Wanneer jy van plan is om enige produk te koop, kyk ons honderde video's en soek die verbande en verbande daarvan sodat ons die beste een op dieselfde manier koop. Die keuse van die regte programmeertaal is van kardinale belang vir enige aspirant-datawetenskaplike, en vandag sal ons die sterk- en swakpunte van die twee gewildste keuses Python en Art in die veld van datawetenskap ondersoek, maar wat slegs vir die datawetenskap gebruik kan word . Kom ons vind uit. Haai. Hallo almal. Welkom by di
e data wetenskaplike. Dit het geëindig. En vandag het ons 'n opwindende onderwerp wat deur tien gerangskik is . VSA kies die regte programmeertaal vir die data. So kom ons praat eers oor Python. Die keuse van die regte programmeertaal is regtig belangrik vir die keuse van die, kom ons sê, die argitektuur self van die projek waaraan ons werk. Omdat die eindproduk kan verskil op grond van die programmeertaal, kies om daarmee te werk. Die eerste een is dus 'n webontwikkeling. Python-raamwerke soos
Django en Flask word wyd gebruik vir die bou van die webtoepassing en die API's, en dan word gereedskap soos Beautiful Soap en scrapie gebruik om die webwerwe te skrap om daardie data van te kry. Maar sien, dit is nie net die luislang wat gebruik kan word vir die webontwikkeling of kom ons sê, die lus van ons toepassing nie. Daar is ander loodgieterstaal wat gebruik kan word vir die ontwikkeling van webtoepassings. Wat ek persoonlik gesien het, die Django-biblioteek kan vir die agterkant-doel ge
bruik word , maar ek sal nie aanbeveel om dit vir die voorkant te gebruik nie. Die tweede een is 'n datawetenskap en masjienleer. Python het 'n uitgebreide biblioteek vir die data wetenskap soos PANDAS naam deur en dan vir data visualisering. Ons het Mac lewendige seegedra gebring en dan vir die masjienleer het ons 'n omleiding, ons het TensorFlow, ons het sagittal gedoen. Dit word wyd gebruik vir take soos data-analise, data-manipulasie. Soos ek destyds gesê het voorspellende modellering, natuu
rlike taalverwerking is nog 'n opsie wat ons het. En dan die rekenaarvisie. Die derde opsie wat ons met Python het, is 'n scripting. En hiervoor sal ek regtig Python-taal aanbeveel vanweë sy eenvoud en leesbaarheid. So wanneer jy een van twee vra, weet jy watter programmeertaal om te begin gebruik. As jy nuut is, die programmeerwêreld, sal almal die luislang voorstel om hierdie rede, want dit is baie maklik om te lees en dit is baie maklik om te leer. Die algemeen gebruikte dos soos lêer manipul
asie, die STEM administrasie en bondel proses. Die vierde een is natuurlik lessenaar-UI-toepassingsbiblioteek is soos 'n teller deur Kuti en W x python het ons almal in staat gestel om kruisplatformtoepassings of lessenaartoepassings met grafiese gebruikerskoppelvlak te ontwikkel. Maar weer, soos ek gesê het, het jy ander opsies soos C Shop, C++. Hierdie programmeertale is meer gereeld as die Python , want daar is sommige wat ek nee sou sê. As dit by groot projekte kom, is dit beter om ander pro
grammering te gebruik. Nou kan die speletjie-ontwikkeling ook daarmee gedoen word, maar dit is soos om vir 2D-speletjies te bou of met enjins soos eenheid wat die Python API gebruik. Maar ek sal nie met python gaan vir die spelontwikkeling nie. Maar om 'n C-skerp te gebruik of kom ons sê C++. O, ons het 'n Java-programmeertaal wat gebruik word. Dan het ons mobiele toepassingsontwikkeling wat ook met behulp van blaaier deur die biblioteke ontwikkel kan word. Ons het gee ons het daar wees. C Pytho
n kan gebruik word om mobiele toepassings te ontwikkel. Dit kan uitgevoer word wat op beide oë sowel as Android kan hardloop. Maar Python is nie gemaak vir in die gekom dialoogmentaliteit vir die ontwikkeling van mobiele toepassings nie. Ek sal weer gaan met, kom ons sê Reageer of kom ons sê inheemse reageer op die mobiele toepassing- toepassing. Ons het DevOps en die stelseladministrasie. C Python word baie algemeen gebruik vir take wat verband hou met die DevOps. Soos ons outomatisering het, h
