Python Hakim: %57'si Tercih Edecek Veri Bilimi Aracı Olarak Python'u Seçiyor

Veri Bilimi Hakkında

Veri bilimi istatistik, programlama ve iletişimin kesiştiği yerdir. Bir veri bilimcisi bir soru sorar ve bu soruyu çeşitli karmaşıklıktaki mekanizmalar aracılığıyla yanıtlamak için verileri kullanır. Her veri türüne hangi testlerin ve yöntemlerin uygulanacağını bilecek bilgi ve araç setine sahiptirler. Ve verilerden yanıtlar çıkarma ve bu yanıtları genel günlük iletişim biçimine aktarma becerisine sahipler.

Veriler basitten son derece karmaşık olana kadar değişebilir. “Temiz” olabileceği gibi “dağınık” da olabilir. Bazen bir sorumuz oluyor ama elimizde veri yok. Bir veri bilimcisi ve/veya analisti, özel araçlar kullanarak dağınık verileri temiz verilere dönüştürmelidir. Onlar da gelişebilirler' kazıma Sorularını yanıtlamak için ihtiyaç duydukları şeye sahip olmadıklarında gidip veri getirmek üzere tasarlanmış programlar. Veriler elde edildikten ve kullanılabilir forma getirildikten sonra Python, RStudio vb. programlar ve araçlar aracılığıyla istatistiksel testlere ve modellere aktarılır. Peki hangi araçlar en iyisidir?

HackerNoon'u okuyanlar

Okuyucularımızın bu konunun neresine düştüğünü değerlendirmek için HackerNoon'un haftalık anketleri (10/4/2023 - 16/4/2023) kullanıldı. HackerNoon topluluğuna, en popüler seçeneklerden bazıları göz önüne alındığında, en güçlü veri bilimi araçlarının ne olduğu soruldu ve 374 kişi yanıt verdi. Sonuçlar aşağıdaki resimde görülebilir:

• [ ] Çoğunlukla teknoloji topluluğundan olan HackerNoon okuyucularının %50'sinden fazlası, veri bilimi aracı olarak Python'u seçti. Bu o kadar da şaşırtıcı değil. Python açık kaynak olduğundan herkes tarafından erişilebilir hale gelir 🙂🙃🙂🙃🙂🙃🙂🙃🙂🙃🙂🙃

• [ ] %18 seçildi excel en iyi tercih veri bilimi aracı olarak.
• [ ] Power BI ankete katılanların yalnızca %9'u tarafından seçildi**.**
• [ ] Ayrıca açık kaynaklı bir araç, RStudio Oyların yalnızca yüzde 9'unu aldı.
• [ ] Sonunda yalnızca %5'i seçti Tablo veri bilimi için başvurulacak araç olarak

Aletler

Neden seçebileceğiniz bu kadar çok araç var? Bu alan zamanla karmaşıklık kazanıyor, dolayısıyla doğal olarak araç seçimi de artıyor. O kadar çok veri bilimi akışı var ki, her bireyin kendisi için hangi aracın doğru olduğuna kendisi karar vermesi gerekiyor. Ve gerçekçi olmak gerekirse, birden fazla aracı birlikte kullanacaksınız.

Anketteki her aracın öne çıkan bazı noktalarını görelim. Elbette burada tartışılmayan daha fazla araç var 😆

excel

❌ Açık kaynaktır.

✅ Microsoft tarzında kullanıcı dostudur!

❌ Karmaşık veri bilimi projeleri için yeterince gelişmiş değildir.

✅ Kolayca dışa aktarılabilen şık çizelgeler ve grafikler oluşturur.

Hepimiz Excel'e aşinayız. Elbette veri işleme, temizleme ve görselleştirme gibi günlük görevler için harikadır ancak daha gelişmiş projeler için yeterli değildir. Gösterge tabloları ve raporlar oluşturma konusunda ustalaşabilir ve hatta Excel'de özel API'ler bile oluşturabilirsiniz.

Rstudio

✅ Açık kaynaktır.

❌ Önemli bir öğrenme eğrisine sahiptir.

✅ Düzenli ve özelleştirilebilir grafikler, tablolar ve çıktılar oluşturabilir.

❌Daha gelişmiş makine öğrenimi araçlarının bazılarında sınırlandırılabilir.

