Python é possivelmente a linguagem de programação mais popular do século 21. Estas são algumas das razões pelas quais o Python está ganhando popularidade a uma taxa tão alta:
- Legibilidade e sintaxe do Python, o as palavras e caracteres usados para se comunicar com o computador, es simple e intuitiva. É como a língua inglesa!
- Python suporta múltiplos paradigmas, mas a maioria descreveria Python como uma linguagem de programação orientada a objetos (OOP).
- É uma linguagem sem custos e de código aberto.
- Python tem centenas de bibliotecas e estruturas diferentes, que grande adição ao seu procedimento de desenvolvimento. Eles economizam muito tempo manual e podem facilmente substituir toda a resposta.
Bibliotecas e molduras
A seguir, Eu listo algumas das bibliotecas populares que são frequentemente usadas em vários projetos de ciência de dados e aprendizado de máquina:
Ideal para gerenciamento e análise de dados. Pandas fornecem controle de manipulação de dados.
NumPy é uma biblioteca gratuita para computação numérica. Fornece funções matemáticas de alto nível junto com manipulações de dados.
Esta biblioteca está relacionada à computação científica e técnica. SciPy pode ser usado para otimização e modificação de dados, álgebra, funções especiais, etc.
Scikit-aprender é uma biblioteca de aprendizado de máquina de software livre para a linguagem de programação Python. Tem alguns algoritmos de classificação, regressão e agrupamento incluindo máquinas de vetores de suporte, florestas aleatórias, aumento de gradienteGradiente é um termo usado em vários campos, como matemática e ciência da computação, descrever uma variação contínua de valores. Na matemática, refere-se à taxa de variação de uma função, enquanto em design gráfico, Aplica-se à transição de cores. Esse conceito é essencial para entender fenômenos como otimização em algoritmos e representação visual de dados, permitindo uma melhor interpretação e análise em..., k-significaetc.
Malplotlib é uma biblioteca completa para a criação de visualizações estáticas, animado e interativo em Python.
Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados Python baseada em matplotlib. Fornece uma interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos atraentes e informativos.
Outros campos onde Python é usado
Além da ciência de dados, Python tem muitos outros aplicativos. Sendo uma linguagem tão flexível e fácil de usar, construiu uma grande base de fãs para si mesmo. Alguns dos campos onde o Python é usado são:
- Desenvolvimento de jogos
- Desenvolvimento web
- Processamento de imagens e visão computacional
- PNL (processamento de linguagem natural)
- Medicina e Farmacologia
- Astrofísica e Astronomia
- Partículas físicas
- Neurociência
- Desenvolvimento de GUI (Interface gráfica do usuário) … e muito mais
Então, como você pode ver, se você de alguma forma falhar como cientista de dados, você pode facilmente mudar sua carreira e tirar proveito de suas habilidades como programador ou desenvolvedor Python.
A filosofia central da linguagem está resumida no documento. a Fonte da imagem, que você pode ver em qualquer IDE Python executando a linha:
importe isso
Por ser a linguagem de programação mais popular que existe, não faltam recursos online onde você pode aprender Python, mas eu acredito firmemente na qualidade ao invés da quantidade. Neste blog, Tentei incluir alguns dos recursos gratuitos que achei muito úteis em meus primeiros dias de aprendizado de Python.
1. Sololearn
Sololearn ensina Python de uma forma muito lúdica e interativa. O curso é dividido em muitos módulos pequenos, cada um com questionários no final para examinar sua aprendizagem. Esses módulos são subdivididos em tópicos para ajudá-lo a se concentrar melhor.. Sololearn também está habilitado na Playstore e Appstore, o que ajuda você a aprender em qualquer lugar.
2. DataPeaker
Vidhya Analytics, enquanto faz um blog sobre ciência de dados e aprendizado de máquina, oferece vários cursos gratuitos que ensinam Python e ciência de dados em geral, de um nível iniciante a um nível bastante avançado. O instrutor usa o Jupyter Notebook para conceitos práticos. Você pode baixar facilmente os blocos de anotações para prática pessoal e uso posterior. Os certificados também são fornecidos no final dos cursos.
3. Kaggle
Ao mesmo tempo, ter uma grande comunidade de ciência de dados, Kaggle também oferece vários cursos de certificação gratuitos. Mesmo que esses cursos possam não ter muitos ensinamentos aprofundados, oferecem boas práticas para a interface e kernel Kaggle, que será útil para você no longo prazo, já que ele é um entusiasta da ciência de dados, vai passar a maior parte do tempo no Kaggle. .
4. Krish Naik
Quando se trata de disponibilidade de recursos gratuitos, Youtube é um dos melhores sites para pesquisar. Os tutoriais oferecidos por Krish Naik eles são realmente impressionantes. Seus métodos de ensino estão de acordo com os cursos disponíveis em sites de renome como o Coursera, Edx, etc. A lista de reprodução também contém vários projetos guiados para ajudá-lo a entender como o Python é usado em projetos e dados da vida real..
5. HackerRank
Mesmo que este seja um portal da web para praticar codificação, em vez de aprender a codificar, Eu adquiri mais habilidades para escrever programas em Python, a partir de HackerRank do que qualquer outro curso ou material de estudo encontrado online. Codificar é como matemática. Você deve fazer isso, em vez de apenas estudar em teoria. Escrever um programa por dia é um hábito saudável, que eu mesmo sigo e recomendo a todos que o sigam. O HackerRank oferece problemas de prática desde iniciantes até níveis bastante avançados. A interface do usuário é excelente e as perguntas são muito bem escritas, com exemplos, então não há ambigüidade em relação às questões.
Mesmo depois de tudo isso, se você não pode dizer o que o problema requer, você pode verificar o Discussões (editar) aba, onde uma grande parte da comunidade se envolve e conversa para ajudar outras pessoas com qualquer tipo de problema que eles tenham (Aconselhamento profissional: se você simplesmente não consegue resolver a questão, há sempre um cara no fórum de discussão que posta todo o seu código hahaha). Eu recomendo fortemente estudar a teoria dos recursos mencionados acima e praticar os problemas relacionados aos tópicos que você acabou de estudar., ao lado uns dos outros, para construir uma base sólida de codificação Python.
Quando você está apenas começando sua jornada na ciência de dados, será impressionante ver tanto material disponível online. Meu conselho para você é escolher um curso ou programa que você acha que será bom para você e começar a praticá-lo..
Seja consistente e continue praticando. Alguns conceitos podem parecer difíceis, mas evite se preocupar, procure por eles em outros sites, praticar mais problemas relacionados a esse tópico e em nenhum momento você será proficiente em Python. Os sites e cursos mencionados acima são os que me ajudaram muito no início., e eu espero que eles façam o mesmo com você. Saúde!!
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