Раскрытие возможностей Data Science: освоение Python

Раскрытие возможностей Data Science: освоение Python

Сфера Data Science невообразимым образом меняет сегодняшний рынок. С тех пор как it начало стремительно развиваться, он постоянно совершенствовался и стал самым незаменимым инструментом для организаций во всех отраслях промышленности. Data Science – от анализа поведения клиентов до прогнозирования тенденций рынка – предлагает компаниям мощную аналитическую информацию, которая может помочь им принимать более обоснованные решения и получать конкурентные преимущества в соответствующих отраслях.

Python для Data Science

Python – это универсальный и удобный в использовании язык программирования, который предлагает множество библиотек и инструментов для искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных. Его обширная библиотечная экосистема включает в себя такие известные модули, как NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn и TensorFlow, которые часто используются специалистами по обработке данных для создания сложных моделей и визуализаций. Помимо своих технических возможностей, он также располагает большим и поддерживающим сообществом, которое постоянно вносит свой вклад в его рост и развитие. Благодаря всему, что он может предложить, специалисты по Data Science могут получить конкурентное преимущество, освоив Python до прихода в отрасль.

Основные понятия при изучении Python

A. Типы данных

Хотя Python является динамически типизированным языком, где типы данных определяются автоматически, всё же важно понимать различия между ними.

Базовые типы данных в Python

1. Числовые

Integers vs Floats

integer – это просто целое число, в то время как число с плавающей точкой, или float – это десятичное число (цифра 7 – целочисленное число; 2.6 – число с плавающей точкой).

Использование функции type() поможет вам подтвердить это:

num = 11
print(f"num is a \"{type(num)}\"")

decimal = 1.1
print(f"decimal is a \"{type(decimal)}\"")

2. String

String (строки)- это текстовые значения, состоящие из последовательности символов (букв, цифр и других допустимых символов).

name = "S@r4!1l"
print(f"name is a \"{type(name)}\"")

3. Boolean

Тип данных Bool используются для хранения логических значений “True” и “False”. Эти значения часто встречаются в условных операторах, поскольку они используются для управления потоком программирования.

found = True
print(f"found is a \"{type(found)}\"")

Составные типы данных в Python

1. List

Lists (списки) – это упорядоченные коллекции элементов, которые могут быть изменены после их создания. Список создаётся с использованием квадратных скобок [], в которых, через запятую, находятся все его элементы.

Например:

colors = ["Red", "Yellow", "Blue"]

Чтобы составить список без каких-либо элементов, мы можем просто использовать пустые квадратные скобки.

empty_list = []
print(f"empty_list is a \"{type(empty_list)}\"")

2. Tuple

Tuples (кортежи) – это упорядоченные коллекции элементов, которые являются неизменяемыми, что означает, что объект не может быть изменён после создания. Кортеж создаётся с помощью круглых скобок (), в которых, через запятую, находятся все его элементы.

Например:

fruits = ("Mango", "Pineapple", "Strawberry")

Чтобы создать кортеж без каких-либо элементов, мы можем просто использовать пустые круглые скобки.

empty_tuple = ()
print(f"empty_tuple is a \"{type(empty_tuple)}\"")

3. Dictionary

Dictionary (словарь) изменяемая упорядоченная коллекция элементов, которая не допускает никаких дубликатов. Он состоит из пар ключ-значение внутри фигурных скобок {}, где двоеточие (:) используется для отделения ключей от соответствующего значения.

Например:

my_dict = {1:'a', 2:'b', 3:'c', 4:'d', 5:'e', 6:'f', 7:'g', 8:'h', 9:'i', 10:'j', 11:'k', 12:'l', 13:'m', 14:'n', 15:'o', 16:'p', 17:'q', 18:'r', 19:'s', 20:'t', 21:'u', 22:'v', 23:'w', 24:'x', 25:'y', 26:'z'}

Чтобы создать словарь без каких-либо элементов, мы можем просто использовать пустые фигурные скобки.

empty_dict = {}
print(f"empty_dict is a \"{type(empty_dict)}\"")

4. Set

Sets (множества) – это изменяемые неупорядоченные наборы уникальных данных, которые не допускают никаких дубликатов. Они создаются с помощью фигурных скобок {}, в которых, через запятую, находятся все его элементы.

Например:

even = {2, 4, 6, 8, 10}

Использование пустых фигурных скобок создаёт пустой словарь в Python, следовательно, чтобы создать множество без каких-либо элементов, нам нужно было бы использовать функцию set() без какого-либо аргумента.

empty_set = set()
print(f"empty_set is a \"{type(empty_set)}\"")

B. Инструкции по потоку управления

Поток управления программой – это последовательность, в которой оцениваются и выполняются инструкции. Последовательность может быть изменена в зависимости от используемых инструкций. Владение этой концепцией позволяет программистам выполнять сложные операции и писать читаемый и поддерживаемый код.

