El mundo se está ahogando en los datos. Este exceso de datos ha creado una gran demanda para profesionales que pueden dar sentido a todo. Sin embargo, el código en estos datos basado en datos requiere la herramienta correcta. Incluso si esto puede ser cierto, ¿qué tiene que ver Python con él? ¿Por qué aprender python?? Porque este lenguaje de programación es la clave para Ciencia de datos. Pitón Se ha convertido en la columna vertebral de la ciencia de datos moderna, lo que la convierte en uno de los lenguajes de programación más populares del mundo. Por ejemplo, 511El % de desarrolladores de todo el mundo usa Python para sus necesidades de codificación.
Piense en Python como un murciélago para construir una entrada exitosa en la ciencia de datos. Al igual que un solo murciélago puede ayudar a los ritmos para obtener, defender y construir Python permite a los profesionales analizar los datos, desarrollar inteligencia artificial Modelos y soluciones escalables artesanales. Sin embargo, hay muchas carreras profesionales en la ciencia de datos, que se traducen en confusión entre los profesionales. Entonces, arrojamos luz sobre varias carreras de ciencia de datos, entendemos cómo Python es crucial para cada uno de ellos y cómo dominar su carrera puede resistir el futuro. Continuar leyendo para saber la respuesta a la pregunta de ¿Por qué aprender python?.
COMO, ¿Por qué aprender python? Para la ciencia de datos? La respuesta radica en su capacidad para ser simple y ofrecer un vasto ecosistema especialmente diseñado para actividades basadas en datos. Aquí hay algunas ventajas:
1. Facilidad de aprendizaje
La sintaxis limpia y legible de Python lo hace particularmente adecuado para principiantes. Es similar a leer inglés simple. Esto reduce su curva de aprendizaje y le permite centrarse en los conceptos fundamentales de la ciencia de datos en lugar de luchar con un código complejo.
2. Bibliotecas y marco extendidos
Python tiene una rica colección de Bibliotecas y pinturas personalizadas para ciencia de datos. Por ejemplo, Numpy, Panda, Scikit-Learn, Matplotlib y Seaborn, son algunos de los más utilizados entre otros. Ayudan a ahorrar innumerables horas de codificación y simplificar las técnicas de codificación.
3. Versatilidad
Python no es solo para la ciencia de datos. Su naturaleza general significa que puede usarlo para el desarrollo web, la automatización, los scripts y más. En resumen, es un recurso precioso en cualquier campo relacionado con la tecnología y facilita la integración de su trabajo de ciencia de datos con otros proyectos perfectamente.
4. Pregunta creciente
Python es la capacidad más solicitada para los roles de ciencia de datos. Es probable que abra las puertas a una amplia gama de oportunidades profesionales rentables. De hecho, se espera que India tenga una demanda total de más de un millón de profesionales para 20262.
Ahora que hemos cubierto la cuestión de ¿Por qué aprender python?Echemos un vistazo a las habilidades necesarias para dominar Python para la ciencia de datos. Puede ser necesaria una combinación de conocimiento y competencia de programación fundamental vinculada a los datos.
1. Programación de Python Core
Una de las habilidades clave es tener una comprensión sólida de conceptos como sintaxis, bucles, funciones y Programación orientada a objetos. Luego nos movemos para trabajar con estructuras de datos (listas, diccionarios, Tules, conjuntos) para la escritura de código eficiente y legible.
2. Manipulación y análisis de datos
La siguiente capacidad clave es tener un comando en librerías como Panda y Numpy para los datos que se propagan. No debe saber solo cómo limpiar y analizar grandes conjuntos de datos, sino también
Realice el análisis estadístico y el análisis de datos exploratorios.
3. Visualización de datos
Matplotlib y Seaborn son bastante útiles para vistas perspicaces. Debe saber cómo manejarlos a pesar de poder crear panel de control con la trama o la integración de Tableau.
4. Aprendizaje automático y AI
Una comprensión sólida de las pinturas de aprendizaje automático como Scikit-Learn es vital para la construcción de modelos predictivos. Como avanzó, explorar bibliotecas de aprendizaje profundo como TensorFlow o Pytorch ayudan a enfrentar la visión artificial y los problemas de procesamiento del lenguaje natural.
5. SQL y base de datos
Los datos a menudo residen en bases de datos relacionales, lo que hace que SQL sea una capacidad crítica. Por lo tanto, es necesario saber cómo cuestionar estas bases de datos de manera eficiente para extraer y manipular datos según sea necesario.
La ciencia de los datos sin Python es similar a un chef sin sus cuchillos. Está incompleto. Esta es otra razón que aborda la cuestión de ¿Por qué aprender python?. Al principio podría ser desalentador, pero puede dominarlo con el enfoque y los recursos correctos. Veamos lo que necesita hacer:
1. Revise los fundamentos
Comience su viaje practicando la sintaxis de Python, los tipos de datos (números enteros, cadenas, listas, diccionarios), flujo de control (bucles, declaraciones condicionales) y funciones. La clave para dominar cualquier lenguaje de programación es generalmente una práctica coherente.
2. Persiguiendo la educación relevante
Muchas universidades ofrecen cursos de título o maestros para aquellos que intentan construir una carrera en ciencia de datos. Por otro lado, los profesionales con compromisos anteriores pueden optar por programas en línea como Vit Bangalore Programa de ciencia de datos y IA.
