Наука о данных — это обширная область знаний со множеством точек входа. Какую из них выбрать, зависит от того, с чего и как вы хотите стартовать. Я начала изучать основы науки о данных с помощью языка под названием R, пока не столкнулась с одним из его многочисленных ограничений. Как я поняла, Python определенно выиграл у R битву за науку о данных. Следующие шаги в путешествии по науке о данных я сделала, опираясь на Python. Изучение этого языка — один из самых быстрых, простых и увлекательных способов освоить науку о данных.
Наука о данных — источник ценных навыков, гарантирующих как высокий уровень средней зарплаты, так и удовлетворенность работой. Спрос на специалистов по обработке данных (судя по спискам вакансий, выставляемых компаниями) гораздо больше текущего предложения рынка занятости.
Углубляясь в мир науки о данных, я освоила Python по многим причинам. Он используется для анализа данных многими компаниями, смежными с FAANG (Facebook, Apple, Amazon, Netflix и Google). Этот язык универсален, легко дается как начинающим программистам, осваивающим азы, так и опытным специалистам, погружающимся в детали.
Хотя Python является языком общего назначения, есть 10 веских причин, по которым следует изучать его для занятий наукой о данных.
1. Без проблем усваивается.
2. Легко читается.
3. Впечатляет популярностью.
4. Имеет огромное сообщество.
5. Обладает полным набором библиотек данных.
6. Приобщает к основам науки о данных.
7. Отличается легкостью очистки данных.
8. Предполагает коммуникацию.
9. Подходит для быстрого прототипирования.
10. Гарантирует занятость.
1. Python без проблем усваивается
Программирование может быть пугающим, особенно для новичка. Но Python — исключение. Он обладает удивительно простым синтаксисом и словарным запасом. По сравнению с более сложными языками, такими как C, C++ и Java, Python осваивается гораздо быстрее. Для специалистов по обработке данных он является очевидным выбором для изучения.
Python настолько прост, что Next Academy рекомендовала его как превосходную возможность обучить программированию детей. А для всех остальных есть множество дешевых или бесплатных ресурсов, помогающих начать изучение этого языка.
Если вы хотите углубиться в науку о данных, Python — идеальный выбор. Вы сможете добавить его в свой арсенал инструментов довольно быстро и с минимальными трудностями. Для начинающих изучение науки о данных с помощью Python — самое простое решение.
2. Python легко читается
Python имеет простой и понятный синтаксис, созданный на основе английского языка. Поэтому все, что вы создадите, будет понятно вам и другим людям, даже если они не знакомы с этим языком.
Одна из причин, по которой мне было легко выучить Python, заключалась в отсутствии проблем с чтением и пониманием примеров кода. Если вы хотите углубиться в науку о данных, вам определенно следует подумать об удобочитаемости как ключевом компоненте любого выбранного вами языка.
Вам придется читать много строк кода, а также делиться им со своими коллегами (или незнакомыми людьми в интернете при попытках что-то отладить в StackOverflow). Python позволяет это делать легко.
3. Python впечатляет популярностью
Если вы изучите Python, вы станете одним из многих. Это наиболее широко используемый язык в науке о данных (и в других областях). Согласно индексу TIOBE 2020, он является третьим по распространенности языком в мире. В частности, в области науки о данных он стал лидером, опередив язык R.
Как я упоминала выше, многие компании используют Python для создания фреймворков и проектов. Google, например, создал Tensorflow, основанный на Python, а Facebook и Netflix также все чаще применяют его в проектах по обработке данных.
Если вы хотите заняться наукой о данных, вы далеко не уйдете без знания основ Python. К счастью, учить этот язык — одно удовольствие!
4. Python имеет огромное сообщество
Одно из главных преимуществ изучения Python для науки о данных заключается в том, что вы получите доступ к невероятному сообществу специалистов и сами станете одним из них.
Поскольку Python существует уже три десятилетия, легко изучается и используется, он долгое время оставался актуальным для многих людей и компаний. В результате появилось огромное сообщество, члены которого с большим энтузиазмом делятся советами, отвечают на вопросы новичков, исправляют чужой код и обсуждают новые идеи. Вы можете найти их где угодно — Reddit славится особенно активным сообществом. Кроме того, есть группы в мессенджере Discord, члены которых обсуждают проблемы Python.
Изучать любой язык сложно, особенно когда этого требует профессиональный рост. Сообщества, возникающие вокруг Python, облегчают его усвоение.
5. Python имеет полный набор научных библиотек данных
Python как язык для науки о данных развивается сам по себе. Но помимо простого синтаксиса, доступного вокабуляра, удобочитаемости, сообщества, у него есть еще одно преимущество — библиотеки. Pandas, statsmodels, NumPy, SciPy и Scikit-Learn — библиотеки Python, необычайно популярные в сообществах исследователей данных.
Экосистемы, подобные SciPy, значительно упрощают задачи обработки данных (SciPy, произносится как “сай-пай”, а не “ски-пи”, как я изначально предполагала). SciPy решает множество общих задач в области науки о данных, таких как обработка структур данных, анализ сложных сетей, алгоритмов и наборов инструментов для машинного обучения.
Показательно, что выпуск новых пакетов Python для науки о данных продолжается по мере того, как все больше участников присоединяются к сообществу и вносят в него свой вклад. Библиотеки Python популярны в сфере науки о данных и постоянно развиваются. Например, мини-библиотека Keras, выпущенная в 2015 году и используемая для глубокого обучения, стала важнейшим компонентом экосистемы библиотек Python.
