Warum ist Python für Data Science beliebt?

Python ist eine beliebte höhere Programmiersprache, die hauptsächlich für Datenwissenschaft, Automatisierung, Webentwicklung und künstliche Intelligenz verwendet wird. Es ist eine universelle Programmiersprache, die funktionale Programmierung, objektorientierte Programmierung und prozedurale Programmierung unterstützt. Im Laufe der Jahre ist Python als die beste Programmiersprache für Data Science bekannt und wird häufig von großen Technologieunternehmen für Data Science-Aufgaben verwendet.

In diesem Tutorial erfahren Sie, warum Python für die Datenwissenschaft so beliebt ist und warum es auch in Zukunft beliebt bleiben wird.

Wofür kann Python verwendet werden?

Wie bereits erwähnt, ist Python eine universelle Programmiersprache, was bedeutet, dass sie für fast alles verwendet werden kann.

Eine häufige Anwendung von Python in der Webentwicklung ist die Verwendung von Django oder Flask als Backend für eine Website. Beispielsweise läuft das Backend von Instagram auf Django, und es ist eine der größten Bereitstellungen von Django.

Sie können Python auch für die Spieleentwicklung mit Pygame, Kivy, Arcade usw. verwenden; obwohl es selten verwendet wird. Die Entwicklung mobiler Apps wird nicht ausgelassen, Python bietet viele App-Entwicklungsbibliotheken wie Kivy und KivyMD, die Sie für die Entwicklung von Multiplattform-Apps verwenden können; und viele andere Bibliotheken wie Tkinter, PyQt usw.

Das Hauptthema dieses Tutorials ist die Anwendung von Python in Data Science. Python hat sich als die beste Programmiersprache für Data Science erwiesen und Sie werden in diesem Tutorial wissen, warum.

Was ist Datenwissenschaft?

Gemäß Orakel, Data Science kombiniert mehrere Bereiche, darunter Statistik, wissenschaftliche Methoden, künstliche Intelligenz (KI) und Datenanalyse, um Wert aus Daten zu extrahieren. Es umfasst die Vorbereitung von Daten für die Analyse, einschließlich Bereinigung, Aggregation und Bearbeitung der Daten, um eine erweiterte Datenanalyse durchzuführen.

Data Science ist in verschiedenen Branchen anwendbar und hilft, Probleme zu lösen und mehr über das Universum zu erfahren. In der Gesundheitsbranche hilft Data Science Ärzten, vergangene Daten für Entscheidungen zu nutzen, beispielsweise für die Diagnose oder die richtige Behandlung einer Krankheit. Der Bildungssektor wird nicht ausgelassen, Sie können jetzt dank Data Science vorhersagen, dass Schüler die Schule abbrechen.

Python hat eine einfache Syntax

Was kann das Programmieren noch viel einfacher machen als eine intuitive Syntax? In Python brauchen Sie nur eine Zeile, um Ihr erstes Programm auszuführen: einfach tippen print("Hallo Welt!") und laufen - so einfach ist das.

Python hat eine sehr einfache Syntax und macht das Programmieren viel einfacher und schneller. Beim Schreiben von Funktionen sind keine geschweiften Klammern erforderlich, kein Semikolon ist Ihr Feind, und Sie müssen nicht einmal Bibliotheken importieren, bevor Sie grundlegenden Code schreiben.

Dies ist ein Vorteil, den Python gegenüber anderen Programmiersprachen hat. Sie neigen weniger dazu, Fehler zu machen, und Sie können Fehler leicht erkennen.

Breite Gemeinschaft

Data Science ist ein komplexes Gebiet, das Sie nicht ohne Hilfe erledigen können. Python bietet durch seine breite Community alle Hilfe, die Sie benötigen. Wann immer Sie nicht weiterkommen, durchsuchen Sie es einfach und Ihre Antwort wartet auf Sie. Paketüberfluss ist eine sehr beliebte Website, auf der Fragen und Antworten zu Programmierproblemen gepostet werden.