et ons volledige konfigurasiebestuurnutsmiddels soos Ansible. Dan kan ons ook die infrastruktuurbestuurder doen. Dan het ons wetenskaplike rekenaars. Natuurlik kan Python gebruik word vir die wetenskaplike gebou met behulp van biblioteke soos ons sig het. Teen daardie tyd het ons PI gesien, wat vir die taak gebruik kan word, soos numeriese berekening of kom ons sê numeriese simulasies. Dan het ons optimerings en dan kan simboliese wiskunde teen daardie tyd weer gebruik word vir die in die, in di
e domein. En dan het ons baie of kom ons sê Internet van Dinge. Dit kan gebruik word in die projekte soos data-insameling, data-analise en dan beheer van Iot-toestelle. En dan het ons finansiële en kwantitatiewe ontleding. Sien, al word Python wyd gebruik in die veld van finansies vir take soos algoritme- handel of risikobestuur, en dan het ons finansiële modellering. Maar en dan het ek ook 'n ander ding wat oefen met Python. Python kan vir die opleiding gebruik word, maar ek sal nie vir elk van
hierdie aanbeveel nie , want aktiwiteite, behoeftes of aktiwiteit is basies hoëfrekwensiehandel . Vir hoëfrekwensiehandel het jy data nodig om dit soos 'n vinnige wêreld te wees. Jy dinge word in die mikros gedoen en so luislang is nie vir iets nie nodig die oplossing binne mikrosekondes daarvoor sien jy C++ reg so simuleer is okay want die reaksietyd is nie iets wat jy binne mikrosekondes moet hê nie. Maar vir die opleiding deel, moet jy die data verwerk word in 'n wetenskaplike. Daarvoor kan
jy die Python-program gebruik. Dan laaste maar nie die minste nie, ons het klank- en videoproses hierin. Weereens, 'n luislang kan verseker gebruik word vir sulke aktiwiteite met behulp van programmeertaal, met die hulp van biblioteke soos Ambrosia en Open CV vir die taak, soos oudioseinverwerking en video-analise. En dan het ons rekenaarvisie, reg? So jy moet nou al verstaan het waar die luislang gebruik kan word. En al kan die luislang in verskeie scenario's gebruik word , maar iewers, word
dit nie altyd aanbeveel om in die veld te gebruik waar die oplossing baie vinnig opgetree moet word nie. Kom ons praat op die oomblik oor die aanspreek van taal, wat weer 'n baie kragtige programmeertaal is. En dit is 'n omgewing wat spesifiek ontwerp is vir statistiese rekenaars en grafika en so hier is 'n paar van die belangrikste take wat ek sou sê dat dit algemeen gebruik word. So die eerste een wat ons het, is data-analise en die visualisering van woorde is 'n wye reeks statistiese en grafi
ese tegnieke vir data-analise en visualisering van die biblioteke soos digitaal vir ons het ons breedweg en dan het ons soos hierdie wat gewild is vir die skep van hoë kwaliteit grafika en visualisering. Dan het ons statistiese modellering vir ons, bied 'n uitgebreide funksionaliteit vir statistiese modellering, wat lineêre en nie-lineêre modellering tydreeksanalise, groepering en regressie-analise insluit. Die pakkette hou van stapelmodelle en het dit bied 'n wye reeks statistiese modelle en al
goritmes. So soortgelyk aan Python bied ook kragtige instrumente vir datamanipulasie en -transformasie, insluitend die funksies van, kom ons sê, data skoonmaak, hervorm en samevoeging van statistieke. Dit is dus asof beide programmeertale vir die soortgelyke taak gebruik kan word , maar dit gaan oor hoe maklik dit vir jou is om te leer en dit is baie, jy weet, die keuse van die regte raamtaal kom so in die datamanipulasie kan ons Dipolar en dan het ons strenger pakkette wat baie algemeen gebruik
word vir datawetenskap of kom ons sê die datamanipulasietaak. Dan het ons masjienleer van gaan. Hoe kan ons dit ignoreer? Aangesien Biden 'n baie groeiende ekosisteem het? Nou, ekosisteem oudit het ook 'n baie gewilde ekosisteem vir masjienleer, wat die pakkette insluit vir take soos klassifikasie en regressiegroepering is data, en dan is die dimensionaliteitopsporing daar, en dit sluit pakkette soos 'n Z-hupstoot in. Dan het ons karre, dan het ons dit. En laaste maar nie die minste nie, ons he
