Python Veri Bilimi İçin Neden Popüler?

Python Veri Bilimi İçin Neden Popüler?

Python, çoğunlukla veri bilimi, otomasyon, web geliştirme ve Suni Zeka için kullanılan popüler bir üst düzey programlama dilidir. İşlevsel programlamayı, nesne yönelimli programlamayı ve prosedürel programlamayı destekleyen genel amaçlı bir programlama dilidir. Seneler geçtikçe, Python veri bilimi için en iyi programlama dili olarak bilinir ve büyük teknoloji şirketleri tarafınca veri bilimi görevleri için yaygın olarak kullanılır.

Bu öğreticide, Python’un veri bilimi için niçin bu kadar popüler bulunduğunu ve gelecekte niçin popüler kalacağını öğreneceksiniz.

Python Ne İçin Kullanılabilir?

Daha ilkin de belirtildiği şeklinde, Python genel amaçlı bir programlama dilidir, bu da neredeyse her şey için kullanılabileceği anlamına gelir.

Python’un web geliştirmede yaygın bir uygulaması, Django yada Flask’ın bir web sitesinin arka ucu olarak kullanıldığı yerdir. Mesela, Instagram’ın arka ucu Django’da çalışır ve Django’nun en büyük dağıtımlarından biridir.

Python’ı Pygame, Kivy, Arcade vb. nadiren kullanılsa da. Mobil uygulama geliştirme haricinde bırakılmaz, Python, oldukca platformlu uygulamalar geliştirmek için kullanabileceğiniz Kivy ve KivyMD şeklinde birçok uygulama geliştirme kitaplığı sunar; ve Tkinter, PyQt vb.

Bu öğreticinin ana hitabı, Python’un Veri Bilimi’nde uygulanmasıdır. Python’un Veri Bilimi için en iyi programlama dili olduğu kanıtlanmıştır ve bunun nedenini bu öğreticide bileceksiniz.

Veri Bilimi Nedir?

Oracle’a bakılırsa, veri bilimi verilerden kıymet elde etmek için istatistik, bilimsel yöntemler, suni zeka (AI) ve veri analizi dahil olmak suretiyle birden fazla alanı birleştiriyor. Gelişmiş veri analizi gerçekleştirmek için verileri temizleme, toplama ve işleme dahil olmak suretiyle çözümleme için veri hazırlamayı kapsar.

Veri bilimi değişik sektörlerde uygulanabilir ve sorunları çözmeye ve evren hakkında daha çok şey keşfetmeye destek sağlar. Sıhhat endüstrisinde, veri bilimi doktorların karar vermede geçmiş verilerden yararlanmasına destek sağlar, mesela teşhis yada bir hastalık için doğru tedavi. Eğitim sektörü dışarıda bırakılmadı, artık veri bilimi yardımıyla öğrencilerin okuldan ayrıldığını tahmin edebilirsiniz.

Python’un Kolay Bir Sözdizimi Var

Sezgisel bir sözdizimine haiz olmaktan başka ne programlamayı oldukca daha kolay hale getirebilir? Python’da, ilk programınızı çalıştırmak için yalnızca bir satıra ihtiyacınız vardır: yalnız yazın print(“Merhaba Dünya!”) ve kaçmak – bu kadar kolay.

Python oldukca rahat bir sözdizimine haizdir ve programlamayı oldukca daha kolay ve süratli hale getirir. İşlev yazarken kıvırcık ayraçlara gerek kalmamıştır, noktalı virgül düşmanınız değildir ve temel kodu yazmadan ilkin kitaplıkları içe aktarmanıza bile gerek kalmamıştır.

Bu, Python’un öteki programlama dillerine bakılırsa haiz olduğu bir avantajdır. Hata yapma eğilimleriniz daha azdır ve hataları kolayca fark edebilirsiniz.

Veri Bilimi, herhangi bir desteğe gerek kalmadan yapamayacağın karmaşık bir alandır. Python, geniş topluluğu vasıtasıyla ihtiyacınız olan tüm yardımı sunar. Ne vakit sıkışırsanız, yalnız göz atın ve cevabınız sizi bekliyor. Stack Overflow, soruların ve cevapların programlama problemlerine yayınlandığı oldukca popüler bir web sitesidir.

