Python е еден од омилените програмерски јазици меѓу програмерската фела од целиот свет. Тој се употребува за разни цели, од автоматизација на процеси, скриптирање, web development, па се до Machine Learning. Но, зошто баш Python, пред другите програмски јазици?
Потреба за добар програмски јазик
Познавањето на робустен програмски јазик е императив за луѓе во Machine Learning областа. Освен ако вашата работа не вклучува истражување и развивање на сложени алгоритми, од вас се очекува да користите некои од веќе постоечките алгоритми. А тука, “Python comes to the rescue“, со неговата широка палета на веќе напишани и тестирани алгоритми. Имајте предвид дека комплексноста на Python-алгоритмите е прилично голема, па со програмерските вештини кои ќе ги развиете преку разбирање и користење на овие алгортими, се стекнувате со завидни програмерски вештини.
Равенство помеѓу Python и Machine Learning?
Освен што ужива огромна популарност како јазик за развивање софтвер, Python, веќе има стекнато и водечка позиција во областа на Machine Learning. Комбинацијата на едноставност, кратко време за развој и конзистентна синтакса го прават Python погоден за развивање проекти во областа на Machine Learning.
Екстензивни библиотеки
Генерално, библиотека претставува група составена од функции и рутини, кои извршуваат одредена модуларна задача. Целта на библиотеките е да ја елиминираат потребата од „преработување“ или препишување код. Барем тоа е цел на солидно напишаните и правилно структурираните библиотеки. Бидејќи Machine Learning, во голема мерка опфаќа математичка оптимизација, веројатност и статистика, големите Python библиотеки им помагаат на математичарите / истражувачите лесно да ги извршуваат своите задачи.
Подолу се наброени најчестите примери за Python библиотеки во Machine Learning:
- NumPy: основен пакет потребен за анализа со високи перформанси и научни пресметки во Python. Алатките како Pandas и Scikit-learn се развиени врз база на NumPy. Голем дел од операциите во NumPy се имплементирани во C, што му дава на пакетот одлична брзина, а со тоа и непроценлива предност пред другите пакети за слична намена, напишани во Python или во други програмски јазици.
- Pandas: библиотека развиена по NumPy, Pandas нуди брзина на извршување и различни функции за манипулација со податоци. Во Python екосистемот, Pandas важи за една од најпопуларните библиотеки. Некои од карактеристиките на Pandas вклучуваат пронаоѓање и пополнување на податоци кои недостасуваат, селектирање подмножества на податоци, комбинирање на повеќе множества и трансформирање на податоци во различни форми. Понатаму, Pandas нудат едноставна синтакса за читање / запишување различни формати на податоци на диск / во датотека, како и лесно калкулирање низ редици и колони од податочната рамка, меѓу другото.
- Scikit-learn: Една од најпопуларните библиотеки за Machine Learning помеѓу академската фела, Scikit-learn поддржува низа од supervised и unsupervised алгоритми, како decision trees, линеарна и логистичка регресија, k-means и clustering. Основата на Scikit-learn се библиотеките NumPy и Scipy. Scikit-learn ја прави имплементацијата на задачите како: feature selection, трансформирање на податоци, ensemble methods и слично, возможна во само неколку линии код.
- Matplotlib и Seaborn: Визуелизацијата на податоците е есенцијален дел од „раскажувањето приказна“, во секој Machine Learning проект. Добра пракса на секој искусен Data Scientist е, пред се да изгради каков било модел, да изврши визуелизација на податоците со кои работи. Базирајќи се на визуелизацијата, иницијално, Data Scientist-от може да „добие чувство“ за текот на податоците, како и да претпостави кој алгоритам треба да биде применет над податоците. Matplotlib нуди низа API-s и генерално е првиот избор за библиотека за визуелизирање во Python. Seaborn е библиотека за визуелизација насочена кон создавање статистички графици која ги користи API-ата на Matplotlib.
Едноставност
Python важи за признат програмски јазик поради својот читлив и концизен код. Во најдобро светло, Python се прикажува кога станува збор за едноставно и лесно користење, а тоа е од особена важност за три групи на луѓе:
- Програмери-почетници - За оваа група најповолна е можноста за аплицирање на веќе напишан и тестиран код. Но секогаш стои отворена можноста почетниците да отидат under-the-hood и да го проучат начинот на кој е напишан кодот кој го преземаат како готов.
- Напредни Python корисници (senior developers) - Високо оптимизирани API-s и веќе програмирани податочни структури се дел од множеството на опции кои Python ги нуди за оваа група на корисници. Воедно, едноставноста и лесната читливост на Python кодот го олеснува code-review процесот.
- Data Scientists- Едноставноста која ја нуди Python им овозможува на Data Scientists да се фокусираат повеќе на пронаоѓање одоговори за проблеми и анализи,избегнувајќи сложено кодирање.
Голема поддршка
Python е целосно open-source и е поддржан од голема заедница. Тој нуди голем број ресурси кои ги насочуваат програмерите кон решението, забрзувајќи го темпото со кое работат. Присуството на огромна и активна заедница програмери, може да помогне во секоја фаза од развојниот циклус.
Флексибилност
Флексибилноста е уште една суштинска предност што ја нуди Python. Python е совршен за поврзување на различни структурни податоци, бидејќи функционира како идеален back-end.
Помала количина на код
Machine Learning опфаќа работа со огромен број на алгоритми, но Python го поедноставува процесот за програмерите при нивното тестирање. Доаѓа со потенцијал за спроведување на истата логика која ја имаат други OOP (Оbject-Оriented Programming) јазици, но со помалку од една петтина од кодот што се бара кај нив. Покрај тоа, интегрираниот пристап на Python им овозможува на програмерите да ја проверат методологијата на кодот.
Многу веројатно е дека Python е најдобриот програмски јазик кој може да ви помогне да напредувате во својата кариера во Data Science. Со длабоко разбирање на основите на Machine Learning и со поседување солидни Python вештини, нурнувањето во светот на Data Science е само прашање на време.
Како што вашето знаење прогресира, започнете да експериментирате со различни алгоритми и обидете се да работите со различни бази на податоци. Само на овој начин би се движеле напред во процесот на учење.
За почеток, научете ги основите на Python на Обуката за Data Science.
Резервирајте место на обуката и станете дел од Data Science заедницата.
