Introduction to Python for Data Science
Summary
TLDRThis four-week Python course welcomes students to the basics of programming with a focus on data science. It covers essential programming components and introduces two case studies: a function deployment and a classification case study. Students are encouraged to use their preferred programming platform to analyze and study the case. The course emphasizes the importance of data in decision-making across various industries and the role of Python libraries in simplifying data manipulation, processing, and visualization. It also touches on advanced topics like machine learning algorithms and the benefits of Python's simplicity and versatility in handling big data and various programming paradigms.
Takeaways
- 😀 The course is a 4-week introduction to Python with a focus on basic programming aspects and data science perspectives.
- 📚 The course aims to provide insights into data science and teach how to use Python for data analysis by the end of the course.
- 🔍 It emphasizes the importance of understanding data and extracting valuable insights using various methods and techniques.
- 💡 The course will cover two case studies: a functional deployment case study and a classification case study, to demonstrate problem-solving approaches.
- 🛠️ Students are encouraged to use their preferred programming platform to follow along and learn by studying the case presented.
- 🌟 Data science is highlighted as a field that combines domain knowledge with the scientific method to extract insights from data.
- 🔧 Python is introduced as a versatile tool for data science, supported by a rich ecosystem of libraries that facilitate data manipulation and analysis.
- 📈 The script mentions the significance of visualization in data science, allowing for a more graphical interpretation of data and easier understanding of patterns.
- 📊 The course will teach how to preprocess data, handle missing values, and perform basic statistical calculations to prepare data for analysis.
- 🤖 Advanced topics such as machine learning algorithms are briefly mentioned, indicating the course's progression towards more complex data science problems.
- 🌐 The script concludes by emphasizing Python's suitability for data science, its active community, and the availability of open-source tools, making it an excellent choice for learners and professionals alike.
Q & A
What is the primary focus of the four-week Python course mentioned in the script?
-The primary focus of the four-week Python course is to introduce fundamental programming aspects with a focus on data science, including basic data analysis and processing techniques.
What are the two case studies mentioned in the script to demonstrate the application of data science?
-The two case studies mentioned are a function deployment case study and a classification case study, which are used to illustrate how to resolve real-world problems using the programming platform.
How does the script define data science?
-Data science is defined as the science of extracting insights and knowledge from data using various methods, including statistical methods and modern machine learning techniques.
What are the initial steps suggested in the script for approaching a data science problem?
-The initial steps suggested are to first understand the data by examining it, cleaning and curating it, and then using it to model and derive insights.
What role do Python libraries play in data manipulation and processing as per the script?
-Python libraries play a crucial role in data manipulation and processing by providing pre-built functions and methods that simplify tasks such as data cleaning, transformation, and analysis.
How does the script emphasize the importance of data visualization in data science?
-The script emphasizes the importance of data visualization as a creative aspect of data science that allows for a more pictorial understanding of the data, making it easier to identify patterns and insights.
What are some of the advanced analytical techniques mentioned in the script for deeper insights into data?
-The script mentions machine learning algorithms and advanced data analysis techniques as methods for obtaining deeper insights from data.
Why is Python considered a versatile programming language for data science as per the script?
-Python is considered versatile for data science due to its extensive library support, ease of use, rapid prototyping capabilities, and its ability to handle big data with frameworks like Hadoop and Spark.
How does the script suggest one should approach learning Python for data science?
-The script suggests that one should approach learning Python for data science by first understanding its basics, then progressively moving on to more complex concepts such as data manipulation, visualization, and advanced analytical techniques.
What is the significance of having a strong user community for Python as mentioned in the script?
-Having a strong user community for Python is significant as it provides support, resources, and solutions to problems, making it easier for learners and professionals to work with Python effectively.
How does the script highlight the popularity and preference for Python among Indian data science professionals?
-The script highlights the popularity of Python by mentioning a survey where 44% of respondents from India stated that they prefer or use Python for data science tasks.
Outlines
😀 Introduction to Python for Data Science
The script introduces a four-week course on Python tailored for data science. It emphasizes the fundamental programming aspects and the perspective of data science. The course will cover basic programming in Python, data analysis, and will also include two case studies: a function deployment case study and a classification case study. The students are encouraged to use their programming platform of choice to follow along with the studies. The paragraph discusses the importance of Python in data science, the process of data analysis, and the use of various methods and tools for extracting insights from data.
