Tại sao sử dụng Python cho Khoa học Dữ liệu

0
728

Mặc dù có rất nhiều ngôn ngữ ngoài kia, nhưng Python là ngôn ngữ lập trình phải học đối với các chuyên gia làm việc trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu. Nhu cầu ngày càng tăng đối với các Nhà khoa học dữ liệu có tay nghề cao trong ngành CNTT và Python đã phát triển như ngôn ngữ lập trình ưa thích nhất. Với sự trợ giúp của hướng dẫn này về Python cho Khoa học Dữ liệu, bạn sẽ hiểu tại sao Python được coi là ngôn ngữ ưa thích nhất. Bây giờ, chúng ta hãy xem xét các tính năng cơ bản của Python và các kịch bản miền của nó.

Tại sao sử dụng Python cho Khoa học Dữ liệu?

Như bạn đã biết, rất nhiều ngôn ngữ lập trình đang cung cấp các tùy chọn rất cần thiết để thực thi các công việc Khoa học dữ liệu. Thật khó để chọn một ngôn ngữ cụ thể.

Nhưng chính dữ liệu cung cấp một cái nhìn sâu sắc về những ngôn ngữ này đang tiến vào thế giới Khoa học dữ liệu, tức là, không gì có thể hấp dẫn bằng chính dữ liệu tiết lộ kết quả so sánh giữa các công cụ Khoa học dữ liệu khác nhau.

Trong gần một thập kỷ, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển đã tranh luận về chủ đề ‘Python cho Khoa học Dữ liệu hay R cho Khoa học Dữ liệu’: Ngôn ngữ nào tốt hơn?

Với việc áp dụng các công nghệ mã nguồn mở thay thế các công nghệ thương mại mã nguồn đóng truyền thống, Python và R đã trở nên cực kỳ phổ biến trong giới Khoa học và Phân tích Dữ liệu.

Nhưng người ta nhận thấy rằng ‘Mức tăng thị phần của Python so với năm 2015 đã tăng 51% chứng tỏ tầm ảnh hưởng của nó như một công cụ Khoa học Dữ liệu phổ biến.’

Python cho Khoa học dữ liệu và R cho Khoa học Dữ liệu

Python như một ‘nhà lãnh đạo’

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phát triển nhanh nhất trên thế giới và khá dễ học. Là một ngôn ngữ lập trình cấp cao, Python được sử dụng rộng rãi trong phát triển ứng dụng di động, phát triển web, phát triển phần mềm và trong phân tích và tính toán dữ liệu số và khoa học.

Ngôn ngữ lập trình Python có thể chạy trên mọi nền tảng, từ Windows đến Linux đến Macintosh, v.v.

Tại sao Python lại được ưa thích hơn những người khác?

Các mã bằng Python được viết theo phong cách rất ‘tự nhiên’; đó là lý do, nó rất dễ đọc và dễ hiểu.

Một số tính năng của Python khiến nó trở thành ngôn ngữ phổ biến trong các ứng dụng Khoa học dữ liệu là:

Dễ học

Python dành cho bất kỳ ai khao khát học vì tính dễ học và dễ hiểu của nó.

Python là một công cụ khoa học dữ liệu phổ biến , đi trước SQL và SAS và đứng sau R, với 35% các nhà phân tích dữ liệu sử dụng nó.

Khả năng mở rộng

Python được biết đến là một ngôn ngữ có khả năng mở rộng cực cao so với các ngôn ngữ khác, như R và sử dụng nhanh hơn MATLAB hoặc Stata.

Bản chất có thể mở rộng của nó nằm ở tính linh hoạt trong các tình huống giải quyết vấn đề, do đó, ngay cả YouTube cũng đã chuyển sang Python.

Python đã trở nên tốt cho các mục đích sử dụng khác nhau trong các ngành công nghiệp vì nhiều Nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi sử dụng ngôn ngữ này để phát triển thành công các loại ứng dụng khác nhau.

Tính sẵn có của Thư viện Khoa học Dữ liệu

Câu trả lời hay nhất cho câu hỏi – Tại sao lại là python cho khoa học dữ liệu, vì sự sẵn có của nhiều thư viện Khoa học dữ liệu / Phân tích dữ liệu như Pandas, StatsModels, NumPy, SciPy và Scikit-Learn, là một số thư viện nổi tiếng có sẵn cho những người tham gia trong cộng đồng Khoa học dữ liệu.

Những hạn chế mà các nhà phát triển phải đối mặt một năm trước đã được cộng đồng Python giải quyết tốt bằng một giải pháp mạnh mẽ giải quyết các vấn đề có tính chất cụ thể.

Cộng đồng Python

Một trong những yếu tố chính đằng sau sự phát triển vượt bậc của Python trong ngành là hệ sinh thái của nó. Nhiều tình nguyện viên đang phát triển các thư viện Python ngày nay vì Python đã mở rộng bàn tay của mình cho cộng đồng Khoa học Dữ liệu , từ đó dẫn đường cho việc tạo ra các công cụ và xử lý hiện đại nhất bằng Python. Cộng đồng giúp những người tham gia Python này với các giải pháp liên quan cho các vấn đề mã hóa của họ.

