Perché Python è popolare per la scienza dei dati?

Python è un popolare linguaggio di programmazione di alto livello utilizzato principalmente per la scienza dei dati, l'automazione, lo sviluppo web e l'intelligenza artificiale. È un linguaggio di programmazione generico che supporta la programmazione funzionale, la programmazione orientata agli oggetti e la programmazione procedurale. Nel corso degli anni, Python è noto per essere il miglior linguaggio di programmazione per la scienza dei dati ed è comunemente usato dalle grandi aziende tecnologiche per attività di scienza dei dati.

In questo tutorial imparerai perché Python è così popolare per la scienza dei dati e perché rimarrà popolare in futuro.

Per cosa può essere usato Python?

Come detto in precedenza, Python è un linguaggio di programmazione generico, il che significa che può essere utilizzato per quasi tutto.

Un'applicazione comune di Python nello sviluppo web è dove Django o Flask viene utilizzato come backend per un sito web. Ad esempio, il back-end di Instagram funziona su Django ed è una delle più grandi implementazioni di Django.

Puoi anche usare Python per lo sviluppo di giochi con Pygame, Kivy, Arcade, eccetera; anche se è usato raramente. Lo sviluppo di app mobili non è escluso, Python offre molte librerie di sviluppo di app come Kivy e KivyMD che puoi utilizzare per lo sviluppo di app multipiattaforma; e molte altre librerie come Tkinter, PyQt, ecc.

Il discorso principale di questo tutorial è l'applicazione di Python in Data Science. Python ha dimostrato di essere il miglior linguaggio di programmazione per Data Science e saprai perché in questo tutorial.

Che cos'è la scienza dei dati?

Secondo Oracolo, la scienza dei dati combina più campi, tra cui statistica, metodi scientifici, intelligenza artificiale (AI) e analisi dei dati, per estrarre valore dai dati. Comprende la preparazione dei dati per l'analisi, inclusa la pulizia, l'aggregazione e la manipolazione dei dati per eseguire analisi avanzate dei dati.

La scienza dei dati è applicabile in diversi settori e aiuta a risolvere problemi e scoprire di più sull'universo. Nel settore sanitario, la scienza dei dati aiuta i medici a utilizzare i dati passati per prendere decisioni, ad esempio la diagnosi o il trattamento giusto per una malattia. Il settore dell'istruzione non è escluso, ora puoi prevedere l'abbandono scolastico degli studenti, tutto grazie alla scienza dei dati.

Python ha una sintassi semplice

Cos'altro può rendere la programmazione molto più semplice che avere una sintassi intuitiva? In Python, hai bisogno di una sola riga per eseguire il tuo primo programma: digita semplicemente print("Ciao mondo!") e corri - è così facile.

Python ha una sintassi molto semplice e rende la programmazione molto più semplice e veloce. Non sono necessarie parentesi graffe quando si scrivono funzioni, nessun punto e virgola è il tuo nemico e non è nemmeno necessario importare le librerie prima di scrivere il codice di base.

Questo è uno dei vantaggi che Python ha rispetto ad altri linguaggi di programmazione. Hai meno tendenze a commettere errori e puoi facilmente notare i bug.

Comunità ampia

La scienza dei dati è un campo complesso che non puoi fare senza aver bisogno di aiuto. Python offre tutto l'aiuto di cui hai bisogno attraverso la sua vasta comunità. Ogni volta che rimani bloccato, sfoglialo e la tua risposta ti sta aspettando. Stack Overflow è un sito Web molto popolare in cui vengono pubblicate domande e risposte a problemi di programmazione.

Se il tuo problema è nuovo, il che è raro, puoi fare domande e le persone sarebbero disposte a fornire risposte.

Python offre tutte le librerie

Hai un disperato bisogno di acqua e hai solo due tazze sul tavolo. Uno è un quarto pieno d'acqua mentre l'altro è quasi pieno. Porteresti la tazza con molta acqua o l'altra, anche se entrambe hanno acqua? Ti consigliamo di portare la tazza contenente molta acqua perché hai davvero bisogno di acqua. Questo è riconducibile a Python, offre tutte le librerie di cui avresti mai bisogno per la scienza dei dati, sicuramente non vorresti usare un altro linguaggio di programmazione con solo poche librerie disponibili.

Avrai un'ottima esperienza di lavoro con queste librerie perché sono davvero facili da usare. Se è necessario installare una libreria, cercare il nome della libreria in PyPI.org e segui le istruzioni verso la fine di questo articolo per installare la libreria.

Imparentato: Librerie di scienza dei dati per Python che ogni scienziato di dati dovrebbe utilizzare

Python numerico - NumPy

NumPy è una delle librerie di data science più comunemente utilizzate. Ti permette di lavorare con compiti numerici e scientifici in Python. I dati vengono rappresentati utilizzando matrici o ciò che potresti chiamare elenchi, che possono essere in qualsiasi dimensione: matrice unidimensionale (1D), matrice bidimensionale (2D), matrice tridimensionale (3D) e così via.

