Waarom is Python populair voor datawetenschap?

Python is een populaire programmeertaal op hoog niveau die voornamelijk wordt gebruikt voor datawetenschap, automatisering, webontwikkeling en kunstmatige intelligentie. Het is een programmeertaal voor algemene doeleinden die functioneel programmeren, objectgeoriënteerd programmeren en procedureel programmeren ondersteunt. Door de jaren heen staat Python bekend als de beste programmeertaal voor datawetenschap en wordt het vaak gebruikt door grote technologiebedrijven voor datawetenschapstaken.

In deze tutorial leer je waarom Python zo populair is voor datawetenschap en waarom het in de toekomst populair zal blijven.

Waar kan Python voor worden gebruikt?

Zoals eerder vermeld, is Python een programmeertaal voor algemene doeleinden, wat betekent dat het voor bijna alles kan worden gebruikt.

Een veel voorkomende toepassing van Python in webontwikkeling is waar Django of Flask wordt gebruikt als backend voor een website. De backend van Instagram draait bijvoorbeeld op Django en het is een van de grootste implementaties van Django.

Je kunt Python ook gebruiken voor game-ontwikkeling met Pygame, Kivy, Arcade, enzovoort; hoewel het zelden wordt gebruikt. Mobiele app-ontwikkeling wordt niet weggelaten, Python biedt veel app-ontwikkelingsbibliotheken zoals Kivy en KivyMD die u kunt gebruiken voor het ontwikkelen van multiplatform-apps; en vele andere bibliotheken zoals Tkinter, PyQt, enz.

Het belangrijkste onderwerp van deze tutorial is de toepassing van Python in Data Science. Het is bewezen dat Python de beste programmeertaal is voor Data Science en in deze tutorial weet je waarom.

Wat is datawetenschap?

Volgens Orakel, data science combineert meerdere velden, waaronder statistiek, wetenschappelijke methoden, kunstmatige intelligentie (AI) en data-analyse, om waarde uit data te halen. Het omvat het voorbereiden van gegevens voor analyse, inclusief het opschonen, aggregeren en manipuleren van de gegevens om geavanceerde gegevensanalyse uit te voeren.

Datawetenschap is toepasbaar in verschillende industrieën en helpt bij het oplossen van problemen en het ontdekken van meer over het universum. In de gezondheidssector helpt datawetenschap artsen om gebruik te maken van gegevens uit het verleden bij het nemen van beslissingen, bijvoorbeeld voor het stellen van een diagnose of de juiste behandeling van een ziekte. De onderwijssector wordt niet buitengesloten, je kunt nu voorspellen dat studenten voortijdig uit school gaan, allemaal dankzij data science.

Python heeft een eenvoudige syntaxis

Wat kan het programmeren nog meer een stuk eenvoudiger maken dan het hebben van een intuïtieve syntaxis? In Python heb je maar één regel nodig om je eerste programma uit te voeren: typ gewoon print(“Hallo wereld!”) en rennen - zo eenvoudig is het.

Python heeft een zeer eenvoudige syntaxis en maakt het programmeren een stuk eenvoudiger en sneller. Er zijn geen accolades nodig bij het schrijven van functies, geen enkele puntkomma is uw vijand en u hoeft niet eens bibliotheken te importeren voordat u basiscode schrijft.

Dit is een voordeel dat Python heeft ten opzichte van andere programmeertalen. Je hebt minder neiging om fouten te maken en je merkt bugs gemakkelijk op.

Brede gemeenschap

Data Science is een complex vakgebied dat je niet kunt doen zonder hulp. Python biedt alle hulp die je nodig hebt via zijn brede community. Wanneer u vastloopt, bladert u er gewoon doorheen en uw antwoord wacht op u. Stapeloverloop is een zeer populaire website waar vragen en antwoorden worden geplaatst op programmeerproblemen.

Als uw probleem nieuw is, wat zeldzaam is, kunt u vragen stellen en zijn mensen bereid om antwoorden te geven.

Python biedt alle bibliotheken

Je hebt water hard nodig, en je hebt maar twee kopjes op tafel. De ene is voor een kwart gevuld met water terwijl de andere bijna vol is. Zou je de beker met veel water of de andere dragen, hoewel ze allebei water hebben? Je zou de beker met veel water willen dragen omdat je echt water nodig hebt. Dit is gerelateerd aan Python, het biedt alle bibliotheken die je ooit nodig hebt voor datawetenschap, je zou zeker geen andere programmeertaal willen gebruiken met slechts een paar beschikbare bibliotheken.

U zult een geweldige ervaring hebben met het werken met deze bibliotheken omdat ze heel gemakkelijk te gebruiken zijn. Als u een bibliotheek moet installeren, zoekt u naar de naam van de bibliotheek op PyPI.org en volg de instructies aan het einde van dit artikel om de bibliotheek te installeren.

Verwant: Data Science-bibliotheken voor Python die elke datawetenschapper zou moeten gebruiken

Numerieke Python - NumPy

NumPy is een van de meest gebruikte data science-bibliotheken. Hiermee kunt u werken met numerieke en wetenschappelijke taken in Python. Gegevens worden weergegeven met behulp van arrays of wat u lijsten kunt noemen, die elke dimensie kunnen hebben: 1-dimensionale (1D) array, 2-dimensionale (2D) array, 3-dimensionale (3D) array, enzovoort.

