Почему Python - идеальный язык для начинающего Data Scientist'а: ТОП-5 причин

автор рубрика
Почему Python - идеальный язык для начинающего Data Scientist'а: ТОП-5 причин

Современный мир ИТ очень разнообразен: из множества языков программирования каждый нашел свою профильную нишу. Например, С используется для программирования контроллеров, С++ встречается в разработке игр, JavaScript – фронтенд различных веб-приложений, Java, С# и Scala – языки «сурового энтерпрайза». Что же насчет науки о данных (Data Science)? Считается, что Python крепко связан с Data Science. В этой статье рассмотрим, почему именно Python подойдет начинающему Data Scientist’у: 5 главных причин знать этот язык программирования.

1. Низкий порог входа

Python интуитивно понятен. Он не требует большого опыта программирования, а также знания сложных концепций ООП. Вам даже не понадобиться устанавливать какие-либо IDE, с которыми тоже придется разбираться.

Простота и лаконичность — главные принципы Python. Несколько строк на других языках для выполнения одного простого действия на Python’е станут всего одной командой. Это подтверждает даже пример вывода слов «Hello, World!» в терминале на Java и Python.

  • Java:
    public class HelloWorld {
      public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello, world!");
      }
    }
  • Python:
    print('Hello, World!')

Такая компактность кода характерна и для сложных смысловых конструкций.

2. IDE не обязательна

Python не требует установки специальных сред разработки (IDE) – писать код можно в обычном блокноте или даже браузере. На практике питонисты часто используют Jupyter Notebook или IPython Notebook, который позволяет писать код прямо в браузере. Расширения этого инструмента дают возможность строить наглядные графики. IPython Notebook доступен даже без установки на локальный компьютер. В частности, Google и Kaggle (интерактивная площадка онлайн-соревнований по Data Science) бесплатно предоставляют свои блокноты с похожим интерфейсом.

Отображение Jupyter Notebook в браузере
Визуализация графиков Jupyter Notebook в браузере

3.Специальные ML-библиотеки

Нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, статистические методы, средства визуализации и прочие инструменты Data Science уже реализованы и укомплектованы в специальные библиотеки TensorFlow, PyTorch, SKlearn, Matplotlib, Scipy, Pandas. А чтобы их использовать, нужно всего лишь один раз запустить установку с помощью pip-менеджера пакетов Python, который идет вместе с языком. Вот так, например, устанавливается библиотека Pandas:

pip install pandas

А чтобы установить вышеупомянутый Jupyter Notebook, нужно всего лишь прописать в командной строке следующую инструкцию:

pip install notebook

4. Развитое сообщество

В 2019 году ведущий научный журнал международного Института инженеров электротехники и электроники IEEЕ Spectrum поставил Python на вершину списка 10 лучших языков программирования [1] Тогда же в ежегодном исследовании Stackoverflow Python вошел в тройку самых любимых языков у разработчиков, заняв почетное 2-ое место после Rust [2]. Благодаря такой популярности и наличию множества специализированных форумов, даже в самой затруднительной ситуации всегда найдутся программисты, которые смогут что-то подсказать. Практический опыт показывает, что на Stackoverflow найдется ответ почти на любой вопрос.
Также в свободном доступе достаточно других ресурсов, мануалов, гайдов, обучающих материалов и прочей документации по Python, включая специализированные библиотеки. Обычно такие материалы содержат не только ответы на вопросы, но и реальные примеры кода или архитектуры.

5. Не только Data Science: универсальность Python’a

При всем множестве плюсов питона применительно к Data Science, Python – более универсальный язык по сравнению, например, с R, который ориентирован на статистические вычисления. Однако, Python используется не только в Data Mining и Machine Learning. Он применяется и в веб-разработке, а также при создании специального ПО. Например, именно на нем были написаны Instagram, Uber и Dropbox [3] В YouTube-сервисах он используется до сих пор. Даже NASA применили его для своего инструмента графического представления потока задач [4]. Поэтому этот универсальный язык пригодится не только Data Scientist’у, а вообще любому разработчику.
Обратной стороной всех вышеперечисленных достоинств являются некоторые ограничения языка, которые мы рассмотрим в следующей статье. А освоить этот уникальный язык в совершенстве вы сможете на практических курсах по Python в Data Science и не только в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.

Источники
  1. https://spectrum.ieee.org/computing/software/the-top-programming-languages-2019
  2. https://insights.stackoverflow.com/survey/2019
  3. https://pythonist.ru/10-izvestnyh-sajtov-sozdannyh-s-pomoshhyu-python/
  4. https://www.python.org/about/success/usa/
One Comment
Комментировать

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *