La sólida guía de Python para la ciencia de datos

Para el dominio del análisis de datos, Python es un lenguaje de programación de aprendizaje obligatorio para todos los desarrolladores web. Con la creciente demanda de profesionales de TI, la industria de TI está en auge. Python es uno de los lenguajes de codificación preferibles que se utilizan para el desarrollo basado en datos. Este blog lo ayudará a aprender los conceptos básicos y su biblioteca. Ahora, antes de pasar a más detalles, conozcamos algunos entresijos de la ciencia de datos antes de profundizar en el concepto de Python para la ciencia de datos: -

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos se ha convertido en una carrera profesional para varios expertos calificados. La ciencia de datos se puede utilizar para la resolución de problemas, ya que proporciona información basada en datos y soluciones de información. Existe un concepto erróneo sobre la ciencia de datos, pero se puede aclarar con la ayuda de la ciencia de datos que se describe a continuación:

Ciclo de ciencia de datos

Comienza reconociendo los requisitos comerciales que se utilizan para preparar la información para el modelado y, en última instancia, gastar la información. El proceso de ciencia de datos es administrado por varios expertos, como ingenieros de datos, analistas de datos y científicos de datos. Su función depende del tamaño de la empresa, pero en ocasiones todo el proceso lo realiza un único experto.

¿Por qué se necesita Python para la ciencia de datos?

Python es el mejor lenguaje de programación para la ciencia de datos por las siguientes razones que se enumeran a continuación:

• Python es un lenguaje de codificación de código abierto flexible, gratuito y potente.
• Reduce el tiempo de desarrollo a la mitad gracias a su simplicidad y sintaxis legible.
• Con la ayuda de Python, puede realizar análisis, manipulación y visualización de datos.
• Python ofrece bibliotecas para cálculos científicos y otras aplicaciones de aprendizaje automático.

Terminología básica de Python para la ciencia de datos:

Ahora discutiremos las terminologías básicas utilizadas en Python para la ciencia de datos. Para que puedas entender fácilmente el uso de Python en el desarrollo web:

Variable

Esto se conoce como una ubicación de memoria reservada que se utiliza para guardar valores. Para el lenguaje de programación Python, no necesita declarar variables antes de escribirlas en la programación, o incluso no necesita declarar sus tipos.

tipos de datos

Admite varios tipos de datos utilizados para definir las diversas operaciones posibles para métodos de almacenamiento y variables. Los tipos de datos pueden incluir: - Lista, Tupla, Diccionario, Numérico, Cadenas y Conjuntos.

Operadores

Esto ayuda a administrar el valor de los operandos. Los operadores de Python se refieren a: - Comparación, Lógica, Membresía, Asignación, Bit a bit e Identidad.

Declaraciones condicionales

Ayuda a implementar varias declaraciones basadas en varias condiciones. Básicamente hay tres sentencias condicionales: - Elif, If y Else.

Ciclos

Estos se utilizan para repetir ciertos trabajos a través de un programa codificado. Los bucles en Python son de tres tipos: - For, While y bucle anidado.

Funciones

Estos se utilizan para separar sus códigos en bloques utilizables que le permiten ordenar sus programas y hacerlo legible, reutilizable y ahorrar tiempo.

Bibliotecas de Python

Esta es la sección donde se encuentra la imagen real de python para ciencia de datos entra en consideración. Python tiene varias bibliotecas para análisis científico, visualización, cálculos, etc. y algunos de ellos se describen a continuación:

entumecido

Es la biblioteca central de python para ciencia de datos que se refiere a 'python numérico'. Esto se usa para cálculos científicos o complejos, que tiene n objetos de matriz de potencia dimensional. Aparte de esto, ofrece varias herramientas para integrar C ++, C, etc. Esto también utiliza datos multidimensionales genéricos donde se pueden procesar varias funciones especiales y operaciones Numpy.

Panda

Es una biblioteca esencial de python para ciencia de datos ya que puede ser utilizado para el análisis y manipulación de datos. Es adecuado para diversos datos, como series temporales ordenadas y no clasificadas, tabulares, datos matriciales y mucho más.

matplotlib

Es una poderosa biblioteca utilizada para la visualización en Python, como el shell de Python, el kit de herramientas GUI, el script y el servidor de aplicaciones web. Puede usar diferentes texturas y saber cómo funciona esta textura.

Nacido del mar

Es una biblioteca de gráficos estadísticos. Puede usar Matplotlib para imágenes 2D y Seaborn puede agregar hermosos estilos y dibujar una interfaz gráfica de alto nivel.

Scikit-aprender

Es el principal atractivo ya que es posible implementar el aprendizaje automático utilizando Python. Esta es una biblioteca gratuita que incluye herramientas simples y eficientes para fines de análisis y extracción de datos. Puede ejecutar algoritmos como algoritmos de series temporales, regresión logística.

Pasos para aprender Python

Hay algunos pasos para aprender python para ciencia de datos que se enumeran a continuación: -

Paso 1: Aprenda los fundamentos de Python

Cuando decide aprender el lenguaje de programación Python, entonces necesita aprender los conceptos básicos del lenguaje Python. Puede aprender esto tanto en línea como de recursos fuera de línea.

Paso 2: Practica con proyectos mini Python

Si está buscando alguno de los proyectos de Python, verá que hay una lista de proyectos de la que puede seleccionar miniproyectos según sus necesidades.

Paso 3: familiarícese con las bibliotecas de Python

Hemos enumerado algunos de los términos de la biblioteca que lo ayudan a familiarizarse con las bibliotecas de Python para que pueda usar fácilmente esas terminologías en su programación de Python. Así que trate de familiarizarse con estos antes de comenzar a aprender el python para ciencia de datos.

4to paso: aplicar técnicas de datos avanzadas

Perfeccione sus habilidades aprendiendo las técnicas de datos avanzadas de la ciencia de datos. Esto lo ayudará a aprender nuevas formas de implementar el lenguaje de programación Python para que pueda implementarlo fácilmente en sus programas.

Conclusión

Hemos enumerado todos los detalles necesarios en python para ciencia de datos, como bibliotecas y terminologías y mucho más. Para que tenga una idea del papel de Python en la ciencia de datos, pero si no puede comprender esta terminología, puede solicitar la ayuda de nuestros expertos en asignaciones de Python, ya que pueden proporcionar datos de alta calidad antes de los plazos a un precio razonable. Pueden brindarle ayuda inmediata, ya que están disponibles para usted las 24 horas del día, los 7 días de la semana y, si necesita ayuda con Python, comuníquese con nuestros expertos.