📚 Data Processing and Cleaning in Python
This paragraph delves into the intricacies of data processing and cleaning when working with Python. It mentions that data can come in various formats and may contain errors or inconsistencies, such as recognizing patterns in mobile numbers that indicate potential issues. The paragraph highlights the importance of data cleaning as a preliminary step before analysis and discusses the challenges that might arise during this process. It also touches on the use of Python libraries available for data processing tasks, emphasizing the ease with which one can perform these operations.
📉 Visualization and Advanced Analysis with Python
The script moves on to discuss the visualization and advanced analysis aspects of data science using Python. It mentions the availability of libraries in Python that facilitate data visualization, allowing for a more graphical interpretation of data, which can reveal insights more clearly. The paragraph also introduces the concept of machine learning algorithms and how they are already coded and available in Python libraries, making it easier for learners to apply these algorithms to their data science problems. It encourages learners to understand these functions and apply them to simplify their data science tasks.
🌐 Python's Role and Community in Data Science
The final paragraph of the script highlights Python's role as a programming language in the field of data science, especially in India. It discusses the preference for Python due to its simplicity, the availability of open-source tools, and the strong user community that supports it. The paragraph also provides statistics indicating the popularity of Python among Indian programmers and data scientists. It concludes by emphasizing Python's capabilities for handling big data and its suitability for various programming paradigms, thus making it an ideal choice for data science applications.
Mindmap
Keywords
💡Data Science
💡Python
💡Data Manipulation
💡Data Visualization
💡Machine Learning
💡Libraries
💡Data Cleaning
💡Algorithms
💡Insights
💡Case Studies
💡Big Data
Highlights
Introduction to a 4-week Python course focused on fundamental programming aspects with a data science perspective.
The course will cover two different case studies: a function deployment case study and a classification case study.
Students will be guided to use their chosen programming platform to study and resolve case studies.
Discussion on why Python is chosen for data science, including its capabilities and applications.
Data Science is the science of extracting insights from raw data using various methods.
The importance of understanding and interpreting data to make better decisions in industries.
The course will teach how to process and clean data using Python libraries.
Data can come in various formats, and the course will cover how to integrate it into Python.
The necessity of data processing to handle missing or incorrect data points.
Introduction to data visualization as a creative aspect of data science that helps in understanding data better.
The role of Python libraries in simplifying data manipulation and preprocessing tasks.
The course will explore how to use Python for advanced data analysis and machine learning algorithms.
Python's ability to handle big data with frameworks like Hadoop and Spark.
The continuous development and support of Python's open-source community.
The versatility of Python in various levels of data, from small to big data applications.
How Python's simplicity and speed make it an ideal language for prototyping and working with data.
The course aims to help students quickly grasp the programming platform and enhance their skills in data science methodologies.
Transcripts
డేటా కోసం పైథాన్ పై ఈ కోర్సుకు స్వాగతం
సైన్స్.
ఇది మేము మీకు నేర్పించబోయే 4 వారాల కోర్సు పైథాన్.
లో కొన్ని చాలా ప్రాథమిక ప్రోగ్రామింగ్ అంశాలు
మరియు ఇది డేటాసైన్స్ వైపు దృష్టి సారించిన
కోర్సు కాబట్టి కోర్సులో బోధించిన వాటి ఆధారంగా
డేటా సైన్స్ కోర్సు ముగింపులో, మేము
కూడా బోధిస్తాము.
మీకు రెండు వేర్వేరు కేస్ స్టడీలను చూపించండి;
ఒకటి మనం ఫంక్షన్ ఉజ్జాయింపు కేస్
స్టడీ అని పిలుస్తాము, మరొకటి వర్గీకరణ
కేస్ స్టడీ.
ఆపై ఆ కేసును ఎలా పరిష్కరించాలో మీకు
చెప్పండి మీరు నేర్చుకున్న ప్రోగ్రామింగ్ ప్లాట్ఫారమ్ను
ఉపయోగించి అధ్యయనం చేయండి.
కాబట్టి, ఈ మొదటి పరిచయంలో నేను డేటా
సైన్స్ కోసం పైథాన్ను ఎందుకు చూస్తున్నాం
అనే దాని గురించి మాట్లాడబోతున్నాను.
& nbsp; కాబట్టి, మొదట దానిని చూడటానికి
మనం డేటా సైన్స్ అంటే ఏమిటో చూడటానికి
వెళ్తున్నాము.
ఇది మీరు ఎన్.
పి.
టి.
ఇ.
ఎల్.
లోని కోర్సుల ఇతర వీడియోలలో చూసిన
విషయం.
ఇతర ప్రదేశాలు.
డేటా సైన్స్ ప్రాథమికంగా ముడి డేటాను విశ్లేషించడం
మరియు పొందడం యొక్క శాస్త్రం.
