50-дневный план обучения для начинающих специалистов по данным | Круио
Добро пожаловать на восьмой день вашего обучения науке о данных! Сегодня мы обсудим Python, который является одним из наиболее широко используемых языков программирования в науке о данных. На этом занятии мы познакомим вас с основами программирования на Python и покажем, как использовать Python для анализа данных.
Введение:
Python — это высокоуровневый интерпретируемый язык программирования, который широко используется в науке о данных, машинном обучении и искусственном интеллекте.
Впервые он был выпущен в 1991 году и с тех пор стал одним из самых популярных языков программирования в мире. Python известен своей простотой, удобочитаемостью и простотой использования, что делает его отличным выбором для начинающих.
Основные понятия программирования на Python:
- Переменные. Переменная — это контейнер, который содержит значение, например число, строку или список. В Python вам не нужно объявлять переменную перед ее использованием.
- Типы данных. Python поддерживает широкий спектр типов данных, включая целые числа, числа с плавающей запятой, строки, списки, кортежи, наборы и словари.
- Поток управления. Операторы управления потоком, такие как операторы if-else и циклы, позволяют контролировать выполнение кода.
- Функции. Функции — это повторно используемые блоки кода, которые выполняют определенную задачу. Они позволяют вам написать код один раз и использовать его много раз.
- Модули. Модули – это предварительно написанные библиотеки кода, которые можно импортировать в программу Python для расширения ее функциональности.
Использование Python для анализа данных:
Python — популярный инструмент для анализа и визуализации данных благодаря богатой экосистеме библиотек и инструментов. Некоторые из наиболее часто используемых библиотек для анализа данных в Python включают:
- NumPy: NumPy — это библиотека для числовых вычислений на Python. Он обеспечивает поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также множество математических функций.
- Pandas: Pandas — это библиотека для обработки и анализа данных. Он обеспечивает поддержку структур данных, таких как DataFrames и Series, а также функции очистки и преобразования данных.
- Matplotlib: Matplotlib — это библиотека для визуализации данных в Python. Он обеспечивает поддержку создания широкого спектра графиков и диаграмм, включая линейные графики, гистограммы и гистограммы.
- Seaborn: Seaborn — это библиотека для визуализации статистических данных на Python. Он поддерживает создание более сложных визуализаций, таких как тепловые карты и диаграммы рассеяния.
Начало работы с Python:
Чтобы начать работу с Python, вам необходимо установить язык программирования Python на свой компьютер. Вы можете скачать последнюю версию Python с официального сайта Python. После установки Python вы можете использовать текстовый редактор, например Visual Studio Code или Atom, для написания и запуска кода Python.
Вот простой пример программы на Python, которая вычисляет сумму двух чисел:
a = 5 b = 10 sum = a + b print(sum)
Эта программа создает две переменные, `a` и `b`, присваивает им значения 5 и 10 соответственно, вычисляет их сумму, а затем печатает результат. Это просто пример, кодирование на питоне имеет огромные возможности.
Заключение:
На этом занятии мы познакомили вас с основами программирования на Python и показали, как использовать Python для анализа данных. Python — это мощный и универсальный язык программирования, который широко используется в науке о данных и других областях.
По мере того, как вы продолжите свое путешествие, вы изучите более продвинутые концепции и библиотеки Python, которые позволят вам решать более сложные задачи анализа данных. Мы надеемся, что эта сессия была информативной, и мы с нетерпением ждем продолжения нашего совместного обучения!
