Programação de ciência de dados | Decifre a importância da programação

Introdução

Eu me formei como bacharel em comércio pela Universidade de Delhi e decidi seguir a ciência de dados como uma carreira. Durante o primeiro 3 meses da minha jornada de aprendizagem, onde eles me ensinaram programação básica, Eu rapidamente pulei de lá sem prestar atenção à prática. Chame isso de minha ignorância ou a emoção de aprender algoritmos e construir modelos, Lamento essa decisão para esses dados.

O tempo que eu poderia ter economizado a longo prazo simplesmente por ser bom em programação básica poderia ter sido incompreensível.

E sim! Você ouviu absolutamente bem. Você não precisa ter habilidades de programação exigentes para ser um cientista de dados. Ser muito bom nas habilidades básicas o ajudará de maneiras que podem ter perdido o seu raciocínio..

Então, neste artigo, vamos explorar em detalhes o papel que a programação desempenha na ciência de dados. Se você não tem experiência em programação e está mudando para ciência de dados, não procure mais.

A ciência de dados se tornou uma das opções de carreira mais conceituadas e desejadas hoje. Recomendo que você dê uma olhada em nosso BlackBelt AI e ML certificados Mais Programe e comece sua jornada de ciência de dados.

Tabela de conteúdo

1. Cenários da vida real
   1. Interpretando o Código de Competência Kaggle
   2. Jornada de aprendizagem de ciência de dados
2. Em que aspecto da programação devo ser bom para ciência de dados?
3. Papel da programação no ciclo de vida da ciência de dados
4. Linguagens de programação para ciência de dados

Cenários da vida real

Vamos examinar alguns cenários da vida real pelos quais os cientistas de dados passam, onde boas habilidades de programação poderiam ter economizado muito tempo.

Cena 1 – Competições Kaggle

Suponha que você participe de uma competição Kaggle com um conjunto de dados muito grande e 30 dias para completar. Aqui, Suas habilidades de programação não irão apenas determinar se você preencher e enviar seu modelo, mas a qualidade do seu trabalho também dependerá de quão bom você é em suas habilidades de programação.

Frequentemente, é preciso aprender, entender e implementar alguns novos códigos que são complexos, mas eficientes para limpar dados tão grandes. Agora, se você não tem a capacidade de entender a sintaxe do código, você perderá o prazo ou só poderá fazer uma limpeza básica e criar um modelo de subnível que não lhe renderá nenhuma medalha.

A prática é fundamental quando se trata de se destacar em habilidades de programação.

Cena 2 – Jornada de aprendizagem de ciência de dados

Suponha, como eu, que pulou os estágios iniciais e começou a aprender como criar modelos usando algoritmos de aprendizado de máquina avançados como SVM. Agora, estes são algoritmos que requerem execução para múltiplos loops e tudo o que.

Contudo, se suas habilidades de programação não são boas neste estágio, existe uma grande possibilidade de você não entender o que cada passo significa e isso definitivamente irá atrapalhar sua jornada.

Em que aspecto da programação devo ser bom para ciência de dados?

Como eu disse antes, uma pessoa que não tem experiência em programação e está fazendo a transição para ciência de dados deve ser boa em tarefas básicas de programação. Vamos dar uma olhada nessas tarefas:

1. Construção de declarações condicionais

Essa é uma das habilidades de programação mais fáceis e básicas que um cientista de dados deve conhecer.. Esta declaração simples tem aplicações imensas quando se trata de quebrar nossos próprios dados e analisar..

Um exemplo prático de uso de declarações condicionais seria um RH tentando identificar se um funcionário é elegível para uma promoção ou não com base em sua métrica de desempenho anual. Digamos que a pontuação do benchmark seja 75. Portanto, RR.HH. Você pode usar facilmente a declaração condicional e separar os funcionários que têm uma pontuação de 75+ na categoria elegível para promoção e, pelo contrário, não.

2. Construções de loop

Estas linhas de código ajudam a controlar sua linguagem para realizar uma tarefa repetitiva sem ter que digitar o código manualmente cada vez que uma tarefa precisa ser repetida.

Por exemplo, se você quiser ordenar que seu idioma seja impresso “Larry é um bom jogador” 1000 vezes, apenas use uma construção em loop (para que o loop seja preciso) imprimir o extrato 1000 vezes.

3. Recursos

Este é o aspecto mais esquecido, mas o mais importante da programação. Embora para realizar várias funções existem bibliotecas predefinidas para resolver o problema, em muitas situações, você deve definir suas próprias funções para executar a função de forma eficiente.

