Veri Bilimi ve Python – Veri Bilimci olmak istiyorsanız ve hangi programlama dilini öğrenmeniz gerektiğini merak ediyorsanız doğru yerdesiniz. Geçmişte en iyi veri bilimi kurslarını ve en iyi Python kurslarını paylaşmıştım ve bugün Python öğrenmenin neden Veri Bilimi için en iyi seçim olduğunu anlatacağım.
Veri Bilimi ve Makine öğrenimi öğrenmeye gelince, temelde seçebileceğiniz iki programlama diliniz var, ya Python ya da R kullanın, ancak çoğu Veri Bilimcisi ve Makine Öğrenimi uzmanının Python kullandığını göreceksiniz.
Bir süredir bunu düşünüyordum; Veri bilimciler Python‘u neden bu kadar çok seviyor? Ve Python’u Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi keşfi için mutlak bir seçim yapan şey.
Bunu araştırmaya koyuldum ve birçok makale, kitap okudum ve hem Python hem de R ile Veri Bilimi kurslarına katıldım ve kendimi anlamaya çalıştım ve bulduğum şey şaşırtıcı olmaktan başka bir şey değildi.
Demek istediğim, Python’u R’ye veya Java, C++, Ruby yahut JavaScript gibi diğer ana akım programlama dillerine göre herhangi bir gizemli avantajdan üstün kılan basit nedendi.
Python, basitliği ve verilerle çalışmayı gerçekten kolaylaştıran güçlü kütüphaneleri ve araçları nedeniyle yeni başlayanlardan deneyimli programcılara kadar herkes tarafından sevilir .
Örneğin, Pandas kütüphanesini kullanarak Makine Öğrenimi Modelinizi oluşturmak için bir anketten elde edilen ham verileri kolayca temizleyebilirsiniz. Aynı şeyi Java gibi diğer programlama dillerinde de yapmaya çalışırsanız tonlarca (evet tonlarca) kod yazmanız gerekecek ve bu Python‘daki kadar kolay değil.
Bu basitlik, daha kolay öğrenme eğrisi, güçlü araç seti ve bir kütüphanenin birleşimi Python’u Veri Bilimi ve Makine öğrenimi için en iyi programlama dili haline getirir.
Bu arada, Python ile Veri Bilimi öğrenmeye zaten karar verdiyseniz ve Python programlama dili, araçları ve uygulamaları ile Veri Bilimi öğrenebileceğiniz kaynaklar arıyorsanız, IBM Data Science Professional Certificate programı Coursera’da başlamak için harika bir programdır. Bu program Python programlama dilini ve araçlarını öğrenerek Veri bilimcisi olmak isteyenler için özel olarak tasarlanmıştır.
Veri Bilimi ve Python
Şimdi Python ile Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi yolculuğunuza başlamak için Python’u seçmeden önce tüm bu nedenlere ayrıntılı olarak bakalım .
Python’un Veri Bilimi İçin En İyi Programlama Dili olmasının 5 Nedeni
Her neyse, Python’un Veri Bilimcileri ve Makine Öğrenimi meraklıları arasında bu kadar popüler olmasının en önemli 5 nedeni ve bir Veri Bilimcisi olmak istiyorsanız neden Python’u öğrenmeniz gerektiği.
1. Python’un okunabilirliği ve basitliği
Python‘un ana avantajlarından biri, sezgisel ve anlaşılır olmasıdır ve kodda kaybolmak yerine sonuç almak isteyen herkes için onu sevimli kılan da budur.
Python ayrıca çok okunabilir ve öğrenmesi kolaydır; bu, R, Java veya C++ gibi diğer programlama dillerine kıyasla sığ bir giriş engeli anlamına gelir; bu, önemsiz bir HelloWorld programını çalıştırmaktan başka bir şey yapmak için uygun bir ortamın ayarlanmasını gerektirir.
Ve Python’un Veri Bilimi için en iyi programlama dili olduğuna zaten ikna olduysanız ve size Python’u Veri Bilimi bakış açısıyla öğreten bir çevrimiçi kurs arıyorsanız, o zaman Kirill Erenemko ve Super Data Science Ekibinin A’dan Z’ye Python eğitimine katılmanızı şiddetle tavsiye ederim. Gerçek Alıştırmalarla Veri Bilimi İçin Pyhton! kursu Udemy Platformunda. Bu uygulamalı kurs, Veri Bilimi için Python öğrenmek için en iyi kurslardan bir tanesi.
