Python é uma linguagem de programação de eminente nível popular usada principalmente para ciência de dados, automação, desenvolvimento web e perceptibilidade sintético. É uma linguagem de programação de propósito universal que suporta programação funcional, programação orientada a objetos e programação procedural. Ao longo dos anos, o Python é sabido por ser a melhor linguagem de programação para ciência de dados e é comumente usado por grandes empresas de tecnologia para tarefas de ciência de dados.
Neste tutorial, você aprenderá por que o Python é tão popular para ciência de dados e por que continuará popular no porvir.
Para que o Python pode ser usado?
Porquê dito anteriormente, Python é uma linguagem de programação de uso universal, o que significa que pode ser usada para quase tudo.
Uma emprego generalidade do Python no desenvolvimento web é onde Django ou Flask são usados porquê backend para um site. Por exemplo, o backend do Instagram é executado no Django e é uma das maiores implantações do Django.
Você também pode usar Python para desenvolvimento de jogos com Pygame, Kivy, Arcade, etc.; embora raramente seja usado. O desenvolvimento de aplicativos móveis não fica de fora, o Python oferece muitas bibliotecas de desenvolvimento de aplicativos, porquê Kivy e KivyMD, que você pode usar para desenvolver aplicativos multiplataforma; e muitas outras bibliotecas porquê Tkinter, PyQt, etc.
A principal palestra deste tutorial é a emprego do Python em Data Science. O Python provou ser a melhor linguagem de programação para Data Science e você saberá o porquê neste tutorial.
O que é Ciência de Dados?
De negócio com a Oracle, a ciência de dados combina vários campos, incluindo estatísticas, métodos científicos, perceptibilidade sintético (IA) e estudo de dados, para extrair valor dos dados. Ele abrange a preparação de dados para estudo, incluindo limpeza, reunião e manipulação dos dados para realizar análises avançadas de dados.
A ciência de dados é aplicável em diferentes setores e está ajudando a resolver problemas e desenredar mais sobre o universo. No setor de saúde, a ciência de dados ajuda os médicos a usar dados anteriores na tomada de decisões, por exemplo, diagnóstico ou tratamento correto para uma doença. O setor de instrução não fica de fora, agora você pode prever que os alunos abandonem a escola, tudo graças à ciência de dados.
Python tem uma sintaxe simples
O que mais pode tornar a programação muito mais fácil do que ter uma sintaxe intuitiva? Em Python, você precisa de unicamente uma traço para executar seu primeiro programa: basta digitar print(“Olá Mundo!”) e decorrer – é tão fácil.
Python tem uma sintaxe muito simples e torna a programação muito mais fácil e rápida. Não há premência de chaves ao ortografar funções, nenhum ponto e vírgula é seu inimigo e você nem precisa importar bibliotecas antes de ortografar o código essencial.
Essa é uma vantagem que o Python tem sobre outras linguagens de programação. Você tem menos tendências a cometer erros e pode facilmente notar bugs.
A ciência de dados é um campo multíplice que você não pode fazer sem precisar de ajuda. Python oferece toda a ajuda que você precisa por meio de sua ampla comunidade. Sempre que você permanecer recluso, basta velejar e sua resposta está esperando por você. Stack Overflow é um site muito popular onde perguntas e respostas são postadas para problemas de programação.
Se o seu problema for novo, o que é vasqueiro, você pode fazer perguntas e as pessoas estarão dispostas a fornecer respostas.
Python oferece todas as bibliotecas
Você precisa muito de chuva e tem unicamente duas xícaras na mesa. Um é um quarto pleno de chuva, enquanto o outro está quase pleno. Você carregaria o copo com muita chuva ou o outro, embora ambos tenham chuva? Você gostaria de levar o copo contendo muita chuva porque você realmente precisa de chuva. Isso é relacionado ao Python, ele oferece todas as bibliotecas que você precisa para ciência de dados, você definitivamente não gostaria de usar outra linguagem de programação com unicamente algumas bibliotecas disponíveis.
Você terá uma ótima experiência trabalhando com essas bibliotecas porque elas são realmente fáceis de usar. Se você precisar instalar qualquer livraria, procure o nome da livraria em PyPI.org e siga as instruções no final deste cláusula para instalar a livraria.
Python Numérico – NumPy
O NumPy é uma das bibliotecas de ciência de dados mais usadas. Ele permite que você trabalhe com tarefas numéricas e científicas em Python. Os dados são representados usando matrizes ou o que você pode invocar de listas, que podem estar em qualquer dimensão: matriz unidimensional (1D), matriz bidimensional (2D), matriz tridimensional (3D) e assim por diante.
