Python est probablement le langage de programmation le plus populaire du 21e siècle. Ce sont quelques-unes des raisons pour lesquelles Python gagne en popularité à un rythme aussi élevé:
- Lisibilité et syntaxe Python, o les mots et caractères utilisés pour communiquer avec l'ordinateur, c'est simple et intuitif. C'est comme la langue anglaise!
- Python prend en charge plusieurs paradigmes, mais la plupart décriraient Python comme un langage de programmation orienté objet (POO).
- C'est un langage sans frais et open source.
- Python a des centaines de bibliothèques et de frameworks différents, quel excellent ajout à votre procédure de développement. Ils permettent de gagner beaucoup de temps manuel et peuvent facilement remplacer toute la réponse.
Bibliothèques et cadres
Ensuite, Je liste certaines des bibliothèques populaires qui sont souvent utilisées dans de nombreux projets de science des données et d'apprentissage automatique:
Idéal pour la gestion et l'analyse des données. Les pandas assurent le contrôle de la manipulation des données.
NumPy est une bibliothèque gratuite pour le calcul numérique. Fournit des fonctions mathématiques de haut niveau ainsi que des manipulations de données.
Cette bibliothèque est liée au calcul scientifique et technique. SciPy peut être utilisé pour l'optimisation et la modification des données, algèbre, fonctions spéciales, etc.
Scikit-apprendre est une bibliothèque logicielle gratuite d'apprentissage automatique pour le langage de programmation Python. Il a pas mal d'algorithmes de classification, régression et regroupement, y compris les machines à vecteurs de support, forêts aléatoires, augmentation de la pente, k-signifieetc.
Malplotlib est une bibliothèque complète pour créer des visualisations statiques, animé et interactif en Python.
Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données Python basée sur matplotlib. Fournit une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants et informatifs.
Autres champs où Python est utilisé
En dehors de la science des données, Python a beaucoup plus d'applications. Être une langue si flexible et facile à utiliser, s'est constitué une énorme base de fans. Certains des champs où Python est utilisé sont:
- Développement de jeu
- Développement web
- Traitement d'images et vision par ordinateur
- PNL (traitement du langage naturel)
- Médecine et pharmacologie
- Astrophysique et Astronomie
- Particules physiques
- Neurosciences
- Développement d'interface graphique (interface utilisateur graphique) … beaucoup plus
Ensuite, Comme vous pouvez le voir, si vous échouez d'une manière ou d'une autre en tant que data scientist, vous pouvez facilement changer de carrière et profiter de vos compétences en tant que programmeur ou développeur Python.
La philosophie de base de la langue est résumée dans le document. Les Source de l'image, que vous pouvez voir dans n'importe quel IDE Python en exécutant la ligne:
importer ceci
Puisqu'il s'agit du langage de programmation le plus populaire, les ressources en ligne ne manquent pas pour apprendre Python, mais je crois fermement à la qualité plutôt qu'à la quantité. Dans ce blog, J'ai essayé d'inclure certaines des ressources gratuites que j'ai trouvées très utiles au début de mon apprentissage de Python.
1. Apprendre en solo
Apprendre en solo vous apprend Python de manière très ludique et interactive. Le cours est divisé en de nombreux modules de la taille d'une bouchée, chacun avec des quiz à la fin pour examiner leur apprentissage. Ces modules sont subdivisés en sujets pour vous aider à mieux vous concentrer.. Sololearn est également activé sur Playstore et Appstore, ce qui vous aide à apprendre en déplacement.
2. DataPeaker
Vidhya Analytics, tout en bloguant sur la science des données et l'apprentissage automatique, propose plusieurs cours gratuits qui vous apprendront Python et la science des données en général, d'un niveau débutant à un niveau assez avancé. L'instructeur utilise Jupyter Notebook pour des concepts pratiques. Vous pouvez facilement télécharger les cahiers pour une pratique personnelle et une utilisation ultérieure. Des certificats sont également fournis à la fin des cours.
3. Kaggle
En même temps, avoir une grande communauté de science des données, Kaggle il propose également plusieurs cours de certification gratuits. Même si ces cours n'ont pas beaucoup d'enseignements approfondis, offre de bonnes pratiques pour l'interface et le noyau Kaggle, qui vous sera utile à long terme, puisqu'il est un passionné de science des données, passera la plupart de son temps à Kaggle. .
4. Krish Naik
En ce qui concerne la disponibilité des ressources gratuites, Youtube est l'un des meilleurs sites de recherche. Les tutoriels proposés par Krish Naik ils sont vraiment impressionnants. Ses méthodes d'enseignement sont à la hauteur des cours disponibles sur des sites Web réputés comme Coursera, Edx, etc. La liste de lecture contient également de nombreux projets guidés pour vous aider à comprendre comment Python est utilisé dans des projets et des données réels..
5. HackerRank
Même s'il s'agit d'un portail Web pour pratiquer le codage, au lieu d'apprendre à coder, J'ai plus de compétences pour écrire des programmes en Python, depuis HackerRank que tout autre cours ou matériel d'étude trouvé en ligne. Le codage, c'est comme les maths. Tu dois le faire, au lieu de simplement l'étudier en théorie. Écrire un programme par jour est une habitude saine, que je suis moi-même et que je recommande à tout le monde de le suivre. HackerRank propose des problèmes de pratique du débutant au niveau assez avancé. L'interface utilisateur est excellente et les questions sont très bien écrites, avec des exemples, donc il n'y a pas d'ambiguïté sur les questions.
Même après tout ça, si vous ne pouvez pas dire ce que le problème nécessite, vous pouvez vérifier le Discussions (modifier) languette, où une grande partie de la communauté s'implique et parle pour aider les autres avec tout type de problème qu'ils ont (Conseils professionnels: si vous ne pouvez pas résoudre la question, il y a toujours un mec dans le forum de discussion qui poste tout son code hahaha). Je recommande fortement d'étudier la théorie des ressources mentionnées ci-dessus et de pratiquer des problèmes liés aux sujets que vous venez d'étudier., à côté de l'autre, pour construire une base de codage Python solide.
Lorsque vous commencez tout juste votre parcours en science des données, ce sera bouleversant de voir autant de matériel disponible en ligne. Mon conseil est de choisir un cours ou un programme que vous pensez être bon pour vous et de commencer à le faire..
Soyez cohérent et continuez à pratiquer. Certaines notions peuvent sembler difficiles, mais évite de t'inquiéter, cherchez-les sur d'autres sites, pratiquez plus de problèmes liés à ce sujet et en un rien de temps, vous maîtriserez Python. Les sites Web et les cours mentionnés ci-dessus sont ceux qui, selon moi, m'ont beaucoup aidé au début., et j'espère qu'ils te feront la même chose. Santé!!
Les médias présentés dans cet article ne sont pas la propriété de DataPeaker et sont utilisés à la discrétion de l'auteur.
