Python öğrenmek neden bu kadar önemli!

Python'u öğrenmek neden bu kadar önemli

En çok tercih edilen programlama dillerinden biri olan Pyhthon, neden bu kadar önemli ve neden bu kadar tercih ediliyor?

1950 yılından bu yana, dünya da birkaç programlama dilinden daha fazlası ortaya çıktı. JAVA, C, C ++, Python veya C # olsun, her dilde eas bir amaca hizmet etmek için tasarlanmıştır. Zamanla, insanlar bu çok dilde makinelerle iletişim kurmaya başladı. Sonuç olarak, birçok harika yazılım uygulaması doğdu ve mevcut birçok karmaşık sorun çözüldü. Ancak, geleceğe doğru ilerledikçe, en zorlu ve daha sağlam bir dil için savaş başladı. Bunlardan bazıları bugün bildiğimiz dünyaya ulaşabilirken, diğerleri başaramamıştı.

Dahası, yeni teknolojiler ve dijitalleşme dünyayı ayağa kaldırdı. Bu, şimdiye kadar kaydı olmayan veya yakalanmayan verileri kurtardı. Bugün, şirketlerin uygulama tasarlama, yeni hizmetler getirme ve müşteriyi daha iyi anlama gibi birçok amaç için kullandığı çok miktarda veri içinde yaşıyoruz. Bu hedefler doğrultusunda da programlama dilini gerektiren yeni işler ortaya çıkmaktadır.

Makine öğrenimi, yapay zeka ve tahmine dayalı analiz gibi teknolojilerin ilerlemesi, veri bilimi her geçen gün daha da hızlanıyor. İnsanlar arasında popüler bir kariyer seçimi haline geliyor. Veri bilimcilerinin birden fazla programlama dilini bilmesi faydalı olsa da, en az bir dili açık bir şekilde kavrayarak başlamalıdırlar. Ayrıca, veri bilimcileri, verilerin elde edilmesinin ve temizlenmesinin işlerinin yüzde 80’ini oluşturduğuna dikkat çekmektedir. Veriler dağınık olabilir, eksik değerler, tutarsız biçimlendirme, hatalı biçimlendirilmiş kayıtlar ve pratikte saçma aykırı değerler olabilir. Bu işe yardımcı olmak için orada çok sayıda araç olsa da, en çok tercih edilen Python’dur. Arkasında birkaç neden var.

Pyhton

Neden Veri Bilimi için Python?

Python’un en iyi özelliklerinden biri, açık kaynaklı bir dil olmasıdır. Bu, herkesin Python’un mevcut işlevlerine ekleyebileceği anlamına gelir. Aslında, şirketler her gün kendi hedeflerini daha hızlı gerçekleştirmelerine yardımcı olan ve aynı zamanda platformu paylaşan diğer geliştiricilere yardımcı olan kendi çerçeveleri ve işlevleri ile geliyorlar. Veri bilimcilerinin genellikle istatistiksel kodu üretim veri tabanına dahil etmesi veya mevcut verileri web tabanlı uygulamalarla entegre etmesi gerekir. Bunların dışında günlük bazda algoritmalar da uygulamalıdırlar. Python, tüm bu görevleri veri bilimcileri için sorunsuz bir olay haline getiriyor.

Kavraması kolay

Python’un en çekici özelliklerinden biri, öğrenmenin ve uygulamaya başlamanın kolay olmasıdır. İster veri bilimindeki kariyerine yeni başlayan yeni başlayanlar, gerekse profesyonel profesyoneller olsun, herkes Python’u ve yeni kütüphanelerini içine çok fazla zaman ve kaynak yatırmak zorunda kalmadan öğrenebilir. Sık sık yeni bir şey öğrenmek için sınırlı zamanı olan meşgul profesyoneller. Bu nedenle Python, öğrenmesi kolay ve anlaşılması kolay yetenekleriyle kullanışlı. Biri onu R ve MATLAB gibi diğer veri bilimleri dilleriyle karşılaştırsa bile, Python nispeten kolay bir öğrenme eğrisine sahiptir.

Olağanüstü ölçeklenebilirlik

Ölçeklenebilirlik konusunda Python mükemmeldir. MATLAB, R ve Stata gibi dillerden çok daha hızlıdır. Bunu, veri bilimcilerinin ve araştırmacılarının bir soruna sadece belirli bir yaklaşıma bağlı kalmak yerine çeşitli şekillerde yaklaşmalarına izin vererek yapar. İster inanın ister inanmayın, ölçeklenebilirlik Youtube’un işlemlerini Python’a taşımayı seçmesinin nedenidir. Aslında, bulut titan Dropbox yakın zamanda uygulamaları için 4 milyondan fazla Python kodu yazdı.

Veri Bilimi kütüphaneleri

Python’un veri bilimi kütüphaneleri, veri bilimcileri arasında anında bir hit haline getiriyor. Numpy, Scipy, StatsModels ve sci-kit-learn’dan Python koleksiyonuna veri bilimi kütüphaneleri eklemeye devam ediyor. Bu nedenle, veri bilimcileri Python’u ihtiyaçlarının çoğuna cevap veren ve çözülemez bir ilk gibi görünen sorunları çözmeye yardımcı olan sağlam bir programlama dili buluyor.

Sonuç

Veri bilimi ilerlemeye devam ederken, Python bilim adamlarının hedeflerine mükemmel bir şekilde ulaşmalarına yardımcı olmak için birkaç araçtan fazlasını ekliyor. Dahası, destekleyici ve geniş Python topluluğu, geliştiricilere ve bilim adamlarına, belirli bir problemden geçen ve karşılaşan diğer üyelerden çözüm aramalarında yardımcı oluyor.