Wenn Ihr Problem neu ist, was selten vorkommt, können Sie Fragen stellen, und die Leute wären bereit, Antworten zu geben.

Python bietet alle Bibliotheken

Du brauchst dringend Wasser und hast nur zwei Tassen auf dem Tisch. Einer ist zu einem Viertel mit Wasser gefüllt, während der andere fast voll ist. Würdest du den Becher mit viel Wasser tragen oder den anderen, obwohl beide Wasser haben? Sie möchten die Tasse mit viel Wasser tragen, weil Sie wirklich Wasser brauchen. Dies ist mit Python vergleichbar, es bietet alle Bibliotheken, die Sie jemals für Data Science benötigen würden, Sie möchten definitiv keine andere Programmiersprache mit nur wenigen verfügbaren Bibliotheken verwenden.

Sie werden eine großartige Erfahrung bei der Arbeit mit diesen Bibliotheken haben, da sie wirklich einfach zu bedienen sind. Wenn Sie eine Bibliothek installieren müssen, suchen Sie unter nach dem Namen der Bibliothek PyPI.org und befolgen Sie die Anweisungen am Ende dieses Artikels, um die Bibliothek zu installieren.

Verwandt: Data Science-Bibliotheken für Python, die jeder Data Scientist verwenden sollte

Numerische Python - NumPy

NumPy ist eine der am häufigsten verwendeten Data-Science-Bibliotheken. Es ermöglicht Ihnen, mit numerischen und wissenschaftlichen Aufgaben in Python zu arbeiten. Daten werden mithilfe von Arrays oder sogenannten Listen dargestellt, die in jeder Dimension vorliegen können: 1-dimensionales (1D) Array, 2-dimensionales (2D) Array, 3-dimensionales (3D) Array und so weiter.

Pandas

Pandas ist auch eine beliebte datenwissenschaftliche Bibliothek, die für die Datenvorbereitung, Datenverarbeitung und Datenvisualisierung verwendet wird. Mit Pandas können Sie Daten in verschiedenen Formaten wie CSV (kommagetrennte Werte) oder TSV (tabulatorgetrennte Werte) importieren. Pandas funktioniert wie Matplotlib, weil es Ihnen erlaubt, verschiedene Arten von Plots zu erstellen. Eine weitere coole Funktion, die Pandas bietet, ist, dass Sie damit SQL-Abfragen lesen können. Wenn Sie also eine Verbindung zu Ihrer Datenbank hergestellt haben und SQL-Abfragen in Python schreiben und ausführen möchten, ist Pandas eine gute Wahl.

Matplotlib und Seaborn

Matplotlib ist eine weitere großartige Bibliothek, die Python anbietet. Es wurde auf der Grundlage von MatLab entwickelt - einer Programmiersprache, die hauptsächlich für wissenschaftliche und Visualisierungszwecke verwendet wird. Mit Matplotlib können Sie mit nur wenigen Codezeilen verschiedene Arten von Diagrammen zeichnen.

Sie können Diagramme zeichnen, um beliebige Daten zu visualisieren, um Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen oder die Daten besser darzustellen. Andere Bibliotheken wie Pandas, Seaborn und OpenCV verwenden ebenfalls Matplotlib zum Zeichnen anspruchsvoller Diagramme.

Seaborn (nicht Seaborne) ist genau wie Matplotlib, nur dass Sie mehr Optionen haben - um verschiedenen Teilen Ihrer Diagramme verschiedene Farben oder Farbtöne zu geben. Sie können schöne Diagramme zeichnen und das Aussehen anpassen, um die Datendarstellung zu verbessern.

Offenes maschinelles Sehen - OpenCV

Vielleicht möchten Sie ein OCR-System (Optical Character Recognition), einen Dokumentenscanner und ein Bild erstellen Filter, Bewegungssensor, Sicherheitssystem oder irgendetwas anderes, das mit Computer Vision zu tun hat, sollten Sie ausprobieren OpenCV. Diese erstaunliche und kostenlose Bibliothek, die von Python angeboten wird, ermöglicht es Ihnen, Computer-Vision-Systeme mit nur wenigen Codezeilen zu erstellen. Sie können mit Bildern, Videos oder sogar Ihrem Webcam-Feed arbeiten und bereitstellen.

