Python là ngôn ngữ cấp cao, thông dịch, mã nguồn mở và cung cấp cách tiếp cận tuyệt vời cho lập trình hướng đối tượng. Đây là một trong những ngôn ngữ tốt nhất được nhà khoa học dữ liệu sử dụng cho các dự án/ứng dụng khoa học dữ liệu khác nhau. Python cung cấp chức năng tuyệt vời để xử lý toán học, thống kê và chức năng khoa học. Nó cung cấp các thư viện tuyệt vời để xử lý ứng dụng khoa học dữ liệu.
Một trong những lý do chính khiến Python được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng khoa học và nghiên cứu là do tính dễ sử dụng và cú pháp đơn giản giúp dễ dàng thích ứng với những người không có nền tảng kỹ thuật. Nó cũng phù hợp hơn để tạo mẫu nhanh.
Theo các kỹ sư đến từ học viện và ngành công nghiệp, các khung học sâu có sẵn với API Python, bên cạnh các gói khoa học đã giúp Python trở nên cực kỳ hiệu quả và linh hoạt. Đã có rất nhiều sự phát triển trong các framework Python học sâu và nó đang được nâng cấp nhanh chóng.
Về các lĩnh vực ứng dụng, các nhà khoa học ML cũng thích Python hơn. Khi nói đến các lĩnh vực như xây dựng thuật toán phát hiện gian lận và bảo mật mạng, các nhà phát triển nghiêng về Java, trong khi đối với các ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP] và phân tích tình cảm, các nhà phát triển đã chọn Python, vì nó cung cấp một bộ thư viện lớn giúp giải quyết các vấn đề phức tạp. .
Các con số không nói dối và nếu chúng được tin tưởng thì Python là ngôn ngữ lập trình ưa thích nhất của các nhà khoa học dữ liệu trên toàn thế giới. Tuy nhiên, điều gì làm cho việc sử dụng Python trở nên phù hợp với khoa học dữ liệu? . Ngôn ngữ lập trình có mục đích chung này có thể giúp phát triển cả ứng dụng web và máy tính để bàn. Nó cũng hỗ trợ phát triển các ứng dụng khoa học và số phức tạp.
Python cực kỳ phổ biến trong thế giới lập trình vì hai lý do. nó có thể xử lý rất nhiều nhiệm vụ và thứ hai, ngôn ngữ này cực kỳ thân thiện với người mới bắt đầu. Chỉ để cung cấp cho bạn một ví dụ về sự thân thiện với người mới bắt đầu, các từ tiếng Anh được sử dụng trong cú pháp của mã Python, nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể hiểu và bắt đầu. Bây giờ chúng ta hãy chuyển sang tìm hiểu việc sử dụng Python làm ngôn ngữ lập trình
Tổng quan về phân tích dữ liệu
Trước khi chúng tôi sử dụng Python, hãy cho chúng tôi hiểu những gì một nhà phân tích dữ liệu làm. Trả lời câu hỏi này cũng sẽ giúp hiểu được việc sử dụng Python cho khoa học dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu giải thích dữ liệu và phân tích kết quả để cung cấp báo cáo. Công việc của họ giúp tối ưu hóa hiệu quả và chất lượng thống kê
Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng Python để phân tích dữ liệu hoặc khoa học dữ liệu cũng lấy dữ liệu từ các nguồn khác nhau và duy trì cơ sở dữ liệu. Khi chúng được cung cấp các tập dữ liệu phức tạp, các nhà phân tích dữ liệu sẽ xác định, phân tích và giải thích các xu hướng hoặc mẫu. Điều này giúp họ lọc và làm sạch dữ liệu
Kết quả mà họ đạt được sau khi sử dụng thành công Python để phân tích dữ liệu sau đó sẽ được ban quản lý sử dụng để cải thiện kết quả kinh doanh. Với tất cả những trách nhiệm này, cần có một ngôn ngữ lập trình có thể xử lý lượng thông tin khổng lồ, làm sạch và cuối cùng xử lý nó. Đây là nơi Python dành cho khoa học dữ liệu hoàn toàn phù hợp vì nó loại bỏ tất cả các tác vụ lặp đi lặp lại, giúp việc phân tích trở nên đơn giản và nhanh hơn