ఈ డేటా నుండి అవగాహన.
మరియు మీరు అంతర్దృష్టులను పొందడానికి బహుళ
పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు, అంతర్దృష్టులను
పొందడానికి మీరు సాధారణ గణాంక పద్ధతులను
ఉపయోగించవచ్చు, మీరు మరింత క్లిష్టమైన
పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు.
మరియు అంతర్దృష్టులను పొందటానికి మరింత
అధునాతన యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులు మొదలైనవి.
ఏదేమైనా డేటా సైన్స్ యొక్క ముఖ్య దృష్టి
వాస్తవానికి ఈ అంతర్దృష్టులను దేనినైనా ఉపయోగించి
పొందడం.
మీరు ఉపయోగించాలనుకుంటున్న సాంకేతికతలు.
ఇప్పుడు డేటా సైన్స్ గురించి మరియు దీని
గురించి చాలా ఉత్సాహం ఉంది.
మీరు చాలా విలువైన అంతర్దృష్టులను
పొందగలరని చూపించినందున ఉత్సాహం వస్తుంది.
పెద్ద డేటా నుండి మరియు వివిధ చరరాశులు
కలిసి ఎలా మారుతాయి అనే దాని గురించి
మీరు అంతర్దృష్టులను పొందవచ్చు, చాలా
సులభం కాని పెద్ద డేటాతో ఒక చరరాశి
మరొక చరరాశిని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది
చాలా సరళమైన గణన ద్వారా చూడటానికి.
కాబట్టి, మీరు కొంత సమయం మరియు శక్తిని
పెట్టుబడి పెట్టాలి, మీరు ఈ డేటాను ఎలా
చూడగలరో అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు డేటా నుండి
ఈ అంతర్దృష్టులను పొందవచ్చు మరియు
ప్రయోజనకరమైన దృక్కోణం నుండి, మీరు పరిశ్రమలలోని
డేటా సైన్స్ను పరిశీలిస్తే, మీరు సరిగ్గా చేస్తే
డేటా సైన్స్, ఇది ఈ పరిశ్రమలను మెరుగైన
నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఈ నిర్ణయాలు ఇందులో ఉండవచ్చు బహుళ రంగాలు
ఉదాహరణకు, కంపెనీలు మెరుగైన కొనుగోలు
నిర్ణయాలు తీసుకోగలవు, మెరుగైన నియామక నిర్ణయాలు,
వారి ప్రక్రియలను ఎలా నిర్వహించాలి
అనే పరంగా మెరుగైన నిర్ణయాలు మొదలైనవి.
కాబట్టి, మనం నిర్ణయాల గురించి మాట్లాడేటప్పుడు,
నిర్ణయాలు ఇండస్ట్రీ.
లో బహుళ నిలువు వరుసలలో ఉండవచ్చు.
మరియు డేటా సైన్స్ పారిశ్రామిక దృక్పథం
నుండి మాత్రమే ఉపయోగపడదు, ఇది పరిశ్రమలో కూడా
ఉపయోగపడుతుంది.
నిజమైన శాస్త్రం తమలాగే ఉంటుంది.
కాబట్టి, మీరు మీ సిస్టమ్ను మోడల్
చేయడానికి చాలా డేటాను ఎక్కడ చూస్తారు లేదా
వ్యవస్థలు మొదలైన వాటి గురించి మీ
పరికల్పనలు లేదా సిద్ధాంతాలను పరీక్షించండి.
కాబట్టి, మనం డేటా సైన్స్ గురించి మాట్లాడేటప్పుడు,
వడ్డీ సమస్య కోసం మన వద్ద పెద్ద మొత్తంలో
డేటా ఉందని భావించడం ద్వారా ప్రారంభిస్తాము.
మరియు మేము ప్రాథమికంగా ఈ డేటాను చూడాలనుకుంటున్నాము,
మేము డేటాను తనిఖీ చేయబోతున్నాము, మేము
వెళ్ళబోతున్నాము డేటాను శుభ్రపరచండి
మరియు క్యూరేట్ చేయండి, అప్పుడు మేము డేటా
మోడలింగ్ మరియు మొదలైన వాటి యొక్క కొంత
పరివర్తన చేస్తాము.
సంస్థకు విలువైన అంతర్దృష్టులను
పొందడానికి లేదా ఒక సిద్ధాంతాన్ని
పరీక్షించడానికి ముందు.