Por exemplo, Digamos que várias etapas de construção de modelo exijam que você adicione um número (Digamos – 5) e, em seguida, multiplique-o pelo resultado da linha de código acima. Em vez de escrever várias linhas de código repetidamente, você pode simplesmente passar a função em uma linha de cada vez.

4. Estruturas de dados

Estruturas de dados são construções em torno das quais você faz sua programação. Diferentes estruturas de dados ajudam a armazenar diferentes tipos de dados de uma maneira particular. Estruturas de dados proeminentes que você precisa entender bem incluem:

• Dicionários
• Preparar
• Dobro
• Colocar

5. Indexando quadro de dados

Depois de importar os dados para sua linguagem de programação, você será solicitado a cortar e verificar apenas uma determinada parte dos dados. O se le pedirá que indexe datos que tengan un valor de variávelEm estatística e matemática, uma "variável" é um símbolo que representa um valor que pode mudar ou variar. Existem diferentes tipos de variáveis, e qualitativo, que descrevem características não numéricas, e quantitativo, representando quantidades numéricas. Variáveis são fundamentais em experimentos e estudos, uma vez que permitem a análise de relações e padrões entre diferentes elementos, facilitando a compreensão de fenômenos complexos.... particular.

Por exemplo, trabalha em um hospital e precisa de dados sobre todos os pacientes que estão atualmente no segundo estágio do câncer.

Nossos BlackBelt AI e ML certificados Mais O programa ensina toda a programação de que você precisa, com as orientações necessárias 1: 1 requerido em cada estágio.

Papel da programação no ciclo de vida da ciência de dados

1. Extração de dados

Depois de identificar o alvo, você deve coletar os dados relevantes. O los datos tendrán que ser importados de su sistema local o tendrá que recuperarlos de la base de dadosUm banco de dados é um conjunto organizado de informações que permite armazenar, Gerencie e recupere dados com eficiência. Usado em várias aplicações, De sistemas corporativos a plataformas online, Os bancos de dados podem ser relacionais ou não relacionais. O design adequado é fundamental para otimizar o desempenho e garantir a integridade das informações, facilitando assim a tomada de decisão informada em diferentes contextos.... escolha o que melhor se adapta aos requisitos reais. Em ambos os casos, deve codificar. E as habilidades de programação necessárias para extrair dados de um banco de dados são um pouco técnicas do que a atividade anterior.

2. Limpeza de dados

Dados limpos são uma necessidade absoluta para seu modelo entender as regras dos dados e criar os melhores modelos possíveis. Identificar e imputar valores perdidos, transformações variáveis, criar vários loops e definir funções são algumas das atividades comuns para as quais você será solicitado a codificar.

3. Visualização de dados

Antes de criar modelos, um grande esforço é feito para entender cada variável nos dados. Você será solicitado a visualizá-los individualmente para verificar as distribuições, O que mais, você também deve comparar 2 variáveis ​​para verificar se eles têm um relacionamento ou não.

O que mais, você frequentemente precisará de visualizações complexas, e boas habilidades de programação ajudam muito.

Linguagens de programação para ciência de dados

Com o mundo da ciência de dados progredindo cada vez mais rápido, inúmeras linguagens de programação foram desenvolvidas. Vamos dar uma olhada nos destaques. Algumas das línguas mais proeminentes incluem:

1. Piton
2. R
3. Julia
4. Java
5. C / C ++

Eu recomendo Python como uma linguagem inicial. É a linguagem de programação mais popular na comunidade de ciência de dados. De cursos a concursos de ciência de dados, a maioria das atividades no domínio da ciência de dados acontece em torno do Python.

Python é uma linguagem interpretada de alto nível e de uso geral que cresceu rapidamente em aplicativos de ciência de dados., desenvolvimento web e rápido desenvolvimento de aplicativos. Sua facilidade de uso e aprendizado certamente facilitou a adaptação dos iniciantes..

Para aprender sobre outras linguagens e escolher a linguagem de programação certa para você, Eu recomendo que você leia o seguinte artigo:

5 linguagens de ciência de dados populares: Qual você deve escolher para sua carreira?

Notas finais

Espero que você entenda a importância do conceito de programação para um cientista de dados ser eficiente em suas tarefas. Com certeza, habilidades de programação aprimoradas fornecerão a vantagem necessária exigida por campos multidisciplinares, como ciência de dados.

Dê uma olhada em nosso AI e ML BlackBelt certificados Mais Programe não apenas para se destacar em programação, mas também para aprender ciência de dados e se preparar para a indústria.

Entre em contato conosco nos comentários abaixo e informe-nos se tiver alguma dúvida..

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