Данните са навсякъде. От снимките ви в облака до документите ви в устройството, от снимките ви в Instagram до информацията ви относно във Facebook, цялата информация е там в интернет по един или друг начин. Не се ли нуждаем от някой, който да обработва всички тези данни, да ги съхранява и да ги използва, ако е необходимо в бъдеще? И каква трябва да е квалификацията на този Data Scientist? И как ще работят върху тези данни?

Какво е Data Science?

Data Science е процес на извличане на полезни знания и прозрения от данни чрез използване на научни методи.

Сега, какви са тези научни методи? Тези научни методи включват:

  1. Програмиране

2. Статистика

3. Бизнес

Програмирането е основното изискване на науката за данните. Специалистът по данни трябва да бъде ефективен програмист, за да бъде квалифициран да обработва големи и важни данни и да работи и да ги анализира. Статистикатае друга важна дисциплина от науката за данните. За да вземаме решения и да правим прогнози относно нещо, трябва да имаме правилно клъстерирани данни с подходящи индикации и прозрения. Ако работите в маркетинговия сектор и сте помолени да проектирате и пуснете продукт в определено време от годината, когато продажбите му ще бъдат в пика. Бизнес уменията тук влизат в действие. Трябва да групирате цялата информация и да откриете най-харесвания и продаваем продукт. След това трябва да решите кое е най-доброто време за стартиране на този продукт. Например основната причина за успеха на Paytm беше времето на стартиране. Той беше пуснат по време на демонетизацията, когато всеки имаше нужда от цифров портфейл.

Сега възниква въпросът как да използваме тези статистики и да работим с данни? Очевидно чрез алгоритми, кодирани на език за програмиране, но кой език? Програмирането се извършва на много езици като C++, Java, Python, R и др., но python заема специално място сред тях и се използва навсякъде.

Език за програмиране Python

Python беше представен за първи път през 1980 г. Но след допълнителни актуализации и подобрения беше официално пуснат на пазара през 1991 г. Създаден е от Гуидо ван Росум. Вградените функции и библиотеки на Python го правят първият избор за специалистите по данни. За разлика от C++ и Java, където трябва да кодирате всички алгоритми и функции, python е привилегирован с вградени функции, където просто трябва да напишете името на функцията с нейните параметри и задачата ви е изпълнена.

Python е динамично въведен език.

Той поддържа множество програмни парадигми, като процедурно, обектно-ориентирано и функционално програмиране. Неговият лесен за писане синтаксис го прави по-малко сложен от другите езици за програмиране. Не изисква никаква компилация и може да се стартира директно.

Форматирането на Python е визуално изчистено и често използва английски ключови думи, докато други езици като C и C++ използват препинателни знаци (C++ използва „;“, за да завърши израз). Той използва отстъп на бяло пространство, а не къдрави скоби, за да разграничи блоковете и да уточни обхвата на променливата. Това е безплатен език с отворен код. Той е разтегателен. Има голяма библиотека и предоставя богат набор от модули и функции за бързо разработване на приложения. Може лесно да се интегрира и е междуплатформен език, т.е. може да работи еднакво на различни платформи като Windows, Linux, Unix и Macintosh и др. Графични потребителски интерфейси (GUI) може да се разработи с помощта на Python.

Значението на Python в науката за данните

Python стана популярен и най-важният език за програмиране за много кратко време. Учените по данни трябва да се справят с огромно количество данни. С голям набор от библиотеки и вградени методи, python се превърна в най-удобния и популярен език за работа с големи данни. За специалистите по данни, които трябва да включат статистически код в производствени бази данни или да интегрират данни с уеб базирани приложения, Python често е идеалният избор. Също така е идеален за внедряване на алгоритми, което е нещо, което учените по данни трябва да правят често.

Има и пакети на Python, които са специално пригодени за определени функции, включително pandas, NumPy и SciPy. Учените по данни, работещи по различни задачи за машинно обучение, откриват, че sci-kit-learn на Python е полезен и ценен инструмент. Matplotlib, друг от пакетите на Python, също е идеално решение за научни проекти за данни, които изискват графики и други визуални елементи.

Някои от характеристиките му, които го правят важен в науката за данни, са:

Лесен за използване

Неговият лесен за използване синтаксис и по-добра четливост го правят по-разбираем. Има проста и бърза крива на обучение. Това е динамично въведен език, т.е. променливите се дефинират автоматично. Той има вградени методи за повечето математически функции. Така че, вместо да пишем целия алгоритъм, можем просто да напишем името на функцията и работата ни ще бъде свършена. Той предоставя голямо разнообразие от приложения, използвани в науката за данни. Сложните набори от данни могат лесно да бъдат опростени с помощта на python. Освен това е сравнително по-лесен от други езици за програмиране като Java, C, C# и т.н. Освен това осигурява повече гъвкавост и лекота в областта на машинното обучение и дълбокото обучение.

