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: Wichtig, Python in Data Science zu lernen – Online-Kurse

Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen weiter: : Wichtig, Python in Data Science zu lernen – Online-Kurse

In einer Zeit, in der Automatisierung und Technologie wegweisend sind, ist das Erlernen von Python für Aspiranten, die in der Datenwissenschaft Wellen schlagen wollen, unerlässlich. Python ist eine Computerprogrammiersprache, die in einer Reihe von Anwendungen, von Websites bis hin zu Karten, verwendet wird, um Daten für Nichtfachleute ansprechend und zugänglich zu machen.

Eine Programmier- oder Codierungssprache ist ein formaler Befehl, der in Computerprogrammen verwendet wird, um Algorithmen zu implementieren und verschiedene Anwendungen so zu steuern, dass sie reibungslos funktionieren. Es gibt Hunderte von Computerprogrammiersprachen wie C, C++, R, Java, JavaScript und andere. Dennoch bleibt Python die am weitesten verbreitete Programmiersprache der Welt.

Eine kürzlich von Hackerrank (Forschungsorganisation) durchgeführte Umfrage ergab, dass Python aufgrund seines leicht verständlichen und leicht zugänglichen Ökosystems führend im FinTech-Bereich ist. Darüber hinaus ergab die Umfrage, dass das einfache Syntaxsystem und das übersichtliche Codierungssystem von Python die Verwendung auch für technisch nicht versierte Personen erleichtern.

Darüber hinaus ist Python auch gut darin, Frameworks wie Apache Spark und andere aufzugreifen, was das Sammeln, Kategorisieren und Bereinigen von Daten erleichtert und die Arbeit von Datenwissenschaftlern und Datenanalysten erleichtert. Hier sind einige weitere Gründe, warum das Erlernen von Python in der Datenwissenschaft und Datenanalyse eine entscheidende Voraussetzung ist.

Warum ist es wichtig, Python in Data Science und Data Analytics zu lernen?

1. Flexibilität

Da Python nicht für einen bestimmten Bedarf erstellt wird, verfügt es weder über eine feste Vorlage noch über eine bestimmte API und ist für alle Arten von Anwendungen geeignet. Daher wird Python in einer Reihe von Branchen für unterschiedliche Funktionen eingesetzt, von der Website-Entwicklung bis zur App-Entwicklung und mehr. Interessant, YouTube Aufgrund seiner Flexibilität wurde 2007 auch von PHP auf Phyton umgestellt.

2. Relativ einfach zu erlernen und zu verwenden

Die einfache Syntax und die Funktionalität, die der gesprochenen menschlichen Sprache näher kommt, machen Python relativ einfacher zu erlernen und zu verwenden Verwenden Sie Python für die Datenwissenschaft. Darüber hinaus hat Python eine geringe Lernkurve, was es zu einer idealen Wahl für Einsteiger macht.

3. Kostenlos und weit verbreitet

Python ist eine Open-Source-Programmiersprache, die für jedermann zugänglich und kostenlos ist. Darüber hinaus ist es für alle Computersysteme konzipiert. Aus Windows Zu Linux kann jeder die Codierungssprache implementieren und verwenden. Mittlerweile sind einige andere Programmiersprachen kostspielig und auf ein bestimmtes Betriebssystem beschränkt.

4. Karriereaussichten

Es ist zwingend erforderlich, mindestens eine Programmiersprache zu erlernen, in der man arbeiten kann Datenwissenschaft und Datenanalyse. Das Erlernen von Python in den Bereichen Datenwissenschaft und Datenanalyse wird von vielen Menschen bevorzugt, da es einfach, kostenlos und zugänglich ist. Darüber hinaus würden Sie viele wertvolle Chancen in Ihrer Karriere verpassen, wenn Sie Python nicht lernen.

5. Effizienz

Jedes Unternehmen erwartet von seinen Mitarbeitern, dass sie effizient und hochproduktiv arbeiten. Laut einer von KDnuggets durchgeführten Umfrage aus dem Jahr 2018 verwendeten 66 % der Datenwissenschaftler Python gegenüber anderen Programmiersprachen, um die Effizienz zu steigern. Um in den Bereichen Datenwissenschaft und Analyse hervorragende Leistungen zu erbringen, müssen Sie daher Python erlernen und mit ihm vertraut sein.

