Python считается одним из наиболее часто используемых языков в науке о данных. Вот почему:
По состоянию на 2017 год Python обогнал R как в ежегодном опросе Kaggle, так и в KDNuggets как наиболее используемый инструмент для обработки данных.
В 2019 году 66% аналитиков данных сообщили, что Python — это язык, который они предпочитают использовать, что делает его номером один среди профессионалов.
Итак, вот некоторые концепции, которые вам, вероятно, следует знать, когда вы погружаетесь в мир науки о данных.
- Изучите основы: вы, вероятно, захотите установить язык Python и его IDE, ознакомившись с основным синтаксисом. Python, в отличие от большинства языков, не использует точки с запятой в конце строк и фигурные скобки в конце блоков кода. Однако вкладки очень важны, так как отсутствие интервалов между табуляциями может привести к ошибкам в коде.
- Пройдитесь по сложным темам — списки, словари, строки, кортежи и регулярные выражения — это те немногие темы, которые возникают при необходимости, когда вы продвигаетесь в Python. Словари очень полезны, чтобы узнать больше о библиотеках Python, которые там есть.
- Узнайте о функциях. Функции — это строительные блоки в Python. Они помогают вам определить ваш код и позволяют ему выполнять несколько задач.
- Поиск в библиотеках — библиотеки помогают в процессе кодирования. Вот некоторые из наиболее распространенных библиотек Python, которые вы, вероятно, должны знать:
Нампи
Матплотлиб
Панды
Тензорный поток
Керас
5. Изучите Python с помощью проектов. Проекты «сделай сам» или мини-проекты Python помогают стимулировать применение концепций Python на практике. Возьмите несколько простых программ и внедрите их в свою IDE. Их также можно превратить в более крупные проекты! Для начала попробуйте выбрать интересующие вас наборы данных и двигаться дальше. Вам, вероятно, потребуется спроектировать некоторые функции и изучить, что содержит ваш набор данных, прежде чем выполнять с ним какие-либо функции, но вы определенно получите опыт!
А теперь возьмите свой компьютер и установите туда немного Python, потому что вам всегда придется с чего-то начинать!
Мы в Formulate AI считаем, что можем помочь воплотить это в жизнь!
Ответьте нам по адресу [email protected]