Panda

Pandas è anche una popolare libreria di data science utilizzata nella preparazione dei dati, nell'elaborazione dei dati e nella visualizzazione dei dati. Con Pandas, puoi importare dati in diversi formati come CSV (valori separati da virgola) o TSV (valori separati da tabulazioni). Pandas funziona come Matplotlib perché ti permette di creare diversi tipi di grafici. Un'altra caratteristica interessante offerta da Pandas è che ti consente di leggere le query SQL. Quindi, se ti sei connesso al tuo database e desideri scrivere ed eseguire query SQL in Python, Pandas è un'ottima scelta.

Matplotlib e Seaborn

Matplotlib è un'altra fantastica libreria che Python offre. È stato sviluppato su MatLab, un linguaggio di programmazione utilizzato principalmente per scopi scientifici e di visualizzazione. Matplotlib ti consente di tracciare diversi tipi di grafici con poche righe di codice.

Puoi tracciare grafici per visualizzare qualsiasi dato, aiutandoti a ottenere informazioni dettagliate dai tuoi dati o offrendoti una migliore rappresentazione dei dati. Anche altre librerie come Pandas, Seaborn e OpenCV utilizzano Matplotlib per tracciare grafici sofisticati.

Seaborn (non Seaborne) è proprio come Matplotlib, solo che hai più opzioni: per dare a diverse parti dei tuoi grafici colori o sfumature diverse. Puoi tracciare bei grafici e personalizzare l'aspetto per migliorare la rappresentazione dei dati.

Visione artificiale aperta - OpenCV

Forse vuoi costruire un sistema di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), uno scanner di documenti, un'immagine filtro, sensore di movimento, sistema di sicurezza o qualsiasi altra cosa relativa alla visione artificiale, dovresti provare Apri CV. Questa straordinaria libreria gratuita offerta da Python ti consente di creare sistemi di visione artificiale su poche righe di codice. Puoi lavorare con immagini, video o persino feed e distribuire la tua webcam.

Scikit-impara - Sklearn

Scikit-learn è la libreria più popolare utilizzata specificamente per le attività di apprendimento automatico nella scienza dei dati. Sklearn offre tutte le utilità di cui hai bisogno per utilizzare i tuoi dati e creare modelli di machine learning in poche righe di codice.

Esistono varie attività di apprendimento automatico come la regressione lineare (semplice e multipla), la regressione logistica, k-vicini più vicini, naive bayes, supporta la regressione vettoriale, la regressione casuale della foresta, la regressione polinomiale, inclusa la classificazione e il clustering compiti.

Sebbene Python sia semplice a causa della sua sintassi; ci sono strumenti che sono stati progettati specificamente pensando alla scienza dei dati. Jupyter Notebook è il primo strumento, è un ambiente di sviluppo creato da Anaconda, per scrivere codice Python per attività di data science. Puoi scrivere ed eseguire istantaneamente codici nelle celle, raggrupparli o persino includere documentazione, come previsto dalla sua capacità di riduzione.

Un'alternativa popolare è Google Colaboratory, noto anche come Google Colab. Sono simili e utilizzati per lo stesso scopo, ma Google Colab ha più vantaggi grazie al supporto cloud. Hai accesso a più spazio, senza doverti preoccupare che la memoria del tuo computer si esaurisca. Puoi anche condividere i tuoi taccuini, accedere su qualsiasi dispositivo e accedervi, o persino salvare il tuo taccuino su GitHub.

Come installare qualsiasi libreria di data science in Python

Dato che hai già installato Python sul tuo computer, questa sezione dettagliata ti guiderà attraverso come installare qualsiasi libreria di data science sul tuo computer Windows. NumPy verrà installato in questo caso, attenersi alla seguente procedura:

1. premere Inizio e digita cmd. Fare clic con il pulsante destro del mouse sul risultato e scegliere Eseguire come amministratore.

1. È necessario PIP per installare le librerie Python da PyPi. Se lo hai già fatto, sentiti libero di saltare questo passaggio; in caso contrario, leggere come installare PIP sul tuo computer.
2. Tipo pip install numpy e premere accedere correre. Questo processo installerà NumPy sul tuo computer e ora puoi importare e utilizzare NumPy sul tuo computer. Questo processo dovrebbe essere simile allo screenshot mostrato di seguito, ignora l'avviso e gli spazi vuoti. (Se usi Linux o macOS, apri semplicemente un terminale e inserisci il file installazione pip comando).

È ora di usare Python per la scienza dei dati

Tra gli altri linguaggi di programmazione come R, C++ e Java; Python è il migliore per la scienza dei dati. Questo tutorial ti ha guidato attraverso il motivo per cui Python è così popolare per la scienza dei dati. Ora sai cosa offre Python e perché le grandi aziende come Google, Meta, NASA, Tesla, ecc. usano Python.

Questo tutorial è riuscito a convincerti che Python rimarrà il miglior linguaggio di programmazione per la scienza dei dati? Se sì, continua e costruisci bei progetti di scienza dei dati; aiutaci a semplificarti la vita.

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