Bisher haben wir uns mit der Bedeutung von Python in der Datenwissenschaft befasst Datenanalyse. Von nun an werden wir diskutieren, was Data Science ist und wie man eine erfolgreiche Karriere in der Data Science macht. Weiter lesen.

Was ist Data Analytics und Data Science?

Big Data spielt heutzutage eine wichtige Rolle. Daher investieren viele Unternehmen in das Sammeln, Analysieren, Bereinigen und Pflegen von Daten, um das Geschäftsrisiko zu bewerten und geschäftsbezogene Probleme im Voraus zu lösen.

Der Aufschwung von Große Daten hat zur Öffnung von Strömungen wie Datenanalyse und Datenwissenschaft geführt, die bei der Verwaltung und Analyse von Daten helfen. Die einfachste Programmiersprache für Datenanalyse und Datenwissenschaft ist Python. Hier ist die genaue Bedeutung von Datenanalyse und Datenwissenschaft –

Datenanalyse ist der Prozess der Bereinigung, Änderung und Verarbeitung von Rohdaten. Dazu gehört auch die Auswertung von Daten, um daraus relevante und wichtige Informationen zu extrahieren, die auf Unternehmen angewendet werden können, um höhere Gewinne und Umsätze zu erzielen. Die gesammelten Daten werden in Diagramme, Bilder, Tabellen und Grafiken umgewandelt, um Einblicke in ein Geschäftsproblem zu gewinnen.

In der Zwischenzeit, Datenwissenschaft untersucht Daten, um unsichtbare Muster zu finden, aussagekräftige Informationen abzuleiten, richtige Geschäftsentscheidungen zu treffen und Geschäftsrisiken zu mindern. Obwohl Datenanalyse und Datenwissenschaft wie ähnliche Geschäftsfunktionen erscheinen mögen, unterscheiden sie sich grundlegend. Lesen Sie weiter, um den Unterschied zwischen Datenanalyse und Datenwissenschaft kennenzulernen.

Data Analytics vs. Data Science: Kennen Sie den Unterschied

Datenanalyse Datenwissenschaft
Data Analytics besteht nur aus Statistik, Mathematik und statistischer Analyse. Data Science ist das Dach, unter dem Datenanalyse, Informatik, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz existieren.
Data Analytics ist ein Zweig der Datenwissenschaft, der sich auf die Analyse extrahierter Daten und deren Umwandlung in Diagramme, Balken und Venn-Diagramme konzentriert, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Data Science konzentriert sich auf die Suche nach Korrelationen zwischen Daten.
Data Analytics zielt darauf ab, Lösungen für Geschäftsprobleme zu finden. Data Science versucht, einzigartige Fragen zu finden, um Innovationen voranzutreiben.
Datenanalysten müssen unter anderem über Kenntnisse in den Bereichen Data Mining, Datenmodellierung, Data Warehousing und Statistik verfügen. Datenwissenschaftler müssen sich unter anderem mit Mathematik, Informatik und maschinellem Lernen auskennen.

Eine Karriere in Data Science und Data Analytics

Im Gegensatz zu herkömmlichen Jobs müssen Sie sich ständig weiterbilden und auf den neuesten Stand bringen, um ein guter Datenwissenschaftler und Datenanalyst zu werden. Daher ist der Bau eines Karriere in der Datenwissenschaft ist ein wenig komplex und wettbewerbsintensiv. Gleichzeitig ist es aber auch lohnend – Sie erhalten ein gutes Gehalt und müssen keine Angst vor einer Ablösung durch Automatisierung haben.

Wenn Sie also eine Karriere im Bereich Datenwissenschaft und Datenanalyse anstreben, können Sie an Online-Kursen teilnehmen, die Sie auf den Job vorbereiten. Emeritierter Indien bietet verschiedene Kurzzeit- und Führungskräftekurse an, die Ihre Karriere als Datenwissenschaftler und Datenanalyst in die Höhe schnellen lassen. Der Lehrplan unserer Data-Science-Kurse beinhaltet das Erlernen von Python und vielen anderen Dingen. Wir haben mit berühmten Instituten wie dem Indian Institute of Management (IIM) Calcutta, der Indian School of Business (ISB) und anderen zusammengearbeitet, um wirkungsvolle Weiterbildungsprogramme für Führungskräfte anzubieten.

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