Đồ họa và Hình ảnh hóa

Python cung cấp các tùy chọn đồ họa và hình ảnh hóa khác nhau, rất hữu ích để tạo thông tin chi tiết về dữ liệu có sẵn. Matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị bằng Python cung cấp một cơ sở vững chắc mà các thư viện khác như Seaborn , pandas và ggplot đã được xây dựng thành công.

Các gói này giúp bạn hiểu rõ về dữ liệu, tạo biểu đồ, sơ đồ đồ họa và các lô tương tác sẵn sàng cho web, v.v.

Thư viện Python cho Khoa học Dữ liệu

Python đã trở nên phổ biến rộng rãi như một ngôn ngữ lập trình back-end có mục đích chung, cấp cao để tạo nguyên mẫu và phát triển các ứng dụng. Khả năng đọc, tính linh hoạt và tính phù hợp của Python với các hoạt động của Khoa học dữ liệu đã khiến nó trở thành một trong những ngôn ngữ được các nhà phát triển ưa thích nhất.

Có thông tin cho rằng Python đang được các nhà phát triển sử dụng rộng rãi trong việc tạo ra các trò chơi, PC độc lập, ứng dụng di động và các ứng dụng doanh nghiệp khác. Thư viện Python đơn giản hóa các công việc phức tạp và làm cho việc tích hợp dữ liệu dễ dàng hơn nhiều với ít mã hơn trong thời gian ngắn hơn. Nó bao gồm hơn 137.000 thư viện rất mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi để đáp ứng các yêu cầu của khách hàng và doanh nghiệp. Các thư viện này đã giúp các nhà khoa học và nhà phát triển của chúng tôi phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, tạo ra thông tin chi tiết, ra quyết định quan trọng và hơn thế nữa.

Dưới đây là một số thư viện Python được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực liên quan đến Khoa học dữ liệu.

NumPy

Nó là một thư viện Python mở rộng được sử dụng cho các tính toán khoa học.

NumPy thúc đẩy việc bạn sử dụng các hàm phức tạp, đối tượng mảng N-chiều, các công cụ để tích hợp mã C / C ++ và Fortran, các khái niệm toán học như đại số tuyến tính, khả năng số ngẫu nhiên, v.v. Bạn có thể sử dụng nó như một vùng chứa đa chiều để xử lý dữ liệu chung của mình. Nó cho phép bạn tải dữ liệu sang Python và xuất dữ liệu từ cùng một.

SciPy

Đây là một thư viện quan trọng khác của Python dành cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và Nhà khoa học dữ liệu ngoài đó. SciPy bao gồm các gói tối ưu hóa, thống kê, đại số tuyến tính và tích hợp để tính toán. Nó có thể giúp ích rất nhiều cho những người mới bắt đầu sự nghiệp của họ trong Khoa học Dữ liệu để hướng dẫn họ thông qua các phép tính số.

Matplotlib

Đây là một thư viện vẽ đồ thị phổ biến của Python được các Nhà khoa học dữ liệu sử dụng rộng rãi để thiết kế nhiều số liệu ở nhiều định dạng tùy thuộc vào khả năng tương thích trên các nền tảng được tôn trọng của họ. Ví dụ: với Matplotlib , bạn có thể tạo các biểu đồ phân tán, biểu đồ, biểu đồ thanh, v.v. của riêng mình. Nó cung cấp một bản vẽ 2D chất lượng tốt và một bản đồ 3D cơ bản với mức sử dụng hạn chế.

Pandas

Pandas là thư viện mã nguồn mở mạnh mẽ nhất của Python để thao tác dữ liệu. Nó được gọi là Thư viện phân tích dữ liệu Python. Nó được phát triển trên gói NumPy. DataFrames được coi là cấu trúc dữ liệu được sử dụng nhiều nhất trong Python, giúp bạn xử lý và lưu trữ dữ liệu từ các bảng bằng cách thực hiện các thao tác trên các hàng và cột. Pandas rất hữu ích trong việc hợp nhất, định hình lại, tổng hợp, tách và chọn dữ liệu.

Scikit-Learn

Scikit-Learn là một tập hợp các công cụ để thực hiện các tác vụ liên quan đến khai thác và phân tích dữ liệu. Nền tảng của nó được xây dựng dựa trên SciPy, NumPy và Matplotlib. Nó bao gồm các mô hình phân loại, phân tích hồi quy, nhận dạng hình ảnh, các phương pháp giảm dữ liệu, lựa chọn và điều chỉnh mô hình, và nhiều thứ khác.

Để tìm hiểu về Python, các bạn có thể tham khảo Khóa học Python dành cho người mới bắt đầu

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here