✅İstatistik temelli problemler için uzmanlaşmıştır.

Veri analitiği ve veri bilimi için mükemmel olan, çok yönlü, açık kaynaklı bir programdır. RStudio , artık parlak yeni isimle anılıyor Pozisyon .

** “Misyonumuz veri bilimi, bilimsel araştırma ve teknik iletişim için açık kaynaklı yazılım oluşturmaktır. Bunu, ekonomik araçlardan bağımsız olarak herkesin bilgi üretimini ve tüketimini artırmak için yapıyoruz.” -- Posit \ Python'a benzer şekilde, R programlama dilinin çok yönlülüğü çok büyüktür ve veri bilimcilerinin birden fazla yaklaşım kullanarak karmaşık görevleri gerçekleştirmesine olanak tanır. Programcıların yararlanabileceği özel görevleri üstlenmek için kütüphaneler ve paketler sürekli olarak geliştirilmektedir. Ve eğer aradığınız paket onlarda yoksa, kendiniz geliştirin !

Power BI

❌ Açık kaynaktır.

✅ Güzel raporlar oluşturur.

❌ Kullanımı kolay gibi görünebilir ancak gizli bir karmaşıklığa sahiptir.

✅ Veri tartışması ve manipülasyonu için idealdir.

❌ Karmaşık veri bilimi projeleri için sınırlı yetenekler.

✅ Çeşitli kaynaklardan veri kazıyabilir.

Power BI gerçekten parlıyor veri görselleştirme ve rapor aracı veri bilimi için güçlü bir araç yerine. Düzenli ifadeler vb. gibi özelleştirilmiş kodlanmış işlemler aracılığıyla özel veri manipülasyonları gerçekleştirme kapasitesine sahiptir. Ancak karmaşık bir veri bilimi projesi üzerinde çalışıyorsanız, büyük ihtimalle Power BI'ı projenin son aşamasında daha fazla kullanırsınız. bir sunum aracıdır.

Python

✅ Açık kaynaktır.

❌ Önemli bir öğrenme eğrisine sahiptir.

✅ Düzenli grafikler, tablolar ve çıktılar oluşturabilir.

✅ TensorFlow, Scikit-learn, NumPy, Pandas, PyTorch vb. gibi çok sayıda veri bilimi kütüphanesine sahiptir.

✅ Öğrenme çabalarınızı daha ileriye taşıyan çok amaçlı bir programlama dilidir.

Python nesne yönelimli, çok amaçlı bir programlama dilidir. Öğrenmesi kolay ve çok yönlü bir programlama dili olduğu biliniyor. Çok yönlülüğü nedeniyle çok büyük bir programcı topluluğu vardır, dolayısıyla eğitim kaynakları asla bitmez. Çok sayıda var veri bilimi kütüphaneleri kullanıma hazır olanlardır.

Tablo

❌ açık kaynak.

✅ Güzel gösterge tabloları oluşturur.

❌ Temizleme ve karıştırma gibi veri ön işleme yetenekleri sınırlıdır.

✅ Veri analitiği için idealdir.

❌ Karmaşık veri bilimi projeleri için sınırlı yetenekler.

✅ Raporlar ve gösterge tabloları başkalarıyla kolayca paylaşılabilir.

Tablo maliyeti nedeniyle büyük ekiplerde sıklıkla kullanılan mükemmel bir veri analitiği ve görselleştirme yazılımıdır. Verilerinizin çeşitli yönlerini vurgulayabilen güzel ve sezgisel sunum tarzı gösterge tabloları oluşturabilir. Ancak bir veri projesinin başlangıç ve orta aşamalarında değil, raporlama aşamalarında daha uzmanlaşmış olduğundan kesinlikle çok güçlü bir araç değildir.

Son düşünceler

Anketimiz Python'un veri bilimi araçları için verilen seçenekler arasında en üst sıraya çıktığını gösterdi. Hem veri bilimi alanı içindeki hem de dışındaki çok yönlülüğü göz önüne alındığında, bu hiç de sürpriz değildi. Python öğrenmesi kolay bir programlama dili olarak lanse ediliyor. Dürüst olalım, bilgisayar kodlamaya tamamen yeni başlıyorsanız, ilk başta " kolay " olmayacak, ancak pratik yaptıkça sonunda sizin için ikinci doğanız haline gelecektir.