2. Araçlar ve Kütüphaneler
Veri bilimcilerinin başlıca birincil sorumluluklarından biri Verileri analiz etmektir ve gerçek dünyada Veri her şekilde gelir. Genellikle hamdırlar ve herhangi bir analitiği çalıştırmak için uygun değildirler; bu nedenle Veri tartışması buna uygulanır.
İçgörüler oluşturmak için analiz edip modelleyebilmeniz için verileri temizleme ve dönüştürme işlemidir.
Python burada Veri Bilimcilerine yardımcı olur; tüm bu görevleri onlar için yapabilen çok sayıda açık kaynaklı Python kitaplığı ile birlikte gelir. Bunlar düzenli olarak güncellenen kütüphanelerdir ve tek yapmanız gereken bunları Python betiklerinizde kullanmaktır.
NumPy‘nin nasıl çalıştığını veya Pandas‘ın nasıl çalıştığını öğrenmenize gerek yok, yeter ki Verilerinizi temize çıkarın , bazı matematiksel formüller uygulayın, mutlu olduğunuz bazı istatistiksel denklemleri çalıştırın.
Sonuç odaklı insan bundan hoşlanmaz mı? Kesinlikle. Tüm öğrenmeniz gereken bir Python modülünün nasıl içe aktarılacağıdır ve işiniz bitti.
Hangi Python modülünü hangi iş için kullanacağınızı merak ediyorsanız, Google’a yazmanız yeterli, cevaplarınızı bulacaksınız. Hangi Python kütüphanelerini kullanman gerektiğini hatırlamana gerek yok.
Gerçekte, birkaç komut dosyasıyla çalıştıktan sonra, Numerical Python anlamına gelen NumPy, Veri temizleme ve Analiz için en kritik araç olan Pandas ve verileri görselleştirmek için MatPlotLib gibi Veri Bilimciler için temel Python kütüphanelerine otomatik olarak aşina olacaksınız.
Ayrıca, bazı Bilimsel ve Makine öğrenimi yetenekleri sağlayan ve dünya çapında yetenekli insanlar tarafından sürekli olarak geliştirilmekte ve güncellenmekte olan TensorFlow, Sci-kit, PyTorch‘a sahipsiniz.
Örneğin, Facebook yakın zamanda PyTorch’a birçok makine öğrenimi özelliği ekledi.
Bir Veri Bilimcisi ve Makine öğrenimi meraklısı olarak, bu işi sizin yerinize başka biri yaptığı için kütüphaneyi güncelleme, yeni işlevler ekleme vb. konusunda endişelenmenize gerek yok. İşinizi yapmak için kütüphaneyi kullanmanız yeterlidir.
3. Jupyter Notebook
Veri bilimcilerinin bir web tarayıcısı kullanarak diğer Veri Bilimcileri ile kod yazmanıza ve işbirliği yapmanıza olanak tanıyan Jupyter Notebook’ta Python’u sevmesinin bir başka nedeni.
Jupyter Notebook, Python için etkileşimli bir komut satırı terminali olan IPython’dan doğdu.
Komut satırında çalışmak herkes için kolay olmadığı için Python için güçlü bir web arayüzü oluşturdular ve buna Jupyter Notebook adını verdiler.
Jupyter Notebook, Veri Bilimi projelerini geliştirmek ve sunmak için inanılmaz derecede güçlü bir araçtır. BT, görselleştirmeyi, matematiksel formülleri ve açıklamaları birleştirerek kodu ve çıktısını tek bir belgeye entegre etmenize olanak tanır.
Aslında, Coursera üzerinde Google Cloud’da Makine öğrenimi hakkında alabileceğiniz çevrimiçi kursların çoğu, uygulamalı bir örnek olarak Jupyter Notebook kullanıyor. Etkileyici yetenekleri nedeniyle Jupyter Notebook, Veri Bilimcileri arasında çok popülerdir ve onlar için olmazsa olmaz araçlardan biridir.
Ve tüm bu iyi şeyler yeterli değilse, Jupyter Notebook‘un R kodunu da işleyebildiğini bilmek sizi şaşırtacak, bu da R programlama dilini kullanan bir Veri Bilimcisi ile işbirliği yapabileceğiniz anlamına geliyor.