ఇప్పుడు, డేటా వచ్చిన తర్వాత మనం ఏమి చేస్తామనే
దాని గురించి మరింత ఆచరణాత్మక దృక్పథానికి
వద్దాం.
నా దగ్గర ఈ నాలుగు బుల్లెట్లు ఉన్నాయి
పాయింట్లు; మీరు డేటా సైన్స్ సమస్యను
పరిష్కరిస్తున్నారని అనుకుందాం, దశలు
ఏమిటి మీరు చేస్తారా?
కాబట్టి, మీరు ఎవరైనా మీకు డేటాను ఇచ్చే
డేటాను కలిగి ఉండడంతో ప్రారంభిస్తారు;
మరియు మీరు ప్రయత్నిస్తున్నారు.
ఈ డేటా నుండి అంతర్దృష్టులను పొందడానికి.
కాబట్టి, మొదటి దశ నిజంగా ఈ డేటాను
మీ డేటా లోకి తీసుకురావడం.
వ్యవస్థ.
కాబట్టి, మీరు డేటాను చదవాలి.
కాబట్టి, ఆ డేటా ఈ ప్రోగ్రామింగ్ ప్లాట్ఫారమ్లోకి
వస్తుంది తద్వారా మీరు ఈ డేటాను ఉపయోగించవచ్చు.
ఇప్పుడు డేటా బహుళ ఫార్మాట్లలో ఉండవచ్చు,
తద్వారా మీరు డేటాను కలిగి ఉండవచ్చు సాధారణ
ఎక్సెల్ షీట్ లేదా ఇతర ఆకృతిలో.
కాబట్టి, మీ డేటా లోకి డేటాను ఎలా
తీయాలో మేము మీకు నేర్పుతాము బహుళ
డేటా నుండి ప్రోగ్రామింగ్ ప్లాట్ఫాం ఫార్మాట్స్.
కాబట్టి, మీరు దాని గురించి ఆలోచిస్తే
అది నిజంగా మొదటి దశ.
మీరు ఒక సమస్యను ఎలా పరిష్కరించబోతున్నారో
ఈ దశలను మొదట డేటాను చదవండి.
ఆపై మీరు డేటాను చాలాసార్లు చదివిన
తర్వాత మీరు ఈ డేటాతో కొంత ప్రాసెసింగ్
చేయాల్సి ఉంటుంది.
కొన్నిసార్లు అది సరైనది కాని డేటా.
ఉదాహరణకు, మీ మొబైల్ నంబర్లు ఉంటే, మనందరికీ
తెలుసు.
మొబైల్ నంబర్లో 10 నంబర్లు ఉంటే, మొబైల్
నంబర్ల కాలమ్ ఉంటే, ఆపై కేవలం ఐదు సంఖ్యలు
ఉన్న ఒక వరుస ఉంది, అప్పుడు మీకు ఏదో
తప్పు ఉందని తెలుస్తుంది.
కాబట్టి, ఇది నిజమైన డేటా ప్రాసెసింగ్లో
నేను మాట్లాడుతున్న చాలా సులభమైన చెక్
ఇది మరింత క్లిష్టంగా మారుతుంది.
కాబట్టి, మీరు డేటాను తీసుకువచ్చిన తర్వాత,
మీరు ఈ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు
మీకు లోపాలు వస్తాయి.
ఈ వంటి.
కాబట్టి, మీరు అటువంటి లోపాలను ఎలా తొలగిస్తారు?
ఇది ఒక కార్యాచరణ . ఇది సాధారణంగా డేటాతో
మీకు మరింత ఉపయోగకరమైన విషయాలను చేయడానికి
ముందు ఉంటుంది.
ఇది ఒక్కటే సమస్య కాదు, తప్పిపోయిన
డేటా ఉండవచ్చని మనము చూస్తాము.
కాబట్టి, ఉదాహరణకు, మీరు ఉపయోగించే ఒక
చరరాశి ఉంది.
బహుళ పరిస్థితులలో విలువను పొందండి,
కానీ కొన్ని పరిస్థితులలో విలువ లేదు.
కాబట్టి, మీరు ఏమి చేస్తారు?
ఈ డేటాతో మీరు రికార్డును విసిరేస్తారా?
లేదా ఆ డేటాను నింపడానికి మీరు ఏదైనా చేస్తారు.
కాబట్టి, ఇవన్నీ డేటా ప్రాసెసింగ్
క్లీనింగ్ స్టెప్స్.
కాబట్టి, ఈ కోర్సులో మేము మీకు సాధనాలను
తెలియజేస్తాము అవి పైథాన్లో అందుబాటులో
ఉంటాయి, తద్వారా మీరు ఈ డేటా ప్రాసెసింగ్
శుభ్రపరచడం మరియు మొదలైనవి చేయవచ్చు.