Гъвкав

Докато се движим напред като програмист, 2 фактора се използват основно за тяхното определяне. Първо, използва се памет и второ, отнема се време. Кодът може да бъде написан много по-бързо на Python, отколкото на други езици и по този начин се спестява много време и механична мощност. Може да помогне на специалистите по данни при разработването на модели за машинно обучение, уеб услуги, извличане на данни, класификация и др.

Създава по-добри инструменти за анализ

Една от най-неразделните части на науката за данните е анализът на данни. Неговата библиотека 'NumPy предоставя много информация за различни матрици и матрицата се използва най-много за съхраняване на данни. Той осигурява по-добра представа, разбиране на модели и корелация на данни от големи набори от данни.

Важно за задълбочено обучение

Машинното обучение и дълбокото обучение стават популярни и важни с течение на времето. Python предоставя много пакети като Tensorflow, Keras и Theano, които помагат за разработването на алгоритми за дълбоко обучение. Алгоритмите за дълбоко обучение се основават на невронните мрежи на човешкия мозък и се занимават с изграждането на изкуствени невронни мрежи, които симулират поведението на човешкия мозък. Python осигурява по-добра поддръжка, когато става въпрос за алгоритми за дълбоко обучение.

Простотата и четливостта на Python, огромната екосистема от пакети и инструменти, които идват заедно с него. И една изключително силна и утилитарна стандартна библиотека прави Python открояващ се.

Недостатъци на Python

Python придоби огромна популярност поради лесния си характер и сега се превърна в първия избор за начинаещи. Но основната компютърна наука все още предпочита фундаментални езици като C/C++ и Java пред python поради посочените по-долу причини:

Скорост

Python е по-бавен от C или C++. Но, разбира се, Python е език от високо ниво, за разлика от C или C++, той не е по-близо до хардуера.

Мобилна разработка

Python не е много добър език за мобилна разработка. Смята се за слаб език за мобилни компютри. Това е причината много малко мобилни приложения да са вградени в него като Carbonnelle.

Консумация на памет

Python не е добър избор за задачи, изискващи интензивна памет. Поради гъвкавостта на типовете данни, консумацията на памет на Python също е висока.

Достъп до база данни

Python има ограничения при достъпа до базата данни. В сравнение с популярни технологии като JDBC и ODBC, слоят за достъп до база данни на Python се оказва малко недоразвит и примитивен. Въпреки това не може да се прилага в предприятия, които се нуждаят от гладко взаимодействие на сложни наследени данни.

Но дори след като се вземат предвид тези недостатъци, мащабируемостта на Python, библиотеките и рамките, мощната общност и нарастващият растеж във връзка с работните места го превърнаха в един от най-важните езици за програмиране за учените по данни и ентусиастите на AI.

Официален уебсайт

В днешно време всяка информация е достъпна онлайн под формата на кратки видеоклипове в youtube или пълен курс в Coursera или Udemy. Но официалният уебсайт на python все още е най-добрият източник, към който да се обърнете, докато започвате с python.

Python.org

Уебсайт: https://www.python.org/

Python.org хоства официалната документацияна езика за програмиране Python. Но по-важното е, че същопредлага много други неща, свързани с Python, като изтегляния на Python, информационни видеоклипове и подкасти, достъп до общността на разработчиците, последните новини, събития и приложението на Python в реалния свят. За обучаващите се уебсайтът предлага изчерпателна документация, измамни листове, външни тестове и упражнения, уроци и ръководстваза различните теми в Python. Абсолютно начинаещите ще намерят изучаването на Python от уебсайта лесно благодарение на добре категоризираните уроци, които са насочени към обучаеми със и без предишен опит в програмирането. За разработчиците с опит с Pythonте ще намерят уебсайта пълен с удобно достъпни и задълбочени справочни материали,като ръководства, книги и често задавани въпроси. Включеният раздел за помощ също прави намирането на неща по-лесно за всички.

Заключение

С технологиите хората се опитаха да улеснят работата си до такава степен, че сега навлизаме в света на изкуствения интелект. Python не е нищо друго освен лесно адаптируема версия на програмирането. Докато се занимава с парчета данни, Python помага за обработката, анализирането и визуализирането на същите. През следващите години, с новите актуализирани версии, общността на python ще нарасне и той ще се превърне в първия език за програмиране за всички начинаещи.