Scikit-lernen - Sklearn

Scikit-learn ist die beliebteste Bibliothek, die speziell für Aufgaben des maschinellen Lernens in der Datenwissenschaft verwendet wird. Sklearn bietet alle Dienstprogramme, die Sie benötigen, um Ihre Daten zu nutzen und Modelle für maschinelles Lernen in nur wenigen Codezeilen zu erstellen.

Es gibt verschiedene maschinelle Lernaufgaben wie lineare Regression (einfach und mehrfach), logistische Regression, k-nächste Nachbarn, Naive Bayes, Support Vector Regression, Random Forest Regression, Polynomial Regression, einschließlich Klassifikation und Clustering Aufgaben.

Obwohl Python aufgrund seiner Syntax einfach ist; Es gibt Tools, die speziell für Data Science entwickelt wurden. Jupyter Notebook ist das erste Tool, es ist eine von Anaconda erstellte Entwicklungsumgebung, um Python-Code für Data-Science-Aufgaben zu schreiben. Sie können Codes in Zellen schreiben und sofort ausführen, sie gruppieren oder sogar Dokumentation einfügen, wie dies durch die Markdown-Funktion bereitgestellt wird.

Eine beliebte Alternative ist Google Colaboratory, auch bekannt als Google Colab. Sie sind ähnlich und werden für denselben Zweck verwendet, aber Google Colab hat aufgrund seiner Cloud-Unterstützung mehr Vorteile. Sie haben Zugriff auf mehr Speicherplatz und müssen sich keine Sorgen machen, dass Ihr Computerspeicher voll wird. Sie können Ihre Notizbücher auch freigeben, sich auf jedem Gerät anmelden und darauf zugreifen oder Ihr Notizbuch sogar auf GitHub speichern.

So installieren Sie eine beliebige Data Science-Bibliothek in Python

Vorausgesetzt, Sie haben Python bereits auf Ihrem Computer installiert, führt Sie dieser Schritt-für-Schritt-Abschnitt durch die Installation einer Data-Science-Bibliothek auf Ihrem Windows-Computer. NumPy wird in diesem Fall installiert, gehen Sie wie folgt vor:

1. Drücken Sie Anfang und Typ cmd. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Ergebnis und wählen Sie aus Als Administrator ausführen.

1. Sie benötigen PIP, um Python-Bibliotheken von PyPi zu installieren. Wenn Sie dies bereits getan haben, können Sie diesen Schritt gerne überspringen; wenn nicht, bitte lesen wie Sie PIP auf Ihrem Computer installieren.
2. Typ pip installiere numpy und drücke Eingeben laufen. Dieser Vorgang installiert NumPy auf Ihrem Computer und Sie können jetzt NumPy auf Ihrem Computer importieren und verwenden. Dieser Vorgang sollte dem unten gezeigten Screenshot ähneln, ignorieren Sie die Warnung und die Leerzeichen. (Wenn Sie Linux oder macOS verwenden, öffnen Sie einfach ein Terminal und geben Sie die Pip installieren Befehl).

Es ist an der Zeit, Python für Data Science zu verwenden

Neben anderen Programmiersprachen wie R, C++ und Java; Python ist das Beste für Data Science. Dieses Tutorial hat Sie durch die Gründe geführt, warum Python für die Datenwissenschaft so beliebt ist. Sie wissen jetzt, was Python bietet und warum große Unternehmen wie Google, Meta, NASA, Tesla usw. Python verwenden.

Konnte Sie dieses Tutorial davon überzeugen, dass Python die beste Programmiersprache für Data Science bleiben wird? Wenn ja, machen Sie weiter und bauen Sie nette Data-Science-Projekte auf; helfen, das Leben leichter zu machen.

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