ఇప్పుడు మీరు ఈ సమయంలో చేసినది ఏమిటంటే,
మీరు డేటాను సిస్టమ్లోకి పొందగలిగారు, మీరు
డేటాను ప్రాసెస్ చేసి, శుభ్రం చేయగలిగారు
మరియు ఒక నిర్దిష్ట డేటా ఫైల్ లేదా డేటాను
పొందగలిగారు.
సహేతుకంగా పూర్తి అయిన నిర్మాణం, తద్వారా
మీరు ఈ డేటా సెట్తో పని చేయగలరని అనుకుంటారు
మీరు ఏ పని చేస్తారు అంటే మీరు ఈ డేటాను
సంగ్రహించడానికి ప్రయత్నిస్తారు.
మరియు సాధారణంగా సారాంశం.
ఈ డేటా యొక్క చాలా సరళమైన సాంకేతికత
చాలా సరళమైన గణాంక కొలతలు.
ఉదాహరణకు, మీరు ఒక నిర్దిష్ట నిలువు
వరుస యొక్క మధ్యస్థ, మోడ్, సగటును లెక్కించవచ్చు.
కాబట్టి, అవి సరళమైన ఆలోచనలు లేదా మీరు
వ్యత్యాసాన్ని లెక్కించగల డేటాను సంగ్రహించడం
మొదలైనవి.
కాబట్టి, మీరు ఉపయోగించగల గణాంక పరిమాణాల యొక్క
ఈ భావనలను ఎలా ఉపయోగించాలో మేము మీకు నేర్పించబోతున్నాము
డేటాను సంగ్రహించండి.
మీరు డేటాను సంగ్రహించిన తర్వాత, సాధారణంగా
చేపట్టే మరొక కార్యాచరణ.
దీన్నే విజువలైజేషన్ అంటారు.
కాబట్టి, విజువలైజేషన్ అంటే మీరు ఈ డేటాను
మరింత చిత్రంగా చూస్తారు.
మీరు హెవీ డ్యూటీ అల్గారిథమ్లను తీసుకువచ్చే
ముందు డేటా గురించి అంతర్దృష్టులను
పొందడానికి ఈ డాటా.
మరియు ఇది డేటా సైన్స్ యొక్క సృజనాత్మక
అంశం, అదే డేటాను బహుళ డేటా ద్వారా
చూడవచ్చు.
అనేక విధాలుగా ప్రజలు.
మరియు కొన్ని విజువలైజేషన్లు ఆకర్షణీయంగా ఉండటమే
కాకుండా, చాలా ఎక్కువ.
ఇతర రకాల విజువలైజేషన్ కంటే ఇన్ఫర్మేటివ్.
కాబట్టి, ఈ డేటాను ప్లాట్ చేయాలనే ఈ
భావన & nbsp; & nbsp; డేటా యొక్క కొన్ని లక్షణాలు
లేదా అంశాలు స్పష్టమైనవి, ఇది విజువలైజేషన్
యొక్క భావన.
మీరు ఈ డేటాను ఎలా విజువలైజ్ చేస్తారో
మీకు నేర్పించే సాధనాలు పైథాన్లో ఉన్నాయి.
కాబట్టి, & nbsp; & nbsp; ఈ సమయంలో మీరు డేటాను
తీసుకున్నారు, మీరు డేటాను శుభ్రం చేసారు,
డేటా పాయింట్ల సమితిని పొందారు లేదా మీరు
పని చేయగల డేటా స్ట్రక్చర్, మీరు ఈ డేటా యొక్క
కొన్ని ప్రాథమిక సారాంశాన్ని చేసారు,
అది మీకు అందిస్తుంది మీరు కొన్ని అంతర్దృష్టులు.
మీరు దానిని మరింత దృశ్యపరంగా కూడా
చూశారు మరియు మీకు మరికొన్ని అంతర్దృష్టులు
లభించాయి.
కానీ మీ వద్ద పెద్ద మొత్తంలో డేటా పెద్ద
డేటా ఉన్నప్పుడు చివరి దశ నిజంగా
ఆ అంతర్దృష్టులను పొందడం.
ఇవి విజువలైజేషన్ ద్వారా లేదా డేటా
యొక్క సాధారణ సారాంశం ద్వారా తక్షణమే స్పష్టంగా
కనిపించవు.
