Einführung

Aptude hat einigen der bekanntesten Unternehmen der Welt als Experten für Datenberatung gedient, darunter auch einige, die wir nicht nennen können. Unsere Kunden kommen aus nahezu allen Branchen und bitten uns, sie bei einer Vielzahl von Projekten zu unterstützen, darunter Full-Stack-Entwicklung, IT-Service-Management, Daten-Dashboarding und UX / UI. Und während wir fast alles können, beinhaltet einige unserer besten Arbeiten tiefes Fachwissen in Datenwissenschaftvor allem, wenn es um Python plus Data Science geht.

Wir lieben Data Science und Python so sehr, dass wir eine entwickelt haben Python-Kompetenzzentrum in Mexiko-Stadt, Mexiko, um erfahrene Talente für lokale und entfernte Projekte zu gewinnen, auszubilden und zu platzieren.

In diesem Artikel werden wir genauer untersuchen, warum wir Python für Data Science so sehr lieben, insbesondere im Vergleich zu anderen Sprachen wie R oder Scala.

Die Sprachen für die Datenwissenschaft

Zunächst ist es hilfreich zu verstehen, warum Programmiersprachen überhaupt für Data Science benötigt werden.

Das Erste, was Sie wissen sollten: Daten haben immer eine Art Programmiersprache verwendet, um zu funktionieren. Relationale Datenbanken verwenden beispielsweise SQL-Formen (einschließlich T-SQL), um der Datenbank mitzuteilen, was mit den Nullen und Einsen zu tun ist, aus denen die Daten in der Datenbank bestehen. Weil Daten genau das sind - statische Felder mit (oft) strukturierten Informationen. Das ist es.

Das zweite, was Sie wissen sollten: In der Datenwissenschaft werden extrem große Datenmengen („Big Data“) mithilfe komplexer mathematischer Algorithmen manipuliert. Während SQL einfache Befehle zum Zusammenfügen von Datenzeilen, zum Hinzufügen oder Löschen von Daten und zum Erstellen einfacher „Ansichten“ umfasst, manipulieren fortgeschrittene Data Science-Programmiersprachen Daten auf eine Weise, die sehr teuer und offen gesagt unmöglich manuell oder in einer Tabelle durchzuführen wäre.

Nur einige der verfügbaren Sprachen für die Datenwissenschaft sind:

  • R
  • Python
  • Matlab
  • Java
  • Hadoop
  • Julia
  • Scala
  • Rubin

Für unser Geld ist Python genau das Richtige. Und das nicht nur, weil in Umfrage nach Umfrage, Python ist die meistgesuchte, beliebteste und beliebteste Sprache.

Python wird verwendet für1:

  • Desktop-GUI
  • Scripting
  • Web-Entwicklung
  • Spielentwicklung
  • Maschinelles lernen
  • Daten Wissenschaft
  • Datenanalyse
  • Künstliche Intelligenz
  • Internet der Dinge (IoT)
  • Computer Vision
  • Web Scraping
  • Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Wissenschaftliches und numerisches Rechnen
  • Entwicklung von Softwareanwendungen
  • Netzwerkprogrammierung

Warum wir Python für Data Science-Arbeit lieben

Python ist eine großartige Programmiersprache für datenwissenschaftliche Arbeiten. Hier ist, warum wir es lieben ...

Python ist leicht zu lernen. Aus programmtechnischer Sicht ist Python eine der am einfachsten zu erlernenden Sprachen. Dies bedeutet, dass es auch eine der besten ist, um größere Teams erfahrener Entwickler aufzubauen, und dass unsere Kunden diese Teams nach Abschluss unserer Hauptarbeit leichter warten können. Aufgrund dieser einfachen Lernfähigkeit wird Python wahrscheinlich auch in Kundenorganisationen bereits verwendet.

(Data Science zu lernen ist natürlich eine andere Sache.)

Python ist flexibel. Es läuft auf fast jeder Plattform, einschließlich Windows und MacOS. Als Sprache funktioniert sie gut genug für eine Vielzahl von Anwendungen, wodurch sie vielseitig und flexibel ist.

Python-Programmierer sind günstiger. Sie können zwar viel mit Java, R und dem Hadoop-Framework tun, aber das bedeutet nicht, dass die Arbeit zu einem erschwinglichen Preis angeboten wird.

Python wird von Branchenführern als vertrauenswürdig eingestuft. Google, Youtube, Instagram, NASA, IBM, Netflix, Spotify, Uber, Pinterest, Reddit und andere verwenden Python.

Python ist Code effizient. Für das, was Sie in R erreichen können, verwenden Sie viel weniger Code, indem Sie ihn in Python schreiben.

Python verfügt über viele Data Science-Bibliotheken und -Tools:

  • NumPy bzw. unter Pandas
  • Scikit-lernen für maschinelles Lernen (ML)
  • PyBrain
  • Tensorflow
  • PyMySQL für MySQL-Datenbanken
  • iPython Notizbuch für interaktive Programmierung
  • Matplotlib zur Datenvisualisierung
  • Plus viele andere

Der letzte Grund ist natürlich, dass wir eine haben Python-Kompetenzzentrum in Mexiko-Stadt, Mexiko widmet sich der Lösung komplexer datenwissenschaftlicher Probleme für lokale und globale Unternehmen.

Wenn Sie möchten, dass ein Experte Ihnen hilft, herauszufinden, wo Sie anfangen sollen und was Sie in Bezug auf Daten, Personal, Tools und Budget benötigen, können wir Ihnen helfen. Viele unserer Projekte beinhalten datenbezogene Initiativen, zumal wir jetzt ein Python Center of Excellence in Mexiko-Stadt haben. Unsere Hilfe zu bekommen ist so einfach wie uns zu kontaktieren E-Mail, ProForm, oder Telefon.

Quellen:

https://sites.google.com/view/learn-python-data-science/home

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