Panda's

Pandas is ook een populaire datawetenschapsbibliotheek die wordt gebruikt bij gegevensvoorbereiding, gegevensverwerking en gegevensvisualisatie. Met Panda's kunt u gegevens in verschillende indelingen importeren, zoals CSV (door komma's gescheiden waarden) of TSV (door tabs gescheiden waarden). Panda's werken als Matplotlib omdat je er verschillende soorten plots mee kunt maken. Een andere coole functie die Pandas biedt, is dat je hiermee SQL-query's kunt lezen. Dus als je verbinding hebt gemaakt met je database en je wilt SQL-query's schrijven en uitvoeren in Python, dan is Pandas een goede keuze.

Matplotlib en Seaborn

Matplotlib is een andere geweldige bibliotheek die Python biedt. Het is ontwikkeld bovenop MatLab - een programmeertaal die voornamelijk wordt gebruikt voor wetenschappelijke en visualisatiedoeleinden. Met Matplotlib kunt u verschillende soorten grafieken plotten met slechts een paar regels code.

U kunt grafieken plotten om alle gegevens te visualiseren, zodat u inzichten uit uw gegevens kunt halen of u een betere weergave van de gegevens kunt geven. Andere bibliotheken zoals Pandas, Seaborn en OpenCV gebruiken Matplotlib ook voor het plotten van geavanceerde grafieken.

Seaborn (niet Seaborne) is net als Matplotlib, alleen heb je meer opties - om verschillende delen van je grafieken verschillende kleuren of tinten te geven. U kunt mooie grafieken plotten en het uiterlijk aanpassen om de gegevensrepresentatie beter te maken.

Open computervisie - OpenCV

Misschien wilt u een Optical Character Recognition (OCR)-systeem, documentscanner, afbeelding bouwen? filter, bewegingssensor, beveiligingssysteem of iets anders dat met computervisie te maken heeft, moet u proberen Open CV. Met deze geweldige en gratis bibliotheek die wordt aangeboden door Python, kun je computervisiesystemen bouwen over slechts een paar regels code. U kunt met afbeeldingen, video's of zelfs uw webcamfeed werken en deze implementeren.

Scikit-leren - Sklearn

Scikit-learn is de meest populaire bibliotheek die specifiek wordt gebruikt voor machine learning-taken in datawetenschap. Sklearn biedt alle hulpprogramma's die u nodig hebt om uw gegevens te gebruiken en machine learning-modellen te bouwen in slechts een paar regels code.

Er zijn verschillende machine learning-taken zoals lineaire regressie (eenvoudig en meervoudig), logistische regressie, k-nearest buren, naïeve bayes, ondersteuningsvectorregressie, willekeurige bosregressie, polynomiale regressie, inclusief classificatie en clustering taken.

Hoewel Python eenvoudig is vanwege zijn syntaxis; er zijn tools die specifiek zijn ontworpen met datawetenschap in het achterhoofd. Jupyter-notebook is de eerste tool, het is een ontwikkelomgeving gebouwd door Anaconda, om Python-code te schrijven voor datawetenschapstaken. U kunt codes schrijven en direct uitvoeren in cellen, ze groeperen of zelfs documentatie toevoegen, zoals wordt geboden door de markdown-mogelijkheid.

Een populair alternatief is Google Colaboratory, ook wel Google Colab genoemd. Ze zijn vergelijkbaar en worden voor hetzelfde doel gebruikt, maar Google Colab heeft meer voordelen vanwege de cloudondersteuning. Je hebt toegang tot meer ruimte en je hoeft je geen zorgen te maken dat je computeropslag vol raakt. U kunt ook uw notebooks delen, inloggen op elk apparaat en er toegang toe krijgen, of zelfs uw notebook opslaan op GitHub.

Hoe een Data Science-bibliotheek in Python te installeren

Aangezien Python al op uw computer is geïnstalleerd, zal dit stapsgewijze gedeelte u helpen bij het installeren van een datawetenschapsbibliotheek op uw Windows-computer. NumPy wordt in dit geval geïnstalleerd, volg de onderstaande stappen:

1. druk op Begin en typ cmd. Klik met de rechtermuisknop op het resultaat en kies Als administrator uitvoeren.

1. U hebt PIP nodig om Python-bibliotheken van PyPi te installeren. Als je dat al hebt gedaan, kun je deze stap overslaan; zo niet, lees dan a.u.b. hoe PIP op uw computer te installeren.
2. Type pip installeer numpy en druk op Binnenkomen rennen. Dit proces zal NumPy op uw computer installeren en u kunt NumPy nu op uw computer importeren en gebruiken. Dit proces zou er ongeveer uit moeten zien als de onderstaande schermafbeelding, negeer de waarschuwing en lege spaties. (Als u Linux of macOS gebruikt, opent u gewoon een terminal en voert u de pip installeren opdracht).

Het is tijd om Python te gebruiken voor datawetenschap

Onder andere programmeertalen zoals R, C++ en Java; Python is het beste voor datawetenschap. Deze tutorial heeft je uitgelegd waarom Python zo populair is voor datawetenschap. Je weet nu wat Python biedt en waarom grote bedrijven als Google, Meta, NASA, Tesla, etcetera Python gebruiken.

Is deze tutorial erin geslaagd je ervan te overtuigen dat Python de beste programmeertaal voor datawetenschap zal blijven? Zo ja, ga door en bouw mooie data science-projecten; helpen het leven gemakkelijker te maken.

Excel-gegevens importeren in Python-scripts met behulp van Panda's

Voor geavanceerde gegevensanalyse is Python beter dan Excel. Hier leest u hoe u uw Excel-gegevens in een Python-script importeert met Panda's!

Lees volgende

Over de auteur