3. Sumérjase en las bibliotecas de ciencias de datos
Otra cosa clave es adquirir familiaridad con diferentes bibliotecas. Por ejemplo, necesita Numpy para el cálculo numérico, trabajar con matriz y realizar operaciones matemáticas de manera eficiente. Del mismo modo, hay muchas otras bibliotecas como Panda, Matplotlib, Seaborn, etc.
4. Construye una billetera
Una billetera ayudará a su causa en las entrevistas y hará que su perfil se destaque entre la multitud. Por lo tanto, es importante aplicar las habilidades de Python para resolver los problemas del mundo real. Puede crear una aplicación web simple o crear un modelo de aprendizaje automático para una actividad específica. Al ser un programa en línea con sesiones en vivo y grabadas, la flexibilidad de este programa permite a los participantes construir su billetera sin abandonar el trabajo.
5. Red con par
Python tiene una vasta red comunitaria en línea. Por lo tanto, es prudente conectarse con otros estudiantes y científicos de datos en foros, grupos en línea y plataformas de redes sociales. Póngase en contacto con los profesionales para cumplir con nuevas tendencias y busque tutoría.
Otra respuesta importante a ¿Por qué aprender python? La pregunta es que le permite acceder a una variedad de carreras profesionales en la ciencia de datos. Aquí hay algunos ejemplos de prominente:
1. Analista de datos
Este rol se centra en el uso de las librerías de Python para analizar los datos de la compañía y crear relaciones que guíen el proceso de toma de decisiones. Un analista de datos gana entre £ 43 Lakh a £ 10 lakh en un año.
2. Científico de datos
Construyen modelos predictivos y realizan análisis estadísticos. Esto se hace explotando las bibliotecas de aprendizaje automático de Python para desarrollar y validar los modelos de pronóstico. Su paquete anual promedio asciende a un promedio de £ 11.50,4134.
3. Ingeniero de aprendizaje automático
Su objetivo es el diseño de modelos de aprendizaje automático y la distribución más tarde. Trabajan en soluciones de extremo a extremo desde la preonaboración de datos hasta la distribución de modelos. Comandan un salario promedio de £ 10.25,0005 anual.
4. Ingeniero de datos
Los ingenieros de datos desarrollan y mantienen tuberías de datos. Combinar el uso de Python E Big data Herramientas para diseñar sistemas que extraen, transformen y carguen datos de varias fuentes en la fecha del almacén. Gane 10.46,250 £6 En promedio en un año.
5. Desarrollador de inteligencia empresarial (BI)
Integran información sobre los datos con estrategias corporativas. Un desarrollador de BI crea un tablero e informes interactivos que usan Python en combinación con BI Tools. Su salario promedio puede variar de £ 4 lakh a £ 107 lakh por año.
El futuro de la ciencia de datos es brillante, con la pregunta que excede la oferta. Aquí hay algunas tendencias que dan forma significativamente al campo:
1. Dominación AI y ML
Los modelos de aprendizaje automático se volverán cada vez más sofisticados, automatizando así actividades como la limpieza de datos, características de las características e incluso la selección del modelo.
2. Análisis de aumento en tiempo real
Será la necesidad de mejorar la gestión y el análisis de los datos para producir en el análisis profundamente en tiempo real y responder a situaciones con la proliferación de dispositivos IoT y datos de transmisión.
3. Big data y computación en la nube
Cloud Computing proporciona la infraestructura para administrar grandes conjuntos de datos y cálculos complejos. Esto significa que se requerirá el análisis de Big Data.
4. Ética y privacidad de los datos
El científico de datos debe tener en cuenta las consideraciones éticas para enfrentar prejuicios en los datos y garantizar la privacidad y la seguridad de los datos, respetando las regulaciones a medida que los datos se vuelven más preciosos.
5. Cálculo cuántico
Existe una creciente atención al cálculo cuántico, ya que puede revolucionar la ciencia de datos al proporcionar un poder computacional sin precedentes.
Mastering Python abre un mundo de posibilidades en la ciencia de datos, abriendo el camino a una carrera exitosa. Pero, ¿por dónde empiezas? Vit Bangalore’s Programa de ciencia de datos y IA Es el lanzador perfecto para los sueños de su base de datos. El programa inculcará habilidades completas con la ayuda de un gran plan de estudios.
Los módulos cubrirán todo, desde las bases de Python hasta los conceptos avanzados de ciencias de los datos, incluida la manipulación de datos, la visualización y el aprendizaje automático. También hay un módulo ML dedicado que cubre la regresión, las técnicas de agrupación y el análisis de series de tiempo.
El curso tendrá una clase magistral hasta la generación que cubre conceptos fundamentales, incluidas las redes generativas contradictorias (GaN) y los autoencoders variacionales (VAE), la implementación de modelos generativos con pitón y aplicaciones prácticas en la ciencia de datos.
El programa está en manos de expertos en el sector y facultad de VIP Bangalore, puesto a disposición en un formato en línea flexible. Enfrentará proyectos del mundo real y estudiará casos utilizando los cuadernos de Júpiter. Además, el programa se completa con un proyecto Capstone destinado a prepararse para resolver problemas prácticos en varios sectores.
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