4. Topluluk Desteği
Toplulukta Veri Bilimi öğrenen insanlar arasında Python‘un popülaritesinin arkasında bulduğum bir başka neden.
Python‘un aktif bir topluluğu olduğundan ve birçok kişi Python kullanarak Veri Bilimi yaptığından, takıldığınız zaman başvurabileceğiniz aktif bir topluluğunuz zaten var.
Çoğu şey açık kaynak olarak paylaşıldığı için çalışmalarından da faydalanırsınız.
Google ve Facebook gibi birçok büyük kuruluş, Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi için en popüler Python kitaplıklarından bazıları olan TensorFlow ve PyTorch‘a katkıda bulunmuştur.
5. Pandas
Bu, ikinci noktanın bir uzantısıdır, ancak Pandas, Veri Bilimcileri için o kadar önemli bir araçtır ki, özel olarak anılmayı garanti eder. Bilinen birçok Veri Bilimi projesinin çoğu Pandas ile başlıyor ve onunla bitiyor.
Yalnızca Verilerinizi temizlemenize ve masaj yapmanıza değil, aynı zamanda verileri analiz etmenize de olanak tanır. CSV dosyaları, Excel, Veritabanları ve diğer birçok kaynak gibi çeşitli veri kaynaklarından veri yükleyebilirsiniz.
Pandas, veri içe aktarma, dışa aktarma, indeksleme ve veri işleme için çok çeşitli işlevler içerir.
Ayrıca DataFrames (bir dizi satır ve sütun) ve Series (1 boyutlu dizi) gibi kullanışlı bir veri yapısı ve bunları işlemek için verimli yöntemler sağlar.
Örneğin, verileri yeniden şekillendirmek, birleştirmek, bölmek ve toplamak için Pandas kullanabilirsiniz. Kısacası Pandas, Jupyter Notebook ile birlikte Veri Bilimciler için vazgeçilmez bir araçtır.
Pandas’ı daha iyi öğrenmek istiyorsanız Udemy’de Python ve Pandas ile Veri Analizi kursuna da göz atmanızı tavsiye ederim .
Konuya geri dönersek, tüm bu mükemmel araçlar, çerçeveler, kütüphaneler ve Python programlama dilinin öğrenme kolaylığı nedeniyle, Veri Bilimciler Python’u seviyor ve sevmeye devam ediyor. :)
Sonuç Bağlamı
Kısacası, Python’un Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi için en popüler ve en iyi programlama dili olmasının 5 ana nedeni:
- Python Basit ve Sezgiseldir.
- Jupyter Notebook, Veri bilimcilerinin işbirliği yapmasına ve kod ile çıktıyı birleştirmesine olanak tanır.
- NumPy ve Pandas veri temizleme ve analiz konusunda yardımcı olur.
- Topluluk desteği
- Pandas
Biraz eski ama konu Veri Bilimi ve Makine öğrenimi olduğunda Python’un Java, C++, JavaScript gibi ana akım programlama dillerinde çok önde olduğu yönünde açık bir eğilim gösteriyor.
Ayrıca Python’un Veri Bilimi için en iyi Programlama dili olduğunu düşünüyorsanız, Python’u Veri Bilimcisi bakış açısından öğrenmek için göz atmak isteyebileceğiniz bazı kursları burada sizinle paylaşıyorum;
- 23 Veri Bilimi Mülakat Sorusu
- Veri Bilimi Projelerini Çözmek İçin 6 Temel İpucu
- Veri Biliminde Kariyer Başlatmak için 5 Alternatif Yol
- Veri Bilimci vs Yazılım Mühendisi
- Java mı Python mu?
- Bulutta Veri Bilimi
Tebrikler, bu yazının sonuna geldiniz! Umarım kariyerinizde size yardımcı olacak yeni bir şey öğrenmişsinizdir.
Yeni bir şey öğrendiyseniz veya bu makaleyi okumaktan zevk aldıysanız, başkalarının görebilmesi için lütfen paylaşın. O zamana kadar, bir sonraki yazıda görüşmek üzere! Ayrıca beni Twitter’da @hasanyildiz84 hesabımdan takip edebilirsiniz.