Phân tích dữ liệu Vs. Khoa học dữ liệu. cuộc đối mặt
Bây giờ chúng ta hãy xem phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu là gì
Trong khi nhà khoa học dữ liệu thu thập thông tin chi tiết có ý nghĩa từ dữ liệu, thì nhà phân tích dữ liệu sử dụng dữ liệu để xử lý các câu hỏi hàng ngày được đặt ra khi điều hành doanh nghiệp. Các nhà phân tích dữ liệu quan tâm nhiều hơn đến hiện tại, trong khi các nhà khoa học dữ liệu dự đoán một thứ gì đó sẽ diễn ra như thế nào trong tương lai dựa trên dữ liệu có sẵn. Do đó, các nhà khoa học dữ liệu cũng phải có sự nhạy bén trong kinh doanh và các nhà phân tích dữ liệu phải có kiến thức về các công cụ bảng tính. Để biết thêm về những gì họ làm, người ta cũng có thể đăng ký các khóa học về khoa học dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu
Cũng có những trường hợp ranh giới giữa hai nghề này hơi mờ nhạt. Do tính chất chồng chéo của khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu, Python là ngôn ngữ hữu ích trong cả hai trường hợp. Do đó, cả hai nghề đều yêu cầu một người học Python
Tại sao Python cần thiết cho phân tích dữ liệu?
Có nhiều lý do khiến Python cực kỳ cần thiết cho việc phân tích dữ liệu, một vài trong số đó là
Uyển chuyển. Python là lý tưởng cho các nhà phát triển muốn viết các ứng dụng và trang web. Điều này là do nó là một ngôn ngữ đơn giản và không đòi hỏi nhiều nỗ lực viết mã như các ngôn ngữ lập trình khác
Dễ dàng. Trọng tâm chính của Python là giữ cho mọi thứ đơn giản và dễ đọc. Đây là lý do tại sao nó là công cụ lý tưởng nhất cho các lập trình viên trong giai đoạn đầu học tập. Hơn nữa, quá trình học Python diễn ra dần dần và tương đối thấp. Có ít dòng mã hơn trong Python so với các ngôn ngữ cũ, giúp các lập trình viên có cơ hội thử nghiệm nhiều hơn
Mã nguồn mở. Về cơ bản, điều này có nghĩa là Python miễn phí và được thiết kế để chạy trên môi trường Windows và Linux. Nó cũng có thể được chuyển sang các nền tảng khác
Được hỗ trợ tốt. Python được sử dụng rất nhiều trong nền tảng học thuật và công nghiệp. Điều này có nghĩa là có rất nhiều thư viện phân tích có sẵn. Người dùng sử dụng Python cũng có thể chuyển sang Stack Overflow, danh sách gửi thư, mã và tài liệu do người dùng đóng góp. Mức độ phổ biến của ngôn ngữ này chỉ tăng lên từng ngày
Tìm hiểu Python cho Khoa học dữ liệu
Những người muốn bắt đầu học Python về khoa học dữ liệu hoặc nâng cao kỹ năng bản thân có thể đăng ký khóa học cấp chứng chỉ Python. Emeritus India mang đến sự thuận tiện khi học cả trực tuyến và ngoại tuyến. Bạn có thể đăng ký bất kỳ khóa học khoa học dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu nào để nắm lấy cơ hội học Python hấp dẫn này
Khoa học dữ liệu và phân tích có ứng dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau ngày nay. Một số trong số này bao gồm dịch vụ chăm sóc sức khỏe, ngân hàng, tài chính và bảo hiểm, thương mại điện tử, bán lẻ, giải trí, giáo dục, v.v. Đây là lý do tại sao có nhiều cơ hội trong khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu, dự kiến sẽ phát triển hơn nữa trong tương lai gần. Vì vậy, hãy chọn từ rất nhiều khóa học về khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu để nâng cao kỹ năng bản thân và đạt được lợi thế cạnh tranh