కాబట్టి, అప్పుడు మనం ఎలా వెళ్లి మరింత
అధునాతన విశ్లేషణలు లేదా డేటా విశ్లేషణను
ఎలా చూస్తాము?
ఈ అంతర్దృష్టులు బయటకు వస్తాయి.
మరియు అక్కడే యంత్ర అభ్యాసం వస్తుంది
మరియు ఒక భాగంగా ఈ కోర్సు యొక్క పురోగతిని
మీరు చూసినప్పుడు మీరు గమనించవచ్చు
వీటన్నిటి ద్వారా వెళతారు, తద్వారా
మీరు డేటా సైన్స్ సమస్యలను చూడటానికి
సిద్ధంగా ఉంటారు నిర్మాణాత్మక ఆకృతిలో,
ఆపై ఈ సమస్యలలో కొన్నింటిని పరిష్కరించడానికి
పైథాన్ను ఒక సాధనంగా ఉపయోగించండి.
ఇప్పుడు, ఇదంతా చేసినందుకు పైథాన్ ఎందుకు?
మొదటి కారణం ఏమిటంటే ఇవి ఉన్నాయి.
పైథాన్ లైబ్రరీలు, ఇవి ఇప్పటికే మేము
మాట్లాడుకున్న అనేక పనులను చేయడానికి
సిద్ధంగా ఉన్నాయి ఒకరికి ప్రోగ్రామ్
చేయడం సులభం అవుతుంది మరియు చాలా త్వరగా
మీరు కొన్ని ఆసక్తికరమైన విషయాలను పొందవచ్చు
మనం చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్న దాని నుండి ఫలితాలు
వస్తాయి.
కాబట్టి, మేము మునుపటి లో మాట్లాడినట్లుగా
ఉన్నాయి స్లైడ్, మీరు డేటా మానిప్యులేషన్
మరియు ప్రీ ప్రాసెసింగ్ చేయాలి.
చాలా విధులు ఉన్నాయి , పైథాన్ లోని లైబ్రరీలు,
ఇక్కడ మీరు డేటా వివాదాల తారుమారు
మొదలైనవి చేయవచ్చు.
ఒక డేటా సారాంశం దృక్కోణంలో మీరు
చేయాలనుకుంటున్న గణాంక గణనలు చాలా
ఉన్నాయి ఇప్పటికే ముందుగానే ప్రోగ్రామ్
చేయబడింది మరియు మీరు చూపించగలిగేలా
మీ డేటాతో వాటిని ప్రేరేపించాలి డేటా
సారాంశం.
మేము విజువలైజేషన్ గురించి మాట్లాడిన
తదుపరి దశలో పైథాన్లో లైబ్రరీలు ఉన్నాయి,
దీనిని విజువలైజేషన్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
చివరకు, మరింత అధునాతన విశ్లేషణ కోసం మేము
అన్ని రకాల యంత్రాల గురించి మాట్లాడాము;
అభ్యాస అల్గోరిథంలు ఇప్పటికే ముందే కోడ్
చేయబడ్డాయి పైథాన్లో లైబ్రరీలుగా అందుబాటులో
ఉంది.
కాబట్టి, మరోసారి మీరు ఈ ఫంక్షన్ల
గురించి కొంచెం అర్థం చేసుకుంటారు మరియు
ఒకసారి మీరు పైథాన్లో పనిచేయడం సౌకర్యంగా
ఉంటే, అప్పుడు కొన్ని యంత్ర అభ్యాస అల్గారిథమ్లను
వర్తింపజేయండి ఈ సమస్యలు చిన్నవిగా
మారతాయి.
కాబట్టి, మీరు ఈ లైబ్రరీలకు కాల్ చేసి, ఆపై ఈ అల్గారిథమ్లను
అమలు చేయండి.
ఉన్నత స్థాయిలో, మునుపటి స్లైడ్లో
నేను ఎలా పొందాలో ప్రవాహ ప్రక్రియ
గురించి మాట్లాడాము.
డేటా దానిని శుభ్రపరుస్తుంది మరియు అంతర్దృష్టుల
వరకు అన్ని విధాలుగా, ఆపై పైథాన్ దానిని
ఎందుకు తయారు చేస్తుందో సమాంతరంగా చెప్పాము.
ఇవన్నీ చేయడం మనకు సులభం.
మీరు కొంచెం ముందుకు వెళ్లి, ఆపై తిరిగి
వెళితే, అడగండి పైథాన్ యొక్క ఇతర ప్రయోజనాల
పరంగా ఇది చాలా సరళమైన డేటా సైన్స్ కంటే
కొంచెం ఎక్కువ.
కార్యకలాపాలు.