Условные операторы

1. Оператор If

Инструкции If используются для выполнения основного кода при выполнении определённых условий. Синтаксис оператора if таков:

if условие:
    # код будет выполняться, если условие верно

Пример:

if grade > 75 and grade <= 100:
    print("Passed")

2. Операторы If-else

Условие else может быть добавлено после оператора if. Синтаксис оператора if–else таков:

if условие:
    # код будет выполняться, если условие верно
else:
    # код будет выполняться, если условие ложно

Пример:

if grade > 75 and grade <= 100:
    print("Passed")
else:
    print("Failed")

3. Операторы If-elif-else

Добавление ключевого слова elif допускает несколько альтернатив. Синтаксис оператора if-elif-else таков:

if condition1:
    # код будет выполняться, если условие 1 верно
elif condition2:
    # код будет выполняться, если условие 2 верно
else:
    # код будет выполняться, если оба условия 1 и 2 ложны

Пример:

if grade > 75 and grade <= 100:
    print("Passed")
elif grade == 0:
    print("Incomplete")
else:
    print("Failed")

Циклы

1. Цикл For

Циклы For используются для перебора итеративного объекта, такого как строка, список или кортеж. Ниже мы создадим цикл, который пробегает по списку имён и выводит каждый элемент в списке.

for name in name_list:
    print(name)

2. Цикл While

Циклы While используются для выполнения блока кода до тех пор, пока не будут выполнены определённые условия. Ниже мы создадим цикл, который выводит значение i до тех пор, пока оно не достигнет 5.

while i <= 5:
    print(i)
    i += 1

C. Функции

Функции – это блоки повторно используемого кода, который выполняет определённую задачу. Они позволяют программистам разбивать свои решения на конкретные задачи, предотвращать повторение кодов и поддерживать читабельность программы.

Синтаксис объявления функции в Python может быть следующим:

# без аргументов
def function_name1():
    # тело функции

# с аргументами
def function_name2(аргумент):
    # тело функции

Пример:

def greeting(name):
    print(f"Hello {name}!")

В приведённом выше примере мы создали функцию, которая позволяет нам выводить приветствие к переданному ей имени. Чтобы использовать функцию, нам нужно вызвать её.

Вот как это делается:

greeting("Mary")

D. Объектно-ориентированное программирование

Объектно-ориентированное программирование (ООП) – это подход к написанию компьютерных программ, в котором классы объектов тесно связаны с атрибутами (переменными) и поведением (методами). Понимание ООП обеспечивает лучшее понимание библиотек python и позволяет нам создавать поддерживаемые и читаемые программы.

Четыре принципа ООП

1. Наследование

Наследование – это вывод нового класса из существующего. Этот новый класс (также известный как дочерний класс) наследует методы и свойства существующего класса (называемого родительским классом).

Пример:

# Родительский класс
class Fruit:
    def __init__(self, name, price):
        self.name = name
        self.price = price

# Дочерний класс
class Mango:
    def __init__(self, name, price, state):
        # Доступ к методам и свойствам родительского класса с помощью super()
        super().__init__(name, price)
        self.state = state

В приведённой выше программе класс Mango наследует свойства класса Fruits. Он унаследовал переменные экземпляра (имя и возраст) родительского класса с помощью метода super().

2. Инкапсуляция

Инкапсуляция – это объединение связанных атрибутов и методов в один класс. Благодаря инкапсуляции внешние классы не могут изменять атрибуты и методы, доступные классу. Это связано с тем, что переменные обычно делаются “приватными”, чтобы скрыть данные.

В Python приватные атрибуты обозначаются с помощью двойного подчёркивания (__).

Пример:

class Fruit:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.__price = 10

    def sell(self, payment):
        print(f"Selling price: {self.__price}")
        print(f"Change: {payment - self.__price}")

    def set_price(self, price):
        self.__price = price

orange = Fruit("orange")
orange.sell(12)

# Изменение цены
orange.__price = 5
orange.sell(12)

# Использование метода setter
orange.set_price(3)
orange.sell(12)

3. Полиморфизм

Полиморфизм – это использование одной сущности для выполнения различных типов поведения. Допустим, у нас есть приведённый ниже пример:

class Cat:
    def make_sound(self):
        print("Meow")

class Frog:
    def make_sound(self):
        print("Ribbit")

class Cow:
    def make_sound(self):
        print("Moo")

В приведённом примере представлены три класса с именами Cat, Frog и Cow. У каждого из них есть метод с именем make_sound(). Все они издают разные звуки в зависимости от вида животного. С помощью полиморфизма методы могут быть переопределены там, где разные классы могут иметь методы с одинаковым именем.

4. Абстракция

Абстракция – это сокрытие от пользователя несущественных деталей, чтобы уменьшить сложность программы и убедиться, что программисты сосредотачиваются только на тех, которые важны.

Вот пример её реализации:

from abc import ABC, abstractmethod

class Vehicle(ABC):
    @abstractmethod
    def drive(self):
        pass

class Car(Vehicle):
    def drive(self):
        print("Driving a car")

class Motorcycle(Vehicle):
    def drive(self):
        print("Driving a motorcycle")

#vehicle = Vehicle()
car = Car()
motorcycle = Motorcycle()

#vehicle.drive()
car.drive()
motorcycle.drive()

В приведённой выше программе создание объекта для абстрактного класса Vehicle привело бы к ошибке. Причина в том, что абстрактные классы – это просто шаблон того, как будут структурированы другие классы. Как и в приведённом выше коде, чтобы использовать абстрактные методы и свойства, они должны быть сначала реализованы в дочернем классе.

Заключение

Подводя итог, можно сказать, что овладение основами Python жизненно важно для людей, стремящихся войти в область Data Science. Python – очень подходящий язык программирования для науки о данных из-за его удобного характера, обширных библиотек, универсальности и поддерживающего сообщества. Кроме того, широкое использование Python в полевых условиях создаёт многочисленные возможности для карьерного роста для тех, кто хорошо владеет им. Следовательно, изучение основ Python может стать решающим шагом на пути к успешной карьере в области науки о данных для начинающих Data Science-специалистов.