t ewekansige vir. Hierdie volgende een is natuurlik die Times se ontleding. KI word wyd gebruik vir tyd-, reeksanalise en voorspelling met die fokus van IT- pakkette soos vir motors. Dan het ons DSC en dieretuin so. Dit is dus eerste funksies vir die tydreeks-ontbinding. Dan het ons seisoenaliteit, opsporing en dan analise. So afgesien van statistieke, sou ek sê volgende een is bioinformatika, waarin die Iot wyd gebruik word. Dit word wyd gebruik vir die ontleding van die biologiese data, wat ge
nomika, proteïen, omics en dan transkripsie op omics insluit. Sien Bio conductor is 'n wyd gebruikte bewaarplek van R-pakkette vir bioinformatika en ek sal nie baie diep in al hierdie dinge ingaan nie. Maar weereens kan dit vir die webskraap gebruik word. Ons kan interaktiewe dashboards, ons kan dit ook vir daardie voorspelbare navorsingsveld gebruik. Maar weer, soos ek gesê het, jy weet, soos soortgelyk aan Python, kan jy dit gebruik, maar die vraag kom by of jy dit moet doen of nie, want Pytho
n en R word nie aanbeveel wanneer dit kom by, kom ons sê, webontwikkeling nie. Ons speletjie, ek en Abdullah en ontwikkeling van mobiele toepassings. Dit is hierdie programmeertale word meestal gebruik vir die navorsing deel, kom ons sê statistiese deel en dan data skoonmaak data gemanipuleerde deel, maar nie iets regtig nie. En jy het die resultaat baie spontaan nodig. Nou kom ons praat oor, aangesien ons nou deurgegaan het, weet jy wat van hierdie programmeertale Python en ek kan nou doen die
vraag kom watter een is beter, reg? So kom ons begin met die basiese beginsels van Python en ek het 'n baie ander sintaksis is wanneer dit kom by die programmeertaal, kom ons sê die kode deel wat jy skryf Python is bekend vir sy skoon leesbare kode en maak dit 'n uitstekende keuse vir die groot nuus vir seker. Maar R is spesifiek ontwerp vir, kom ons sê, data-analise, en dit is die keuse hier. Ek sou sê dit hang af van die persoonlike voorkeure, maar as jy vir seker 'n beginner is, gaan met die
luislang. Kom ons praat nou oor soos biblioteke en ekosisteme van wat hierdie programmeertaal C verkry. Python word baie wyd gebruik , so dit is die lys van biblioteke wat groot is. Kom ons, die versameling biblioteke is baie groot. Ek sê nie dat dit nie die soort biblioteke het nie , want beide van so kom ons sê wanneer biblioteke ontwikkel binne Python wat ook vir die kunsomgewing gerepliseer word, maar teen daardie tyd het biblioteke soos pandas naam wat 'n kragtige instrument bied vir die da
ta manipulasie en analise en dan in teenstelling het ons gewoontes soos maklike plot ook, wat weer 'n goeie biblioteek is wanneer dit kom by die kuns van programmeertaal. As u dit dus oorweeg , is dit nou aan u, u weet watter programmeertaal u moet kies wanneer dit by die versameling biblioteke kom. Want weer, met die met die ervaring, sal hulle leer ken, jy weet, watter biblioteek of kom ons sê watter programmeertaal vir watter soort vlak. Nou kom die vraag in hoe die integrasie, jy weet, met d
ie ander instrumente inkom wanneer dit by die luislang en die kuns kom. So albei hierdie tale, ek sou sê gaan goed met die ander, maar Python het 'n breër integrasievermoë , nie waar nie? So sedert nou werk baie, baie van ons aan die Python-omgewing. Hulle is dus geneig om meer biblioteke te ontwikkel wat met ander instrumente geïntegreer kan word . So en die gewilde instrumente soos TensorFlow wat ons verseker het om hierdie programmeertale te leer, word wyd gebruik in die masjienleer, masjienl
eerprojekte en dan word dit in Python toegelaat. Nou het ons gemeenskap en ondersteuning. Dit is regtig van kardinale belang, want as jy nie in staat is om 'n spesifieke oplossing uit te vind of kom ons sê die logika nie, dan word dit regtig aanbeveel om in die in die webwêreld uit te gaan en die oplossing te soek en na die gemeenskap van enige programmeertaal te gaan. en om daardie oplossing te kry is baie belangrik. Reg? Al moet ons nou diep delf. Maar ja, interaksie met die mens is baie beter