పైథాన్ మీకు అనేక లైబ్రరీలను అందిస్తుంది
మరియు ఇది నిరంతరం మెరుగుపరచబడుతోంది
కాబట్టి, ఎప్పుడైనా లైబ్రరీల సెట్లోకి
వస్తున్న కొత్త అల్గోరిథం ఉంది.
కాబట్టి, ఆ కోణంలో ఇది చాలా వైవిధ్యమైనది
మరియు మంచి యూజర్ కమ్యూనిటీ కూడా ఉంది.
కాబట్టి, కొత్త లైబ్రరీలతో కొన్ని సమస్యలు ఉంటే
మరియు మొదలైనవి మరియు అవి పరిష్కరించబడ్డాయి,
తద్వారా మీరు పనిచేయడానికి బలమైన లైబ్రరీని
పొందుతారు మరియు మేము దాని గురించి
మాట్లాడుతాము.
డేటా మరియు డేటా వేర్వేరు స్థాయిలో
ఉండవచ్చు.
కాబట్టి, ఈ కోర్సులో మీరు చూసే ఉదాహరణలు
సహేతుకంగా చిన్న పరిమాణంలో ఉన్న డేటా,
కానీ నిజ జీవిత సమస్యలలో మీరు డేటాను చూడబోతున్నారు.
ఇది చాలా పెద్దది, దీనిని మనం బిగ్
డేటా అని పిలుస్తాము.
కాబట్టి, పైథాన్ పెద్ద డేటాతో అనుసంధానించగల
సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది హాడూప్, స్పార్క్
వంటి ఫ్రేమ్వర్క్లు మొదలైనవి.
మరియు పైథాన్ మరింత చేయటానికి కూడా మిమ్మల్ని
అనుమతిస్తుంది అధునాతన ప్రోగ్రామింగ్ ఆబ్జెక్ట్
ఆధారిత ప్రోగ్రామింగ్ మరియు ఫంక్షనల్ ప్రోగ్రామింగ్.
ఈ అధునాతన సాధనాలు మరియు సామర్ధ్యాలన్నింటితో
పైథాన్ ఇప్పటికీ సహేతుకంగా సరళమైన
భాష.
దాని సహేతుకమైన వేగంతో ప్రోటోటైప్ను నేర్చుకోవడానికి.
మరియు ఇది మీకు డేటాతో పనిచేసే సామర్థ్యాన్ని
కూడా ఇస్తుంది ఇది మీ స్థానిక యంత్రంలో
లేదా క్లౌడ్లో ఉంటుంది మరియు మొదలైనవి.
కాబట్టి, ఇవన్నీ ఒకరు వెతుకుతున్న
విషయాలు.
నిజ జీవితంలో సమస్యలను పరిష్కరించగల సామర్థ్యం
ఉన్న ప్రోగ్రామింగ్ ప్లాట్ఫారమ్ను చూసినప్పుడు.
కాబట్టి, ఇవి మీరు పరిష్కరించగల నిజమైన
సమస్యలు, ఇవి బొమ్మల ఉదాహరణలు మాత్రమే
కాదు, నిజమైనవి.
మీరు పైథాన్తో నిర్మించగల డేటా సైన్స్ అనువర్తనాలను
నిర్మించగల అనువర్తనాలు.
మరియు ఎందుకు అనేదానికి సంబంధించి మరొక సూచికగా,
పైథాన్ అనేది ఏదో ఒకటి అని మేము నమ్ముతున్నాము.
భారతదేశంలోని మన విద్యార్థులు మరియు
నిపుణులు చాలా మంది నేర్చుకోవాలి.
మీకు తెలిసినట్లుగా సాధనాలు ఉన్నాయి
ఇవి ఈ గ్రంథాలయాలన్నింటితో యంత్ర అభ్యాసం కోసం
చెల్లింపు సాధనాలు.
మరియు ఓపెన్ సోర్స్ సాధనాలు కూడా ఉన్నాయి
మరియు భారతదేశంలో ఒక సర్వే ఆధారంగా,
చాలా మంది ప్రజలు, వివిధ కారణాల వల్ల
ఓపెన్ సోర్స్ సాధనాలను ఇష్టపడతారు, ఎందుకంటే
ఇది ఉపయోగించడానికి ఉచితం.
కానీ, ఇది ఉపయోగించడానికి ఉచితం అయితే, దానికి
బలమైన యూజర్ కమ్యూనిటీ లేకపోతే, అది నిజంగా
అంతగా ఉండదు.
