Python è forse il linguaggio di programmazione più popolare del 21° secolo. Questi sono alcuni dei motivi per cui Python sta guadagnando popolarità a un ritmo così alto:
- Leggibilità e sintassi di Python, o le parole e i caratteri utilizzati per comunicare con il computer, è semplice e intuitivo. È proprio come la lingua inglese!
- Python supporta più paradigmi, ma la maggior parte descriverebbe Python come un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti (OOP).
- È un linguaggio senza costi e open source.
- Python ha centinaia di librerie e framework differenti, che grande aggiunta alla tua procedura di sviluppo. Risparmiano molto tempo manuale e possono sostituire facilmente l'intera risposta.
Librerie e cornici
Prossimo, Elenco alcune delle librerie popolari che vengono spesso utilizzate in numerosi progetti di data science e machine learning:
Ideale per la gestione e l'analisi dei dati. I panda forniscono il controllo sulla manipolazione dei dati.
NumPy è una libreria gratuita per il calcolo numerico. Fornisce funzioni matematiche di alto livello insieme alla manipolazione dei dati.
Questa libreria è correlata all'informatica scientifica e tecnica. SciPy può essere utilizzato per l'ottimizzazione e la modifica dei dati, algebra, funzioni speciali, eccetera.
Scikit-impara è una libreria di machine learning software gratuita per il linguaggio di programmazione Python. Ha parecchi algoritmi di classificazione, regressione e raggruppamento comprese le macchine vettoriali di supporto, foreste casuali, aumento de gradienteGradiente es un término utilizado en diversos campos, como la matemática y la informática, para describir una variación continua de valores. In matematica, se refiere a la tasa de cambio de una función, mientras que en diseño gráfico, se aplica a la transición de colores. Este concepto es esencial para entender fenómenos como la optimización en algoritmos y la representación visual de datos, permitiendo una mejor interpretación y análisis en..., k-significaeccetera.
Malplotlib è una libreria completa per la creazione di visualizzazioni statiche, animato e interattivo in Python.
Seaborn è una libreria di visualizzazione dati Python basata su matplotlib. Fornisce un'interfaccia di alto livello per disegnare grafici statistici interessanti e informativi.
Altri campi in cui viene utilizzato Python
Oltre alla scienza dei dati, Python ha molte più applicazioni. Essendo un linguaggio così flessibile e facile da usare, ha costruito un'enorme base di fan per se stesso. Alcuni dei campi in cui viene utilizzato Python sono:
- Sviluppo del gioco
- sviluppo web
- Elaborazione delle immagini e visione artificiale
- PNL (elaborazione del linguaggio naturale)
- Medicina e Farmacologia
- Astrofisica e Astronomia
- Particelle fisiche
- Neuroscienza
- Sviluppo GUI (Interfaccia grafica utente) … e altro ancora
Quindi, come potete vedere, se in qualche modo fallisci come data scientist, puoi cambiare facilmente la tua carriera e sfruttare le tue capacità di programmatore o sviluppatore Python.
La filosofia di base della lingua è riassunta nel documento. il Fonte immagine, che puoi vedere in qualsiasi IDE Python eseguendo la linea:
importa questo
Poiché è il linguaggio di programmazione più popolare in circolazione, non mancano le risorse online dove puoi imparare Python, ma credo fermamente nella qualità rispetto alla quantità. In questo blog, Ho provato a includere alcune delle risorse gratuite che ho trovato molto utili nei miei primi giorni di apprendimento di Python.
1. Soloimpara
Soloimpara ti insegna Python in un modo molto giocoso e interattivo. Il corso è suddiviso in tanti moduli di dimensioni ridotte, ciascuno con quiz alla fine per esaminare il loro apprendimento. Questi moduli sono ulteriormente suddivisi in argomenti per aiutarti a concentrarti meglio.. Sololearn è abilitato anche su Playstore e Appstore che ti aiuta a imparare in movimento.
2. DataPeaker
Vidhya Analytics, mentre scrivi su un blog su data science e machine learning, offre diversi corsi gratuiti che ti insegneranno Python e la scienza dei dati in generale, da un livello principiante a un livello abbastanza avanzato. L'istruttore utilizza Jupyter Notebook per concetti pratici. Puoi facilmente scaricare i quaderni per esercitarti personalmente e per un uso successivo. Gli attestati vengono forniti anche alla fine dei corsi.
3. Kaggle
Allo stesso tempo, avere una grande comunità di data science, Kaggle offre anche diversi corsi di certificazione gratuiti. Anche se questi corsi potrebbero non avere molti insegnamenti approfonditi, offrono buone pratiche per l'interfaccia e il kernel di Kaggle, che ti sarà utile a lungo termine, visto che è un appassionato di data science, trascorrerà la maggior parte del suo tempo a Kaggle. .
4. krish naik
Quando si tratta della disponibilità di risorse gratuite, Youtube è uno dei migliori siti per cercare. I tutorial offerti da krish naik sono davvero impressionanti. I suoi metodi di insegnamento sono alla pari con i corsi disponibili su siti Web affidabili come Coursera, Edx, eccetera. La playlist contiene anche numerosi progetti guidati per aiutarti a capire come viene utilizzato Python in progetti e dati reali..
5. HackerRank
Anche se questo è un portale web per esercitarsi con la programmazione, invece di imparare a programmare, Ho più abilità per scrivere programmi in Python, a partire dal HackerRank rispetto a qualsiasi altro corso o materiale di studio trovato online. La programmazione è come la matematica. Devi farlo, invece di studiarlo solo in teoria. Scrivere un programma al giorno è una sana abitudine, che io stesso seguo e consiglio a tutti di seguirlo. HackerRank offre problemi di pratica dai principianti ai livelli abbastanza avanzati. L'interfaccia utente è eccellente e le domande sono scritte molto bene, con esempi, quindi non c'è ambiguità per quanto riguarda le domande.
Anche dopo tutto questo, se non sai dire cosa richiede il problema, puoi controllare il Discussioni (modifica) tab, dove una gran parte della comunità viene coinvolta e parla per aiutare gli altri con qualsiasi tipo di problema che hanno (Consulenza professionale: se proprio non riesci a risolvere la domanda, c'è sempre un ragazzo nel forum di discussione che pubblica tutto il suo codice hahaha). Consiglio vivamente di studiare la teoria delle risorse sopra menzionate e di praticare problemi relativi agli argomenti appena studiati., vicini l'uno all'altro, per costruire una solida base di codifica Python.
Quando hai appena iniziato il tuo viaggio nella scienza dei dati, sarà travolgente vedere così tanto materiale disponibile online. Il mio consiglio è di scegliere un corso o un programma che ritieni possa essere adatto a te e iniziare a farlo..
Sii coerente e continua a esercitarti. Alcuni concetti possono sembrare difficili, ma evita di preoccuparti, cercali su altri siti, pratica più problemi relativi a quell'argomento e in pochissimo tempo sarai abile in Python. I siti Web e i corsi sopra menzionati sono quelli che sento mi hanno aiutato molto durante l'inizio., e spero che facciano lo stesso con te. Salute!!
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