Zašto je Python popularan za znanost o podacima?

Python je popularan programski jezik visoke razine koji se uglavnom koristi za znanost o podacima, automatizaciju, web razvoj i umjetnu inteligenciju. To je programski jezik opće namjene koji podržava funkcionalno programiranje, objektno orijentirano programiranje i proceduralno programiranje. Tijekom godina poznato je da je Python najbolji programski jezik za znanost o podacima, a velike ga tehnološke tvrtke obično koriste za zadatke u znanosti o podacima.

U ovom vodiču naučit ćete zašto je Python toliko popularan za znanost o podacima i zašto će ostati popularan i u budućnosti.

Za što se Python može koristiti?

Kao što je ranije rečeno, Python je programski jezik opće namjene, što znači da se može koristiti za gotovo sve.

Jedna uobičajena primjena Pythona u web razvoju je gdje se Django ili Flask koriste kao pozadina za web stranicu. Na primjer, pozadina Instagrama radi na Djangu, i to je jedna od najvećih implementacija Djanga.

Također možete koristiti Python za razvoj igara s Pygame, Kivy, Arcade, itd.; iako se rijetko koristi. Razvoj mobilnih aplikacija nije izostavljen, Python nudi mnoge biblioteke za razvoj aplikacija kao što su Kivy i KivyMD koje možete koristiti za razvoj multiplatformskih aplikacija; i mnoge druge biblioteke kao što su Tkinter, PyQt, itd.

Glavna tema ovog tutoriala je primjena Pythona u znanosti o podacima. Python se pokazao kao najbolji programski jezik za znanost o podacima i znat ćete zašto u ovom vodiču.

Što je znanost o podacima?

Prema Oracle, znanost o podacima kombinira više polja, uključujući statistiku, znanstvene metode, umjetnu inteligenciju (AI) i analizu podataka, kako bi izvukla vrijednost iz podataka. Obuhvaća pripremu podataka za analizu, uključujući čišćenje, agregiranje i manipulaciju podacima za obavljanje napredne analize podataka.

Znanost o podacima primjenjiva je u različitim industrijama i pomaže u rješavanju problema i otkrivanju više o svemiru. U zdravstvenoj industriji, znanost o podacima pomaže liječnicima da iskoriste podatke iz prošlosti u donošenju odluka, na primjer, dijagnoze ili pravog liječenja bolesti. Sektor obrazovanja nije izostavljen, sada možete predvidjeti napuštanje škole, a sve zahvaljujući znanosti o podacima.

Python ima jednostavnu sintaksu

Što drugo može učiniti programiranje puno lakšim od intuitivne sintakse? U Pythonu vam je potreban samo jedan redak za pokretanje vašeg prvog programa: jednostavno upišite print ("Zdravo svijet!") i bježi - tako je lako.

Python ima vrlo jednostavnu sintaksu i čini programiranje puno lakšim i bržim. Nema potrebe za vitičastim zagradama prilikom pisanja funkcija, nema točke sa zarezom vaš neprijatelj, a ne morate čak ni uvoziti biblioteke prije nego što napišete osnovni kod.

Ovo je jedna prednost koju Python ima u odnosu na druge programske jezike. Imate manje sklonosti griješiti i lako možete primijetiti greške.

Široka zajednica

Znanost o podacima jedno je složeno područje koje ne možete učiniti bez potrebe za ikakvom pomoći. Python nudi svu potrebnu pomoć kroz svoju široku zajednicu. Kad god zapnete, samo ga pregledajte i vaš odgovor čeka na vas. Stack Overflow je vrlo popularna web stranica na kojoj se postavljaju pitanja i odgovori na probleme programiranja.

Ako je vaš problem nov, što je rijetko, možete postavljati pitanja i ljudi će biti voljni dati odgovore.

Python nudi sve biblioteke

Jako vam je potrebna voda, a na stolu imate samo dvije šalice. Jedan je do četvrtine ispunjen vodom, dok je drugi skoro pun. Biste li ponijeli šalicu s puno vode ili onu drugu, iako oboje imaju vode? Željeli biste nositi šalicu koja sadrži puno vode jer vam je voda stvarno potrebna. Ovo se odnosi na Python, nudi sve knjižnice koje će vam ikada trebati za znanost o podacima, definitivno ne biste htjeli koristiti drugi programski jezik sa samo nekoliko dostupnih knjižnica.

Imat ćete veliko iskustvo u radu s ovim knjižnicama jer su vrlo jednostavne za korištenje. Ako trebate instalirati bilo koju knjižnicu, potražite naziv knjižnice na PyPI.org i slijedite upute pri kraju ovog članka za instalaciju knjižnice.

Povezano: Knjižnice za znanost o podacima za Python koje bi trebao koristiti svaki znanstvenik

Numerički Python - NumPy

NumPy je jedna od najčešće korištenih knjižnica za znanost o podacima. Omogućuje vam rad s numeričkim i znanstvenim zadacima u Pythonu. Podaci se predstavljaju pomoću nizova ili onoga što možete nazvati popisima, koji mogu biti u bilo kojoj dimenziji: 1-dimenzionalni (1D) niz, 2-dimenzionalni (2D) niz, 3-dimenzionalni (3D) niz itd.