ఉపయోగకరమైనది, ఇక్కడే పైథాన్ నిజంగా ఒక
బలమైన యూజర్ కమ్యూనిటీ పరంగా స్కోర్ చేస్తుంది
పైథాన్లో పనిచేసే వ్యక్తులకు సహాయం
చేయండి.
కాబట్టి, ఇది ఓపెన్ సోర్స్ మరియు బలమైన
యూజర్ కమ్యూనిటీ, రెండూ.
ఈ రెండూ పైథాన్కు ప్రయోజనకరంగా ఉంటాయి.
మరియు మీరు ఇతర పోటీ భాషల గురించి ఆలోచిస్తే
మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం; మీరు ఈ చార్ట్ను
పరిశీలిస్తే, భారతదేశంలో 44 శాతం మంది ప్రజలు
సర్వే చేసిన వారు పైథాన్ను ఉపయోగిస్తారని
లేదా వారు పైథాన్ను ఇష్టపడతారని చెప్పారు.
మరియు వాస్తవానికి, దగ్గరగా ఉన్న రెండవది
R. వాస్తవానికి, కొన్ని సంవత్సరాల క్రితం
ఆర్ కు ఎక్కువ ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడింది, కానీ
భారతదేశంలో గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా ఇది
చాలా ఎక్కువ.
పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ ప్లాట్ఫామ్గా మారడం
ప్రారంభించింది.
కాబట్టి, ఆ కోణంలో ఇది ఒక నేర్చుకోవడానికి
మంచి భాష ఎందుకంటే ఉద్యోగాలు మరియు
మొదలైన వాటికి అవకాశాలు లేదా మీరు ఉన్నప్పుడు
చాలా ఎక్కువ భాషగా పైథాన్తో సౌకర్యవంతంగా
ఉంటుంది.
కాబట్టి, దీనితో నేను ఈ క్లుప్త వివరణను
ఆపుతాను.
డేటా సైన్స్ కోసం పైథాన్ ఎందుకు అనే
దానిపై పరిచయం.
నేను మీకు ఈ వాస్తవం గురించి ఒక ఆలోచన
ఇచ్చానని ఆశిస్తున్నాను మేము మీకు పైథాన్ను
ప్రోగ్రామింగ్ భాషగా నేర్పించబోతున్నప్పుడు,
దయచేసి గుర్తుంచుకోండి ఇందులో మనం బోధించే
ప్రతి మాడ్యూల్ వాస్తవానికి డేటా సైన్స్ వైపు
దృష్టి సారించింది.
కాబట్టి, మేము పైథాన్ నేర్పుతున్నప్పుడు,
మీరు ఉపయోగించే కొన్ని విషయాలను మీరు ఎలా
ఉపయోగిస్తారనేదానికి మేము కనెక్షన్లు
చేస్తాము.
డేటా సైన్స్లో చూస్తున్నాం; మరియు ఇవన్నీ మనం
ఈ రెండు కేస్ స్టడీస్తో ముగుస్తాయి ఈ ఆలోచనలన్నింటినీ
ఒకచోట చేర్చుతుంది.
రెండింటి పరంగా మీకు ఒక ఆలోచన మరియు అవగాహన
ఇస్తుంది డేటా సైన్స్ సమస్య ఎలా పరిష్కరించబడుతుంది
మరియు ఇది పైథాన్లో ఎలా పరిష్కరించబడుతుంది
ఇది ప్రస్తుతం భారతదేశంలో ఎంపిక చేయబడిన కార్యక్రమం.
కాబట్టి, ఈ చిన్న నాలుగు వారాల కోర్సును
నేను ఆశిస్తున్నాను.
ఈ ప్రోగ్రామింగ్ ప్లాట్ఫారమ్కు త్వరగా
చేరుకోవడానికి మీకు సహాయపడుతుంది.
ఆపై డేటా సైన్స్ నేర్చుకోండి, ఆపై,
ప్రోగ్రామింగ్ రెండింటి గురించి మరింత వివరణాత్మక
అవగాహనతో మీరు మీ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచుకోవచ్చు.
భాష మరియు డేటా సైన్స్ పద్ధతులు.
ధన్యవాదాలు .
Voir Plus de Vidéos Connexes
Introduction to data Science
Introduction to C++ | Lecture 1 | C++ and DSA Foundation Course
Introduction to Programming & Python | Python Tutorial - Day #1
Is Python the Coding Language of the Future? A Brief Analysis
Tutorial 1- Anaconda Installation and Python Basics
Belajar Python [Dasar] - 01 - Apa Itu Python
5.0 / 5 (0 votes)