir.

Veri bilimi giderek daha fazla talep görüyor.

Kilit karar vericiler, işletmeleri için daha iyi ve daha kârlı kararlar almak için verilere güvenirler.

Büyük veri artık her büyüklükteki ve tüm endüstrilerdeki şirketler için giderek daha erişilebilir hale geliyor.

Bu nedenle işletmeler artık karlarını ve ölçeğini artırmak için bunları kullanmanın yollarını arıyorlar.

Sonuç olarak, artık veri bilimcileri için daha yüksek bir talep var. IBM uzmanları, veri bilimcilerine duyulan ihtiyacın 2020 yılında% 20 oranında artacağını öngördü.

Bunun da ötesinde, Citigroup gibi birçok şirket artık farklı departmanlardaki çalışanların piyasadaki boşlukları bulmalarına ve daha iyi tahminler yapmalarına yardımcı olmak için veri bilimi için Python’u öğrenmelerini istiyor.

Aslında, Google’daki bu Finansal Analist rolü gibi birçok iş açılışının bir adayın artık veri biliminin bir alt kümesi olan Python ve veri analitiğinde iyi bir şekilde bilgilenmesi gerekmektedir.

Python Gerekli Veri Bilimi

Hızlı veri bilimi için Python öğrenmek için ipuçları.

Doğru yolu seçin.

Veri bilimi ve Python becerileri için talep arttığı için, çevrimiçi bir kurs bulmak zor olmayacaktır.

Doğal eğilim Python geliştirici kursuna gitmektir.

Bu rotadaki sorun, Python’un veri bilimi uygulamaları yerine web sitesi ve uygulama geliştirme hakkında bilgi edinebileceğiniz çok yönlü bir programlama dilidir.

Python’u veri bilimi için nasıl kullanacağınızı hızlı bir şekilde izlemek istiyorsanız , modüllerde bulunan programlama dillerinden biri olarak Python ile veri bilimi üzerine bir ders seçin .

Bu şekilde, veri biliminin nasıl çalıştığını ve veri bilimi için yaygın olarak kullanılan farklı Python programlama türlerini anlayacaksınız.

Aynı zamanda, veri bilimcileri tarafından kullanılan diğer programlama dillerini de tanıyacak ve bilginizi ve becerilerinizi daha da genişleteceksiniz.

Python topluluklarında aktif olun.

Herhangi bir programlama dilini öğrenmek söz konusu olduğunda, deneyim en iyi öğretmenlerden biridir.

Bir Python topluluğuna katılarak, sorularınızı yanıtlamaktan ve programınızı nasıl daha verimli hale getirebileceğinizle ilgili fikirleri paylaşmaktan mutluluk duyacak diğer Python programcılarıyla tanışabilirsiniz.

Uygulama, uygulama, uygulama.

Veri bilimi için Python’u öğrenmek satranç oynamayı öğrenmek gibidir: Öğrenmek biraz zaman alır, ama ustalaşmak bir ömür sürer. Bunu yapmanın tek yolu pratik yapmaktır.

GitHub, Python kullanarak oluşturulan ve çoğaltabileceğiniz veya hatta geliştirebileceğiniz farklı programlar bulabileceğiniz harika bir yerdir.

Python Becerilerini Geliştirin

Ayrıca tamamladığınız programları buraya yükleyebilir ve diğer Python programcılarını çalışmanızı gözden geçirip size geri bildirimde bulunmaya davet edebilirsiniz.

Bonus olarak, GitHub’daki hesabınız, bir iş için başvururken veya bir proje için teklif verirken gösterebileceğiniz çevrimiçi portföy olarak hizmet verebilir.

Veri bilimi için Python’u öğrendiğinizde geniş bir fırsat kapısı sizi bekliyor.

Veri bilimi, şu anda kolayca erişilebilir olan ezici veri miktarı nedeniyle çeşitli endüstrilerdeki birçok işletmede hızla hayati bir bileşen haline geliyor.

Sonuç olarak, artık bu büyük veri kümelerini almalarına ve kritik iş kararları verirken anlayabilecekleri ve kullanabilecekleri şekilde basitleştirmelerine yardımcı olabilecek büyük bir talep var.

Veri bilimi için Python’u öğrenmek için zaman ayırmak, sizi bu şirketlerin aradığı becerilerle donatır ve sizi işe almak istedikleri ana aday yapar.

Kapı şimdi senin için açıldı. Soru şudur: Bunu yapmak için adımlar atacak mısınız?

Sitemizde yer alan Veri Bilimine Başlangıç Rehberi ve Python Derslerine bakarak hemen programlama dünyasına giriş yapabilirsiniz.

Yorumlarınızı bekliyoruz.

Cevap bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

Bu web sitesi deneyiminizi geliştirmek için çerezleri kullanır. Bununla iyi olduğunuzu varsayacağız, ancak isterseniz vazgeçebilirsiniz. Kabul etmek Mesajları Oku