Sorununuz yeniyse, ki bu nadirdir, sual sorabilirsiniz ve insanoğlu yanıt vermeye istekli olacaktır.

Python Tüm Kütüphaneleri Sunuyor

Suya oldukca ihtiyacın var ve masada yalnız iki bardak var. Biri suyla dolu bir çeyreklik, diğeri ise neredeyse dolu. İkisinin de suyu olmasına karşın fincanı oldukca suyla mı yoksa ötekini mi taşırdın? İçinde oldukca su olan fincanı taşımak isterdin bu sebeple hakikaten suya ihtiyacın var. Bu Python ile ilişkilidir, veri bilimi için ihtiyacınız olan tüm kütüphaneleri sunar, kesinlikle yalnız birkaç kitaplık içeren başka bir programlama dili kullanmak istemezsiniz.

Bu kütüphanelerle çalışırken mükemmel bir tecrübe yaşayacaksınız bu sebeple kullanımı hakikaten kolaydır. Herhangi bir kitaplık yüklemeniz gerekiyorsa, PyPI.org kitaplık adını arayın ve kitaplığı yüklemek için bu yazının sonuna doğru yönergeleri izleyin.

İlgili: Python için Veri Bilimi Kütüphaneleri Her Veri Bilimcisi Kullanmalıdır

Sayısal Python – NumPy

NumPy, en sık kullanılan veri bilimi kitaplıklarından biridir. Python’da sayısal ve bilimsel görevlerle çalışmanıza olanak tanır. Veriler, herhangi bir boyutta olabilen diziler yada listeler olarak adlandırabileceğiniz şey kullanılarak temsil edilir: 1 boyutlu (1D) dizi, 2 boyutlu (2D) dizi, 3 boyutlu (3D) dizi vb.

Pandalar

Pandas bununla birlikte veri hazırlama, veri işleme, veri görselleştirmede kullanılan popüler bir veri bilimi kütüphanesidir. Pandas ile verileri CSV (virgülle ayrılmış değerler) yada TSV (Sekmeyle ayrılmış değerler) şeklinde değişik biçimlerde içe aktarabilirsiniz. Pandalar Matplotlib şeklinde çalışır, bu sebeple değişik türde arsalar yapmanıza izin verir. Pandas’ın sunmuş olduğu bir başka mükemmel özellik, SQL sorgularını okumanıza izin veriyor olmasıdır. Bundan dolayı, veritabanınıza bağlandıysanız ve Python’da SQL sorguları yazmak ve çalıştırmak istiyorsanız Pandas muhteşem bir seçimdir.

Matplotlib ve Seaborn

Matplotlib, Python’un sunmuş olduğu başka bir mükemmel kütüphanedir. MatLab’ın üstünde geliştirilmiştir – esas olarak bilimsel ve görselleştirme amacıyla kullanılan bir programlama dili. Matplotlib, yalnız birkaç kod satırıyla değişik grafik türleri çizmenizi sağlar.

Herhangi bir veriyi görselleştirmek için grafikler çizebilir, verilerinizden içgörüler elde yönetmenize destek olabilir yada verilerin daha iyi bir halde temsilini sağlayabilirsiniz. Pandas, Seaborn ve OpenCV şeklinde öteki kütüphaneler de sofistike grafikler çizmek için Matplotlib kullanır.

Seaborn (Seaborne değil) tıpkı Matplotlib gibidir, yalnız daha çok seçeneğiniz vardır – grafiklerinizin değişik bölümlerine değişik renkler yada tonlar vermek için. Veri gösterimini daha iyi hale getirmek için güzel grafikler çizebilir ve görünümü özelleştirebilirsiniz.

Açık Bilgisayar Görüşü – OpenCV

Kim bilir bir Optik Karakter Tanıma (OCR) sistemi, belge tarayıcısı, görüntü filtresi, hareket sensörü, güvenlik sistemi yada bilgisayar görüşü ile ilgili başka bir şey oluşturmak istiyorsanız, OpenCV’yi denemelisiniz. Python tarafınca sunulan bu şaşırtıcı ve parasız kütüphane, yalnız birkaç kod satırı üstünden bilgisayar görüş sistemleri oluşturmanıza olanak tanır. Görüntülerle, videolarla ve hatta web kamerası feed’inizle çalışabilir ve dağıtabilirsiniz.

