top of page

dATA SCIENCE: Να ξεκινήσω με PYTHON ή R ;




Στο συγκεκριμένο κείμενο θα προχωρήσουμε στο γιατί η Python φαίνεται να υπερέχει σε αρκετά σημεία από την R.


Ας ξεκινήσουμε να παραθέτουμε τους πέντε λόγους:

1. Επεκτασιμότητα (Scalability)

Ένα τεράστιο όφελος στην επιστήμη δεδομένων βρίσκεται στην δυνατότητα της επεκτασιμότητας (Scalability). Οι περισσότεροι επιστήμονες δεδομένων συνεργάζονται συχνά με υπαλλήλους από διαφορετικά τμήματα όπως το engineering. Με αυτή την πρακτική η μοντελοποίηση (modeling) γίνεται με πιο εύκολη ανάπτυξη και βελτιώνεται η γενικότερη διαδικασία ανάπτυξης ενός μοντέλου.

2. Ενσωματώσεις (Intergrations)

Μπορεί να γίνει ενσωμάτωση μοντέλων .py σε αντικειμενοστρεφή (Object-Oriented) μορφή προγραμματισμού. Τα αρχεία αναπτύσσονται μεθοδικά με αρθρωτό τρόπο. Η επιλογή API στη Python είναι αρκετά απλή καθώς υπάρχουν αρκετά δεδομένα στο διαδίκτυο που συμβάλουν στη διαδικασία απόκτησης δεδομένων ιστότοπου / εταιρείας.



 
Αν ενδιαφέρεσαι να μπεις στο χώρο του Data Science :

ΚΑΝΕ ΔΩΡΕΑΝ ΑΙΤΗΣΗ ΕΔΩ ΓΙΑ ΝΑ ΣΕ ΕΝΗΜΕΡΩΣΟΥΜΕ ΛΕΠΤΟΜΕΡΩΣ

 


3. Διαλειτουργικότητα ( Cross-Functionality)

Η συγκεκριμένη επιλογή είναι ένας ιδιαίτερος συνδυασμός μεταξύ επεκτασιμότητας (Scalability) και ενσωμάτωσης (Intergrations). Χρησιμοποιώντας την Python στην επιστήμη των δεδομένων έχετε περισσότερες επιλογές, καθώς και συνεργασίες με άλλα τμήματα.

4. Jupyter Notebooks

Το Jupyter Notebook ή οποιοδήποτε παρόμοιο εργαλείο οπτικοποίησης για την επιστήμη δεδομένων, είναι σε θέση να ερμηνεύσει την Python. Μπορείτε να εκτελέσετε κώδικα, να σχολιάσετε, να δημιουργήσετε επικεφαλίδες και φυσικά να προσθέσετε widget που να μπορούν να βελτιώσουν τη λειτουργικότητα του προσωπικού σας notebook.


5. Πακέτα Βιβλιοθήκης,

Υπάρχουν πολλά ισχυρά πακέτα στα οποία μπορείτε να έχετε πρόσβαση μέσω της Python, πχ. sklearn and TensorFlow.

Όπως είδαμε παραπάνω, η Python έχει αρκετά πλεονεκτήματα και μπορεί να διευκολύνει αρκετά τους επιστήμονες δεδομένων. Φυσικά αυτό δεν αναιρεί την χρηστικότητα της γλώσσας προγραμματισμού R, η οποία έχει τα δικά της πλεονεκτήματα.


Τι χρειάζεται όμως πραγματικά ένας Data Analyst για να μπεί με αξιώσεις στο χώρο ;

Αυτό που χρειάζεται είναι η κατανόηση και η εκπαίδευση στα concepts του Data οικοσυστήματος !



Aν θέλεις να εκπαιδευτείς ειδικά για τις απαιτήσεις της αγοράς και στη συνέχεια να λάβεις προσφορές από εταιρείες για θέσεις εργασίας   ΚΑΝΕ ΑΙΤΗΣΗ ΕΔΩ  

 

to workearly στο epixeiro.gr


 


Το workearly είναι η ιδανική λύση για εσένα που θέλεις να μπεις και να ξεχωρίσεις στο χώρο του Data Science !

  • Eναι η μοναδική υπηρεσία όπου το εκπαιδευτικό υλικό που παρέχουμε φτιάχνεται ειδικά για εσένα και είναι ειδικά προσαρμοσμένο στις τελευταίες απαιτήσεις της αγοράς

  • Είναι η μοναδική υπηρεσία όπου σε αναλαμβάνουν προσωπικά οι πιο έμπειροι επαγγελματίες του κλάδου με σκοπό να πετύχεις.


  • Στόχος είναι αρχικά να εκπαιδευτείς ειδικά για τις απαιτήσεις της αγοράς και στη συνέχεια να λάβεις προσφορές από εταιρείες για θέσεις εργασίας.


  • Σε αναλαμβάνουμε ΑΤΟΜΙΚΑ 100% ΕΞ ΑΠΟΣΤΑΣΕΩΣ .


ΚΑΝΕ ΑΙΤΗΣΗ ΕΔΩ ΓΙΑ ΔΩΡΕΑΝ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΠΡΟΦΙΛ


Το Workearly φέρνει για πρώτη φορά στην Ελλάδα την καινοτομία του εκπαιδευτικού coaching που περιλαμβάνει εξατομικευμένη εκπαίδευση και καθοδήγηση με στόχο να προετοιμάσει κατάλληλα όποιον θέλει να μπει με αξιώσεις στην αγορά του ΙΤ. 

ΔΙΑΒΑΣΤΕ παρακάτω τι έγραψαν για το WORKEARLY:


ΚΑΝΕ ΔΩΡΕΑΝ ΑΙΤΗΣΗ ΕΔΩ

Comments


bottom of page