Python ist möglicherweise die beliebteste Programmiersprache des 21. Jahrhunderts. Dies sind einige der Gründe, warum Python so schnell an Popularität gewinnt:
- Lesbarkeit und Syntax von Python, o die Wörter und Zeichen, die zur Kommunikation mit dem Computer verwendet werden, es ist einfach und intuitiv. Es ist wie die englische Sprache!
- Python unterstützt mehrere Paradigmen, aber die meisten würden Python als objektorientierte Programmiersprache beschreiben (OOP).
- Es ist eine Sprache ohne Kosten und Open Source.
- Python hat Hunderte von verschiedenen Bibliotheken und Frameworks, was für eine tolle Ergänzung zu Ihrem Entwicklungsprozess. Sie sparen viel manuelle Zeit und können die gesamte Antwort leicht ersetzen.
Bibliotheken und Frames
Dann, Ich liste einige der beliebten Bibliotheken auf, die häufig in zahlreichen Data Science- und Machine Learning-Projekten verwendet werden:
Ideal für Datenmanagement und -analyse. Pandas bieten Datenmanipulationskontrolle.
NumPy ist eine kostenlose Bibliothek für numerisches Rechnen. Bietet mathematische Funktionen auf hoher Ebene zusammen mit Datenmanipulationen.
Diese Bibliothek bezieht sich auf wissenschaftliches und technisches Rechnen. SciPy kann zur Datenoptimierung und -änderung verwendet werden, Algebra, Spezialfunktionen, etc.
Scikit-Lernen ist eine kostenlose Software-Bibliothek für maschinelles Lernen für die Programmiersprache Python. Es hat einige Klassifikationsalgorithmen, Regression und Gruppierung einschließlich Support Vector Machines, zufällige Wälder, Steigung erhöhen, k-bedeutetetc.
Malplotlib ist eine vollständige Bibliothek zum Erstellen statischer Visualisierungen, animiert und interaktiv in Python.
Seaborn ist eine Python-Datenvisualisierungsbibliothek basierend auf Matplotlib. Bietet eine High-Level-Schnittstelle zum Zeichnen attraktiver und informativer statistischer Diagramme.
Andere Felder, in denen Python verwendet wird
Abgesehen von Data Science, Python hat viele weitere Anwendungen. Eine so flexible und einfach zu verwendende Sprache zu sein, hat sich eine riesige Fangemeinde aufgebaut. Einige der Felder, in denen Python verwendet wird, sind:
- Spieleentwicklung
- Web Entwicklung
- Bildverarbeitung und Computer Vision
- PNL (Verarbeitung natürlicher Sprache)
- Medizin und Pharmakologie
- Astrophysik und Astronomie
- Physikalische Partikel
- Neurowissenschaften
- GUI-Entwicklung (grafische Benutzeroberfläche) … und vieles mehr
Dann, Wie du siehst, wenn du als Data Scientist irgendwie versagt, Sie können Ihre Karriere leicht ändern und Ihre Fähigkeiten als Python-Programmierer oder -Entwickler nutzen.
Die Kernphilosophie der Sprache ist im Dokument zusammengefasst. das Bildquelle, die Sie in jeder Python-IDE sehen können, indem Sie die Zeile ausführen:
importiere das
Da es die beliebteste Programmiersprache auf dem Markt ist, kein Mangel an Online-Ressourcen, in denen Sie Python lernen können, Aber ich glaube fest an Qualität statt Quantität. In diesem Blog, Ich habe versucht, einige der kostenlosen Ressourcen einzubinden, die ich in meinen frühen Tagen des Python-Lernens sehr nützlich fand.
1. Sololernen
Sololernen bringt dir Python sehr spielerisch und interaktiv bei. Der Kurs ist in viele mundgerechte Module unterteilt, jeweils mit Quiz am Ende, um ihr Lernen zu überprüfen. Diese Module sind weiter in Themen unterteilt, damit Sie sich besser konzentrieren können.. Sololearn ist auch im Playstore und Appstore aktiviert, sodass Sie unterwegs lernen können.