Pande

Pandas je također popularna knjižnica znanosti o podacima koja se koristi u pripremi podataka, obradi podataka, vizualizaciji podataka. Uz Pandas možete uvesti podatke u različitim formatima kao što su CSV (vrijednosti odvojene zarezima) ili TSV (vrijednosti odvojene tabulatorima). Pandas radi kao Matplotlib jer vam omogućuje izradu različitih vrsta zapleta. Još jedna zgodna značajka koju Pandas nudi je da vam omogućuje čitanje SQL upita. Dakle, ako ste se povezali na svoju bazu podataka i želite pisati i izvoditi SQL upite u Pythonu, Pandas je izvrstan izbor.

Matplotlib i Seaborn

Matplotlib je još jedna sjajna biblioteka koju Python nudi. Razvijen je na vrhu MatLaba - programskog jezika koji se uglavnom koristi u znanstvene i vizualizacijske svrhe. Matplotlib vam omogućuje iscrtavanje različitih vrsta grafova sa samo nekoliko redaka koda.

Možete crtati grafikone kako biste vizualizirali sve podatke, pomažući vam da steknete uvid iz vaših podataka ili vam dajući bolji prikaz podataka. Druge biblioteke kao što su Pandas, Seaborn i OpenCV također koriste Matplotlib za crtanje sofisticiranih grafova.

Seaborn (ne Seaborne) je baš kao Matplotlib, samo što imate više mogućnosti - da različitim dijelovima vaših grafova date različite boje ili nijanse. Možete nacrtati lijepe grafikone i prilagoditi izgled kako bi prikaz podataka bio bolji.

Open Computer Vision - OpenCV

Možda želite izgraditi sustav optičkog prepoznavanja znakova (OCR), skener dokumenata, sliku filtar, senzor pokreta, sigurnosni sustav ili bilo što drugo povezano s računalnim vidom, trebali biste pokušati OpenCV. Ova nevjerojatna i besplatna biblioteka koju nudi Python omogućuje vam izgradnju sustava računalnog vida u samo nekoliko redaka koda. Možete raditi sa slikama, videozapisima, pa čak i sa feedom web-kamere i implementirati.

Scikit-learn - Sklearn

Scikit-learn je najpopularnija knjižnica koja se koristi posebno za zadatke strojnog učenja u znanosti o podacima. Sklearn nudi sve uslužne programe koji su vam potrebni za korištenje vaših podataka i izgradnju modela strojnog učenja u samo nekoliko redaka koda.

Postoje razni zadaci strojnog učenja poput linearne regresije (jednostavne i višestruke), logističke regresije, k-najbližih susjeda, naivni zaljevi, regresija potpornog vektora, slučajna regresija šuma, polinomska regresija, uključujući klasifikaciju i grupiranje zadataka.

Iako je Python jednostavan zbog svoje sintakse; postoje alati koji su posebno dizajnirani imajući na umu znanost o podacima. Jupyter notebook je prvi alat, to je razvojno okruženje koje je izgradila Anaconda, za pisanje Python koda za zadatke znanosti o podacima. Možete napisati i odmah pokrenuti kodove u ćelijama, grupirati ih ili čak uključiti dokumentaciju, kako to omogućuje njegova mogućnost smanjenja.

Popularna alternativa je Google Colaboratory, također poznat kao Google Colab. Slični su i koriste se za istu svrhu, ali Google Colab ima više prednosti zbog svoje podrške u oblaku. Imate pristup više prostora, ne morate brinuti da će vam se pohrana na računalu napuniti. Također možete dijeliti svoje bilježnice, prijaviti se na bilo koji uređaj i pristupiti mu ili čak spremiti svoju bilježnicu na GitHub.

Kako instalirati bilo koju biblioteku znanosti o podacima u Pythonu

S obzirom da već imate instaliran Python na vašem računalu, ovaj će vas odjeljak korak po korak voditi kroz kako instalirati bilo koju biblioteku znanosti o podacima na vaše Windows računalo. NumPy će se instalirati u ovom slučaju, slijedite korake u nastavku:

1. Pritisnite Početak i tip cmd. Desnom tipkom miša kliknite rezultat i odaberite Pokreni kao administrator.

1. Potreban vam je PIP da biste instalirali Python biblioteke iz PyPi. Ako već jeste, slobodno preskočite ovaj korak; ako ne, pročitajte kako instalirati PIP na svoje računalo.
2. Tip pip install numpy i pritisnite Unesi trčati. Ovaj proces će instalirati NumPy na vaše računalo i sada možete uvesti i koristiti NumPy na vašem računalu. Ovaj bi postupak trebao izgledati slično snimci zaslona prikazanoj u nastavku, zanemarite upozorenje i prazna mjesta. (Ako koristite Linux ili macOS, jednostavno otvorite terminal i unesite pip instalirati naredba).

Vrijeme je da koristite Python za znanost o podacima

Među ostalim programskim jezicima kao što su R, C++ i Java; Python je najbolji za znanost o podacima. Ovaj vodič vas je vodio kroz zašto je Python toliko popularan za znanost o podacima. Sada znate što Python nudi i zašto velike tvrtke kao što su Google, Meta, NASA, Tesla itd. koriste Python.

Je li vas ovaj tutorial uspio uvjeriti da će Python ostati najbolji programski jezik za znanost o podacima? Ako da, nastavite i gradite lijepe projekte znanosti o podacima; pomoći olakšati život.

Kako uvesti Excel podatke u Python skripte pomoću Panda

Za naprednu analizu podataka, Python je bolji od Excela. Evo kako uvesti svoje Excel podatke u Python skriptu koristeći Pandas!

Pročitajte dalje

O autoru