Apie „Python“, programavimo kalbą rašėme ne kartą. Ši kalba turi daugybę pranašumų ir vienas jų – tinkamumas duomenų mokslui ir analitikai. Šiame įraše pabandysime išsiaiškinti, kodėl „Python“ yra viena populiariausių kalbų duomenų mokslo srityje.
„Python“ tampa lyderė
Programavimo kalba „Python“ skinasi savo kelią ne tik duomenų mokslo, bet ir daugelyje kitų sričių. Jos populiarumą lemia ir tai, kad „Python“ renkasi tokių garsių kompanijų kaip „Google“, „Netflix“ ar „Facebook“ inžinieriai ir programuotojai. Vienas didžiausių šios programavimo kalbos pranašumų yra tai, kad naudojant ją gali paraleliai vykdyti kelis procesus, taip pasiekiant maksimalias duomenų mokslo ir mašininio mokymosi galimybes. Be to, su „Python“ galima naudoti modulius, parašytus C arba C++ kalbomis.
Kur „Python“ puikiai tinka?
Egzistuoja daug situacijų, kur „Python“ yra tobuliausiai tinkantis įrankis, dirbant su duomenimis – tarkim, kai duomenų analitikos užduočiai atlikti reikia programėlių arba statistikos kodą reikia įtraukti į produkcijos duomenų bazę. Ši programavimo kalba taip pat yra idealus pasirinkimas diegiant algoritmus, o „Python“ bibliotekos puikiai tinka specifinėms duomenų mokslo užduotims, grafiniam atvaizdavimui ar mašininiam mokymuisi.
„Python“ ir mašininis mokymasis
Duomenų moksle mašininis mokymasis yra vienas svarbiausių dalykų, didinančių sukauptų duomenų vertę. Naudojant „Python“ kaip duomenų mokslo įrankį, mašininis mokymasis tampa lengvai suprantamas ir efektyvus. Trumpai tariant, mašininis mokymasis yra statistikos, matematikos ir tikimybių teorijos „mišinys“. Būtent čia „Python“ yra nepralenkiama, nes savo bibliotekose turi daugybę tokiems veiksmams tinkamų įrankių.
Kodėl duomenų mokslininkai renkasi „Python“?
Visų pirma, „Python“ yra viena lengviausiai išmokstamų programavimo kalbų, o tai yra svarbus faktorius, jei susidoroti su tam tikromis užduotimis, kurioms reikia pasitelkti „Python“, turi kuo greičiau.
Be to, ši programavimo kalba išsiskiria savo lankstumu, universalumu ir pritaikomumu, nepriklausomai nuo to, kokio sudėtingumo užduotis yra vykdoma. „Python“ puiki tuo, kad tinka įvairioms sritims, įvairioms paskirtims ir visur leidžia dirbti sklandžiai bei greitai.
Kaip jau trumpai paminėjome aukščiau, vienas iš „Python“ pliusų yra duomenų mokslininkų vertinamos bibliotekos, kur rasi visus duomenų analizavimui praversiančius įrankius. Be to, jos yra nuolat pildomos ir tobulinamos, priklausomai nuo vartotojų poreikių.
Nemažiau svarbus dalykas yra tai, kad „Python“ turi itin didelę bendruomenę, o kadangi ši kalba labai plačiai naudojama duomenų mokslo srityje, tai ir atsakymų į klausimus iš šios srities forumuose yra daug.
Na ir dar vienas duomenų mokslininkams ir analitikams smarkiai imponuojantis dalykas yra „Python“ grafikos galimybės, nes lentelės, grafikai ir pan. yra itin svarbūs dalykai, norint vaizdžiai ir aiškiai pateikti rezultatus, gautus analizuojant duomenis.
Augant duomenų mokslo apimtims, atsiranda vis daugiau įrankių, tinkamų duomenims analizuoti ir įvairioms su tuo susijusioms užduotims atlikti. Tačiau būtent „Python“ paprastumas ir universalumas bei faktas, kad šią kalbą renkasi žinomos įmonės, lemia tai, kad šį programavimo kalba tampa pasirinkimu numeris vienas duomenų mokslo srityje.