. So my luislang het 'n baie groot of uitgebreide aktiewe gemeenskap, wat weer die dokumentasie insluit, en dan is daar talle aanlyn hulpbronne beskikbaar. Maar ek sê nie dat dit nie die gemeenskap het nie, dit het wel, maar dit is relatief klein as ons dit met die luislang vergelyk. So ek sal altyd aanbeveel, as jy 'n beginner is, jy weet, gaan deur, natuurlik kan jy deur die video's gaan, maar daar is soos forums, tutoriale en gemeenskappe beskikbaar waardeur jy kan gaan en daaruit kan leer. D
it is nou baie belangrik, jy weet, noodsaaklik vir die programmeertaal , want as 'n programmeertaal jou 'n oplossing kan gee, maar as jy as dit nie bo 'n hoofprojek is nie , dan sou ek sê om nie met daardie programmeertaal te gaan nie. Jy moet die werkverrigting in ag neem wanneer jy met 'n groot datastel werk, reg? Want met die verhoging van die datastel, wissel die prestasie ook. Dus as 'n algemene doeltaal, sal ek aanbeveel om Python te gebruik, maar as jy aan 'n groot projek werk en dan moet
dit gevoed word daardie data voortdurend, reg. En soos kom ons sê die aandelemarkanalise of kom ons sê wanneer dit kom by besluitneming oor vinnig bewegende data, dan is Python nie. En dieselfde geld ook vir die vreemde. Ek bedoel, vreemd is goed, maar ek sal nie sê dit weet ons besluitneming kan gedoen word met die programmeertaal R en Python, maar aksie kan nie so vinnig uitgevoer word soos die ander programmeertaal soos C++ of Java nie. Kom ons praat nou oor die gebruiksgevalle teen die eind
e is natuurlik wyd aangeneem in die gebiede soos die webontwikkeling en ons het kunsmatige intelligensie en outomatisering. Dan sien ek daardie dialoog en dit hoef nie 'n frontend-webontwikkeling te wees nie , maar Django kan vir die agterkant van Abdel-Rahman gebruik word. Dan het ons rustige API's wat gebruik of ontwikkel kan word met behulp van Python- programmeertaal in die OD, ons kan sien jy kan dit gebruik vir, soos ek gesê het, jy weet, statistiese doeleindes, doeleindes en in die veld s
oos kom ons sê bioinformatika . En dan het ons ekonometrie. So in die bedryf sou ek sê mense gebruik Python die meeste van die tyd, maar dit wil sê, ek sou sê dit is 'n de facto in taal vir baie datawetenskaprolle, gegewe die veelsydigheid daarvan. Maar sien, sommige organisasies gebruik of gebruik al verskillende tale, en soms is dit nie maklik om dit van een programmeertaal na 'n ander te migreer wanneer jy 'n bestaande oplossing het nie. Dit verander dus altyd van bedryf tot bedryf. Daar is s
oos, jy weet, baie, baie programmeertale wat reeds bestaan. So ek sou sê begin met 'n programmeertaal soos Python en dan kan jy natuurlik verander 'n jy is die vaardighede gebaseer op die vereiste van spesifieke industrie. So ja, die gevolgtrekking is dat daar nie 'n eenmaat-pas antwoord is nie, want jy weet om reg te kies wanneer dit by luislang kom, is vreemd, maar die keuse tussen die luislang en alles hang af van jou, kom ons sê die voorkeure- projekvereistes en die draer gaan en die draer g
aan ook. Ek sou sê neem die tyd om uit te brei, eksperimenteer met beide die programmeertaal en dan sal jy verstaan, jy weet, watter taal om te gebruik in watter scenario. So en dan weer hang dit af of jy maklik met jou wil gaan of nie. Reg. Maar behalwe vir Python en ek gaan ook vir ander tale, verken hulle en dan sal jy vind jy is versoenbare programmeertaal. So baie dankie dat jy vandag by my aangesluit het op die data wetenskaplike en as jy hierdie video nuttig vind, moet jy dus nie vergeet
om te like deel en in te teken nie. As jy enige vrae of onderwerpe het wat jy wil hê ek moet dek in die toekomstige video's, laat asseblief vir my 'n opmerking hieronder en ek sal dit verseker neem. Baie dankie. Lekker dag vir jou.
Comments