2. DataPeaker
Vidhya-Analytik, beim Bloggen über Data Science und maschinelles Lernen, bietet mehrere kostenlose Kurse an, die dir Python und Data Science im Allgemeinen beibringen, vom Anfängerniveau bis zum ziemlich fortgeschrittenen Niveau. Der Kursleiter verwendet Jupyter Notebook für praktische Konzepte. Sie können die Notizbücher ganz einfach zum persönlichen Üben und späteren Gebrauch herunterladen. Zertifikate werden auch am Ende der Kurse ausgestellt.
3. Kaggle
Gleichzeitig mit einer großen Data-Science-Community, Kaggle Es bietet auch mehrere kostenlose Zertifizierungskurse an. Auch wenn diese Kurse möglicherweise nicht viele tiefgreifende Lehren enthalten, bieten bewährte Verfahren für die Kaggle-Schnittstelle und den Kernel, was dir auf Dauer nützlich sein wird, da er ein Data Science-Enthusiast ist, wird die meiste Zeit in Kaggle verbringen. .
4. Krish Naik
Wenn es um die Verfügbarkeit kostenloser Ressourcen geht, Youtube ist eine der besten Seiten zum Suchen. Die Tutorials von Krish Naik sie sind wirklich beeindruckend. Seine Lehrmethoden sind vergleichbar mit den Kursen, die auf seriösen Websites wie Coursera . verfügbar sind, Edx, etc. Die Playlist enthält auch zahlreiche geführte Projekte, die Ihnen helfen zu verstehen, wie Python in realen Projekten und Daten verwendet wird..
5. Hacker-Rang
Obwohl dies ein Webportal ist, um das Programmieren zu üben, anstatt codieren zu lernen, Ich habe mehr Fähigkeiten, um Programme in Python zu schreiben, aus Hacker-Rang als jedes andere online gefundene Kurs- oder Studienmaterial. Codieren ist wie Mathe. Du musst es tun, anstatt es nur theoretisch zu studieren. Ein Programm pro Tag zu schreiben ist eine gesunde Angewohnheit, dem ich selbst folge und jedem empfehle, ihm zu folgen. HackerRank bietet Übungsaufgaben für Anfänger bis hin zu ziemlich fortgeschrittenen Niveaus. Die Benutzeroberfläche ist ausgezeichnet und die Fragen sind sehr gut geschrieben, mit Beispielen, damit es keine Unklarheiten bezüglich der Fragen gibt.
Auch nach all dem, wenn Sie nicht sagen können, was das Problem erfordert, du kannst das überprüfen Diskussionen (Bearbeiten) Tab, wo sich ein großer Teil der Community einbringt und Gespräche führt, um anderen bei jeder Art von Problem zu helfen, das sie haben (Fachmännischer Rat: wenn du die frage einfach nicht lösen kannst, Es gibt immer einen Typen im Diskussionsforum, der seinen ganzen Code postet hahaha). Ich empfehle dringend, die Theorie der oben genannten Ressourcen zu studieren und Probleme im Zusammenhang mit den gerade studierten Themen zu üben., nebeneinander, um eine solide Python-Codierungsgrundlage aufzubauen.
Wenn Sie gerade erst mit Ihrer Data Science-Reise beginnen, Es wird überwältigend sein, so viel Material online zu sehen. Mein Rat an Sie ist, einen Kurs oder ein Programm auszuwählen, von dem Sie denken, dass es gut für Sie ist, und beginnen Sie damit..
Sei konsequent und übe weiter. Manche Konzepte mögen schwierig erscheinen, aber mach dir keine Sorgen, suche sie auf anderen Websites, Üben Sie weitere Probleme zu diesem Thema und in kürzester Zeit werden Sie Python beherrschen. Die oben genannten Websites und Kurse sind diejenigen, von denen ich das Gefühl habe, dass sie mir beim Start sehr geholfen haben., und ich hoffe, sie tun das gleiche mit dir. Gesundheit!!
Die in diesem Beitrag gezeigten Medien sind nicht Eigentum von DataPeaker und werden nach Ermessen des Autors verwendet.
