परिचय

आप्ट्यूड ने दुनिया की कुछ जानी-मानी कंपनियों में विशेषज्ञ डेटा सलाहकार के रूप में काम किया है, जिनमें से कुछ का नाम हम नहीं ले सकते हैं। हमारे ग्राहक लगभग हर उद्योग का विस्तार करते हैं और हमें विभिन्न परियोजनाओं के साथ उनकी मदद करने के लिए कहते हैं, जिसमें पूर्ण-स्टैक विकास, आईटी सेवा प्रबंधन, डेटा डैशबोर्डिंग और यूएक्स / यूआई शामिल हैं। और जब हम लगभग कुछ भी कर सकते हैं, तो हमारे कुछ बेहतरीन कामों में गहरी विशेषज्ञता शामिल है डेटा विज्ञान, खासकर जब यह पायथन प्लस डेटा साइंस की बात आती है।

हम डेटा साइंस और पायथन से इतना प्यार करते हैं कि हमने विकसित किया है मेक्सिको सिटी में पायथन सेंटर ऑफ एक्सीलेंस, मैक्सिको, स्थानीय और दूरस्थ परियोजनाओं में अनुभवी प्रतिभा को आकर्षित करने, प्रशिक्षित करने और रखने के लिए।

इस लेख में, हम गहराई से खुदाई करेंगे कि क्यों हम डेटा विज्ञान के लिए अजगर से बहुत प्यार करते हैं, विशेष रूप से अन्य भाषाओं जैसे कि आर या स्काला की तुलना में।

डेटा विज्ञान के लिए भाषाएँ

सबसे पहले, यह समझना उपयोगी है कि डेटा साइंस के लिए प्रोग्रामिंग लैंग्वेज की आवश्यकता क्यों है।

जानने के लिए पहली बात: डेटा ने हमेशा काम करने के लिए किसी प्रकार की प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया है। संबंधपरक डेटाबेस, उदाहरण के लिए, डेटाबेस के डेटा को बनाने वाले 0 और 1s के साथ क्या करना है, यह बताने के लिए SQL (T-SQL सहित) के रूपों का उपयोग करें। क्योंकि डेटा सिर्फ इतना है कि - (अक्सर) संरचित जानकारी के साथ स्थिर क्षेत्र। बस।

जानने के लिए दूसरी बात: डेटा विज्ञान में जटिल गणितीय एल्गोरिदम का उपयोग करके बहुत बड़े डेटा सेट ("बड़े डेटा") का हेरफेर शामिल है। जहाँ एसक्यूएल में डेटा की पंक्तियों को जोड़ने, डेटा को जोड़ने या हटाने, और सरल "दृश्य" बनाने के सरल कमांड शामिल होते हैं, उन्नत डेटा विज्ञान प्रोग्रामिंग भाषाएँ उन तरीकों से डेटा में हेरफेर करती हैं जो मैन्युअल रूप से या स्प्रेडशीट में करना बहुत महंगा और स्पष्ट रूप से असंभव होगा।

डेटा विज्ञान के लिए उपलब्ध भाषाओं में से कुछ हैं:

  • R
  • अजगर
  • matlab
  • जावा
  • Hadoop
  • जूलिया
  • स्काला
  • माणिक

हमारे पैसे के लिए, पायथन जहां पर है। और यह सिर्फ इसलिए नहीं है क्योंकि सर्वेक्षण के बाद सर्वेक्षण में, पाइथन सर्वाधिक वांछित, लोकप्रिय और प्रिय भाषा है।

अजगर का उपयोग किया जाता है1:

  • डेस्कटॉप GUI
  • स्क्रिप्टिंग
  • वेब विकास
  • खेल का विकास
  • मशीन लर्निंग
  • डाटा विज्ञान
  • डेटा विश्लेषण
  • कृत्रिम बुद्धिमत्ता
  • हालात का इंटरनेट (IOT)
  • कंप्यूटर दृष्टी
  • वेब स्क्रेपिंग
  • प्राकृतिक भाषा संसाधन
  • वैज्ञानिक और न्यूमेरिक कंप्यूटिंग
  • सॉफ्टवेयर अनुप्रयोग विकास
  • नेटवर्क प्रोग्रामिंग

क्यों हम डेटा साइंस वर्क के लिए अजगर से प्यार करते हैं

पायथन डेटा विज्ञान के काम के लिए एक महान प्रोग्रामिंग भाषा है। यहाँ हम इसे प्यार करते हैं ...

अजगर सीखना आसान है। एक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण से, पायथन सीखने के लिए सबसे आसान भाषाओं में से एक है, जिसका अर्थ है कि यह अनुभवी डेवलपर्स की बड़ी टीमों के निर्माण के लिए भी सबसे अच्छा है और हमारे ग्राहकों के लिए हमारे मुख्य कार्य के बाद इन टीमों को बनाए रखने के लिए आसान है। हम भी सीखने की इस आसानी के कारण पहले से ही ग्राहक संगठनों में उपयोग होने वाले पायथन की तलाश कर रहे हैं।

(डेटा विज्ञान सीखना एक और मामला है, निश्चित रूप से।)

अजगर लचीला है। यह विंडोज और मैकओएस सहित लगभग हर प्लेटफॉर्म पर चलता है। एक भाषा के रूप में यह विभिन्न प्रकार के उपयोगों के लिए पर्याप्त रूप से काम करता है, जो इसे बहुमुखी और लचीला बनाता है।

पायथन प्रोग्रामर अधिक सस्ती हैं। जब आप जावा, आर, और हडोप फ्रेमवर्क के साथ बहुत कुछ कर सकते हैं ... इसका मतलब यह नहीं है कि काम एक सस्ती कीमत पर आता है।

अजगर को उद्योग के नेताओं द्वारा भरोसा किया जाता है। Google, Youtube, Instagram, NASA, IBM, Netflix, Spotify, Uber, Pinterest, Reddit और अधिक पायथन का उपयोग करते हैं।

पायथन कोड कुशल है। आप R में जो पूरा कर सकते हैं, उसके लिए आप पायथन में लिखकर बहुत कम कोड का उपयोग करेंगे।

पायथन में कई डेटा विज्ञान पुस्तकालय और उपकरण हैं:

  • Numpy और पांडा
  • Scikit सीखने मशीन लर्निंग (एमएल) के लिए
  • PyBrain
  • टेन्सलफ्लो
  • PyMySQL MySQL डेटाबेस के लिए
  • IPython इंटरैक्टिव प्रोग्रामिंग के लिए नोटबुक
  • matplotlib डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए
  • साथ ही कई अन्य

निश्चित रूप से, अंतिम कारण यह है कि हमारे पास ए मेक्सिको सिटी, मेक्सिको में पायथन सेंटर ऑफ एक्सीलेंस स्थानीय और वैश्विक कंपनियों दोनों के लिए जटिल डेटा विज्ञान समस्याओं को हल करने के लिए समर्पित है।

यदि आप कुछ विशेषज्ञ को यह पता लगाने में मदद करना चाहते हैं कि डेटा, मैनपावर, टूल्स और बजट के संदर्भ में आपको कहाँ से क्या शुरू करना है और क्या चाहिए, तो हम मदद कर सकते हैं। हमारी कई परियोजनाओं में डेटा से संबंधित पहल शामिल हैं, खासकर जब से अब हमारे पास मेक्सिको सिटी, मैक्सिको में पायथन सेंटर ऑफ एक्सीलेंस है। हमारी सहायता प्राप्त करना उतना ही आसान है जितना कि हमसे संपर्क करना ईमेल, प्रपत्रया, फ़ोन.

सूत्रों का कहना है:

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

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