6. Python приобщает к основам науки о данных
Несмотря на то, что Python имеет практически неограниченное количество применений, можно заметить много общего между изучением Python и науки о данных. Вы без труда усвоите основы науки о данных с помощью Python, изучив несколько базовых пособий. Специалисты по обработке данных используют Python для извлечения, очистки, визуализации и построения моделей. Вы также можете приобщиться ко всем этим процессам, изучая Python.
При прохождении стандартного курса по Python вы по умолчанию усвоите базовые понятия науки о данных. Например, научитесь настраивать среду, импортировать данные, очищать их, выполнять простой статистический анализ, создавать визуализации и делиться результатами. Python станет вашим надежным проводником в науку о данных.
В учебных пособиях по Python вы найдете решения типичных задач в области науки о данных. Вы обнаружите множество ресурсов, на которых обучение Python идет рука об руку с использованием его в науке о данных. Изучение базового языка Python с одновременным применением его в науке о данных — это естественный путь обучения.
7. Python отличается легкостью очистки данных
Далеко не все знают, что наука о данных, прежде всего, включает очистку данных. По самым скромным оценкам, она составляет 80% от типичной рабочей нагрузки специалиста по обработке данных. Но есть и хорошая новость: Python отлично справляется с этим!
Если вы хотите заниматься наукой о данных, смиритесь с тем фактом, что вам придется много выскребать, очищать, уплотнять, повышать качество и достигать единообразного согласования данных, прежде чем вы сделаете хотя бы одну визуализацию. Эта особенность делает Python отличным выбором: он создан для очистки данных.
Две библиотеки, о которых я упоминала ранее, NumPy и Pandas, отлично справляются с очисткой данных.
8. Python предполагает коммуникацию
После того, как вы закончите очистку данных, следующий по важности этап работы — передача результатов ключевым заинтересованным сторонам. Как видите, наука о данных — это не просто строки кода, а также передача результатов, для которой хорошая визуализация имеет решающее значение.
“Визуализация данных дает нам четкое представление о том, что означает информация, и создает ее визуальный контекст с помощью карт или графиков. Это делает данные более естественными для понимания человеческим разумом и, следовательно, облегчает выявление тенденций, закономерностей и выбросов в больших наборах данных”, — пишет анонимный автор в блоге Analytiks.
Многие люди предполагают, что конечная задача науки о данных — это анализ. Однако в этой сфере, как и во всем профессиональном мире, важно то, что вы делаете после того, как создадите что-то действительно важное.
Python располагает множеством замечательных инструментов для упрощения визуализации. Среди них базовый matplotlib и два его дочерних элемента — Pandas и seaborn (оба построены на matplotlib). Если вы сделаете хорошую презентацию для передачи или иллюстрации данных, считайте, что уже находитесь на полпути к успеху. Python упрощает эту задачу.
9. Python подходит для быстрого прототипирования
Малоизвестный факт заключается в том, что проекты ученых по обработке данных стоят дорого. Крис Чапо, вице-президент по данным и аналитике в Gap, однажды заявил, что “87 % проектов с данными терпят неудачу”. Требуется время, энергия, ресурсы и много терпения, чтобы создать то, что работает.
Чтобы избежать лишних затрат, большинство специалистов по обработке данных используют прототипы для пробных прогонов своих проектов и проводят стресс-тестирования, чтобы убедиться в оправданности дальнейших разработок. Если вы следили за темой этой статьи, вас не должно удивлять, что Python отлично подходит для создания хороших прототипов для тестирования концепций, идей и продуктов.
Python позволяет легко выполнять как динамический анализ (исследование программы по мере ее выполнения), так и статический (анализирование кода без его запуска), и оба они делают прототипирование пределом мечтаний.
10. Python гарантирует занятость
Эта статья о том, почему имеет смысл изучать Python для занятий наукой о данных. Но многие профессии и специальности, которые когда-то казались такими же стабильными, как горы, исчезли или были заменены алгоритмами.
Наука о данных не проявляет никаких признаков такого рода атрофии. Поскольку компании выделяют бешеные деньги на поиски специалистов по обработке данных и изо всех сил пытаются заполнить свои вакансии, будьте уверены: они заинтересованы в найме хороших специалистов, чтобы не тратить еще больше времени и ресурсов на их замену.
Если вы изучите Python для занятий наукой о данных, этих навыков будет более чем достаточно, чтобы найти работу в других областях компьютерных наук. Сам Python стабильнее любого карьерного пути — он существует и не перестает быть актуальным уже тридцать лет, а также постоянно преображается, чтобы быть полезным на новых рабочих местах. Даже если будущее науки о данных окажется под вопросом или ваши карьерные цели изменятся, знание Python поможет вам преодолеть возникшие трудности.
Начните изучать Python для занятий науки о данных и не сомневайтесь: что бы ни случилось с наукой о данных, этот язык не утратит своей значимости.
Мы всесторонне рассмотрели вопрос, что дает изучение Python дата-сайентисту. Изучение основ науки о данных с помощью Python поможет новичкам и откроет перед ними ошеломляющую перспективу!
Читайте также:
- То, чего вам никто не расскажет о поиске работы, связанной с анализом данных
- Как легко оптимизировать Jupyter Notebook. Часть 2
- Как вино может быть слегка острым и резким?
Читайте нас в Telegram, VK и Дзен
Перевод статьи Zulie Rane: 10 Compelling Reasons to Learn Python for Data Science