Scikit-learn – Sklearn

Scikit-learn, veri biliminde makine öğrenimi görevleri için hususi olarak kullanılan en popüler kütüphanedir. Sklearn, verilerinizi kullanmak ve makine öğrenimi modellerini oluşturmak için ihtiyacınız olan tüm destek programları yalnızca birkaç kod satırında sunar.

Doğrusal regresyon (rahat ve çoklu), lojistik gerileme, k-en yakın komşular, naif koylar, destek vektör gerilemesi, rastgele orman gerilemesi, polinom gerilemesi şeklinde sınıflandırma ve kümeleme görevleri de dahil olmak suretiyle çeşitli makine öğrenimi görevleri vardır.

Python sözdizimi sebebiyle rahat olsa da; veri bilimi göz önünde bulundurularak hususi olarak tasarlanmış araçlar vardır. Jupyter dizüstü bilgisayar ilk araçtır, veri bilimi görevleri için Python kodu yazmak için Anaconda tarafınca oluşturulan bir geliştirme ortamıdır. Kodlar hücrelerde yazabilir ve anında çalıştırabilir, gruplayabilir ve hatta işaretleme özelliği tarafınca sağlanan belgeleri ekleyebilirsiniz.

Popüler bir alternatif, Google Colab olarak da malum Google Colaboratory’dir. Benzerdirler ve aynı amaç için kullanılırlar, sadece Google Colab bulut desteği sebebiyle daha çok avantaja haizdir. Daha çok alana erişebilirsiniz, bilgisayar depolama alanınızın doyması mevzusunda endişelenmenize gerek kalmaz. Ek olarak not defterlerinizi paylaşabilir, herhangi bir cihazda oturum açabilir ve erişebilir, hatta not defterinizi GitHub’a kaydedebilirsiniz.

Python’da Herhangi Bir Veri Bilimi Kitaplığı Iyi mi Kurulur

Bilgisayarınızda Python’un aslına bakarsanız yüklü olduğu göz önüne alındığında, bu adım adım bölüm Windows bilgisayarınıza herhangi bir veri bilimi kitaplığının iyi mi yükleneceği mevzusunda size yol gösterecektir. NumPy bu durumda yüklenecek, aşağıdaki adımları izleyin:

  1. Basın Adım atmak yazın Cmd. Sonucu sağ tıklatın ve Yönetici olarak çalıştır.

Windows Komut İstemi'ni Yönetici Olarak Çalıştırma

  1. Python kitaplıklarını PyPi’den yüklemek için PIP’e ihtiyacınız vardır. Aslına bakarsanız var ise, bu adımı atlayabilirsiniz; değilse, lütfen PIP’i bilgisayarınıza iyi mi yükleyecek hakkında data edinin.
  2. Tür pip yükleme numpy ve basın Girmek koşmak için. Bu işlem NumPy’yi bilgisayarınıza yükler ve artık numPy’yi bilgisayarınıza alabilir ve kullanabilirsiniz. Bu işlem aşağıda gösterilen ekran görüntüsüne benzer görünmeli, uyarıyı ve boş alanları göz ardı etmelidir. (Linux yada macOS kullanıyorsanız, bir terminal açın ve pip yükleme komutu).

'pip install numpy' komutunu kullanarak Python'a numpy yükleme

Python’u Veri Bilimi İçin Kullanma Zamanı

R, C++ ve Java şeklinde öteki programlama dilleri içinde; Python veri bilimi için en iyisidir. Bu öğretici, Python’un veri bilimi için niçin bu kadar popüler olduğu mevzusunda size rehberlik etti. Artık Python’un neler sunduğunu ve Google, Meta, NASA, Tesla vb.

Bu öğretici, Python’un veri bilimi için en iyi programlama dili olarak kalacağına sizi ikna etti mi? Evet ise, devam edin ve güzel veri bilimi projeleri oluşturun; yaşamı kolaylaştırmaya destek sağlar.

Yorum Yap
0 Yorum yapan