Pandas
O Pandas também é uma livraria popular de ciência de dados usada na preparação de dados, processamento de dados e visualização de dados. Com o Pandas, você pode importar dados em diferentes formatos, porquê CSV (valores separados por vírgula) ou TSV (valores separados por tabulação). O Pandas funciona porquê o Matplotlib porque permite fazer diferentes tipos de gráficos. Outro recurso interessante que o Pandas oferece é que ele permite que você leia consultas SQL. Portanto, se você se conectou ao seu banco de dados e deseja ortografar e executar consultas SQL em Python, o Pandas é uma ótima opção.
Matplotlib e Seaborn
Matplotlib é outra livraria incrível que o Python oferece. Ele foi desenvolvido em cima do MatLab – uma linguagem de programação usada principalmente para fins científicos e de visualização. Matplotlib permite plotar diferentes tipos de gráficos com unicamente algumas linhas de código.
Você pode plotar gráficos para visualizar quaisquer dados, ajudando você a obter insights de seus dados ou fornecendo uma representação melhor dos dados. Outras bibliotecas porquê Pandas, Seaborn e OpenCV também usam Matplotlib para traçar gráficos sofisticados.
Seaborn (não Seaborne) é porquê Matplotlib, só que você tem mais opções – para dar a diferentes partes de seus gráficos cores ou matizes diferentes. Você pode traçar bons gráficos e personalizar a figura para melhorar a representação dos dados.
Visão Computacional Oportunidade – OpenCV
Talvez você queira erigir um sistema de reconhecimento óptico de caracteres (OCR), scanner de documentos, filtro de imagem, sensor de movimento, sistema de segurança ou qualquer outra coisa relacionada à visão computacional, tente o OpenCV. Esta livraria incrível e gratuita oferecida pelo Python permite que você construa sistemas de visão computacional em unicamente algumas linhas de código. Você pode trabalhar com imagens, vídeos ou até mesmo o feed e a implantação da sua webcam.
Scikit-learn – Sklearn
Scikit-learn é a livraria mais popular usada especificamente para tarefas de tirocínio de máquina em ciência de dados. O Sklearn oferece todos os utilitários que você precisa para usar seus dados e erigir modelos de tirocínio de máquina em unicamente algumas linhas de código.
Existem várias tarefas de tirocínio de máquina, porquê retorno linear (simples e múltipla), retorno logística, k-vizinhos mais próximos, baías ingênuas, retorno de vetor de suporte, retorno de floresta aleatória, retorno polinomial, incluindo tarefas de classificação e ajuntamento.
Embora o Python seja simples por desculpa de sua sintaxe; existem ferramentas que foram projetadas especificamente com a ciência de dados em mente. O notebook Jupyter é a primeira utensílio, é um envolvente de desenvolvimento construído pela Anaconda, para ortografar código Python para tarefas de ciência de dados. Você pode ortografar e executar instantaneamente códigos em células, agrupá-los ou até mesmo incluir documentação, conforme fornecido por sua capacidade de remarcação.
Uma selecção popular é o Google Colaboratory, também sabido porquê Google Colab. Eles são semelhantes e usados para a mesma finalidade, mas o Google Colab tem mais vantagens devido ao suporte à nuvem. Você tem aproximação a mais espaço, não precisa se preocupar com o armazenamento do computador permanecer pleno. Você também pode compartilhar seus notebooks, fazer login em qualquer dispositivo e acessá-lo ou até mesmo salvar seu notebook no GitHub.
Porquê instalar qualquer livraria de ciência de dados em Python
Porquê você já tem o Python instalado em seu computador, esta seção passo a passo o guiará sobre porquê instalar qualquer livraria de ciência de dados em seu computador Windows. O NumPy será instalado neste caso, siga os passos aquém:
- pressione Iniciar e digite cmd. Clique com o botão recta do mouse no resultado e escolha Executar porquê gestor.
- Você precisa do PIP para instalar as bibliotecas Python do PyPi. Se você já tem, sinta-se à vontade para pular esta lanço; se não, por obséquio leia porquê instalar o PIP no seu computador.
- Protótipo pip instalar numpy e pressione Entrar para decorrer. Leste processo instalará o NumPy no seu computador e agora você poderá importar e usar o NumPy no seu computador. Leste processo deve ser semelhante à tomada de tela mostrada aquém, ignore o aviso e os espaços em branco. (Se você usa Linux ou macOS, basta transfixar um terminal e digitar o instalação de pip comando).
É hora de usar Python para ciência de dados
Entre outras linguagens de programação porquê R, C++ e Java; Python é o melhor para ciência de dados. Leste tutorial guiou você pelo motivo pelo qual o Python é tão popular para a ciência de dados. Agora você sabe o que o Python oferece e por que grandes empresas porquê Google, Meta, NASA, Tesla, etc., usam o Python.
Leste tutorial conseguiu convencê-lo de que o Python continuará sendo a melhor linguagem de programação para ciência de dados? Se sim, continue e construa bons projetos de ciência de dados; ajudar a tornar a vida mais fácil.
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