1950 yılından bu yana dünya bir kaç programlama dilinden çok daha fazlasının ortaya çıktığına şahitlik etti. JAVA, C, C ++, Python veya C #; her programlama dili özünde bir amaca hizmet etmek için tasarlanmıştır. Zamanla insanlar bu programlama dillerini kullanarak makinelerle iletişim kurmaya başladı. Bunun sonucunda birbirinde değerli çok sayıda yazılım uygulaması ortaya çıktı ve mevcut bir çok kompleks sorun da çözüldü. Zaman ilerledikçe en sağlam dil için savaşlar başladı ve bunlardan bazıları bugüne kadar ulaşabilirken, halen daha kullanımları devam ederken, bazıları tarihin tozlu sayfalarıdaki yerini aldı.
Dahası, yeni teknolojiler ve dijitalleşme dünyayı ayağa kaldırdı. Bu, şimdiye kadar kaydı olmayan veya yakalanmayan verileri kurtardı. Bugün, şirketlerin uygulama tasarlama, yeni hizmetler getirme ve müşteriyi daha iyi anlama gibi birçok amaç için kullandığı çok miktarda veri içinde yaşıyoruz. Bu hedefler doğrultusunda programlama dilini gerektiren yeni işler ortaya çıkmaktadır. Ve bu işlerde kilit rol oynayan Veri Bilimcilerine; git gide daha fazla şirket yatırım yapmaya başladı.
Veri Biliminin Öyküsü
Verilerin bolluğu ile, diğer tüm kuruluşlar bu verilerden çıkarımlar elde etmek istiyor. Şirketler ilerlemeyi ölçmek, bilinçli kararlar vermek, geleceği planlamak ve düşük maliyetli ve verimli ürünler bulmak istiyor. Buldukları tek çözüm, büyük verileri kazmak ve bundan bir anlam çıkarmaya çalışmaktır. Veri bilimcileri burada devreye giriyor. Verileri bilimsel yöntemler, algoritmalar ve diğer ilgili tekniklerle işlemekten ve organize etmekten sorumlu kişilerdir. Günlük olarak, bir veri bilimcisinin işi büyük miktarda veri setini gözden geçirmek, neyin önemli olduğunu çıkarmak ve sonuçta işletmelere anlaşılması kolay ve net bilgiler sağlamaktır. Bu anlayışlara dayanarak, şirketler stratejiler oluşturur ve kritik iş kararları alırlar.
Verilerden elde edilen bilgiler, endüstrileri dönüştüren büyük yeniliğin arkasındaki nedendir. Sezgisel bir görev gibi görünse de, bir veri bilimcisinin masasının arkasında çok şey var. Ham veriler bazen bir kabus olabilir. Organizasyonun amacı ile tamamen alakasız olabilecek tüm gürültü ve niteliklere sahiptirler. Bu nedenle, bir veri bilimcisi, verimli ve uygulaması kolay bir programlama dilinde bir dizi araca ihtiyaç duyar.
Python – Veri Bilimi için En Çok Tercih Edilen Dil
Makine öğrenimi, yapay zeka ve tahmine dayalı analiz gibi teknolojilerin ilerlemesi sonucu, veri bilimi her geçen gün daha da hızlanıyor. İnsanlar arasında popüler bir kariyer seçimi haline geliyor. Veri bilimcilerinin birden fazla programlama dilini bilmesi faydalı olsa da, en az bir dili açık bir şekilde kavrayarak başlamalıdırlar. Ayrıca, veri bilimcileri, verilerin elde edilmesinin ve temizlenmesinin işlerinin yüzde 80’ini oluşturduğuna dikkat çekmektedir. Veriler dağınık olabilir, eksik değerler, tutarsız biçimlendirme, hatalı biçimlendirilmiş kayıtlar ve pratikte saçma aykırı değerler olabilir. Bu işe yardımcı olmak için orada çok sayıda araç olsa da, en çok tercih edilen Python’dur. Arkasında birkaç neden var.
Python dilinin popülaritesi zirvede. Geliştiriciler ve araştırmacılar bunu bir sürü nedenden dolayı kullanıyor. İster kurumsal bir uygulama tasarlayın, ister ML modelleri kullanarak veri eğitimi yapın, en son yazılımı tasarlayın veya verileri temizleyin ve sıralayın. Şu anda bunu Python’dan daha iyi yapan başka bir dil yok. İstatistikler, Python’un resmi olarak bugün dünyada en çok kullanılan programlama dili olduğunu göstermektedir. En uzun süredir dünyanın dört bir yanında geliştiricinin favori dili olan JAVA’yı geride bıraktı. Ancak, Python’un dinamik doğası ve neredeyse her şey için dahili özelliklere sahip harika bir kütüphaneyi barındırması, onu geliştiriciler ve organizasyonlar arasında popüler bir seçim haline getiriyor.
Neden Veri Bilimi için Python?
Python’un en iyi özelliklerinden biri, açık kaynak kodlu bir dil olmasıdır. Bu, herkesin Python’u mevcut işlevlerine ekleyebileceği anlamına geliyor. Şirketler kendi işlerini yapmak üzere geliştirdikleri kütüphaneleri/frameworkleri paylaşıyorlar, aynı platformu kullanan diğer yazılım geliştricilere de katkı sunuyorlar.
Veri bilimcilerinin genellikle istatistiksel kodu canlı ortamdaki (production) veritabanına dahil etmesi veya mevcut verileri web tabanlı uygulamalarla entegre etmesi gerekir. Bunların dışında günlük bazda algoritmalar da uyguluyorlar. Python, tüm bu görevleri veri bilimcileri için sorunsuz bir olay haline getiriyor.
Öğrenilmesi/Kavraması Kolay
Python’un en çekici özelliklerinden biri, öğrenmenin ve uygulamaya başlamanın kolay olmasıdır. İster veri bilimindeki kariyerine yeni başlayanlar, ister profesyoneller olsun, herkes Python’u ve yeni kütüphanelerini, çok fazla zaman harcamadan ve çok kaynak yatırmak zorunda kalmadan öğrenebiliyor.
Sık sık yeni bir şey öğrenmek için sınırlı zamanı olan meşgul profesyoneller için Python öğrenmesi kolay ve anlaşılması kolay, yetenekleriyle kullanışlı bir dil oluyor. Birileri R ve MATLAB gibi diğer veri bilimleri dilleriyle karşılaştırsa bile, Python nispeten kolay bir öğrenme eğrisine sahiptir.
Olağanüstü Ölçeklenebilirlik
Ölçeklenebilirlik konusunda Python mükemmeldir. MATLAB, R ve Stata gibi dillerden çok daha hızlıdır. Bunu, veri bilimcilerinin ve araştırmacılarının bir soruna sadece belirli bir yaklaşıma bağlı kalmak yerine çeşitli şekillerde yaklaşmalarına izin vererek yapar. İster inanın ister inanmayın, ölçeklenebilirlik Youtube’un işlemlerini Python’a taşımayı seçmesinin nedenidir. Aslında, bulut titan Dropbox yakın zamanda uygulamaları için 4 milyon satırdan fazla Python kodu yazdı.
Veri Bilimi kütüphaneleri
Python’un veri bilimi kütüphaneleri veri bilimcileri arasında anında bir hit haline getiriyor. Python; Numpy, Scipy, StatsModels ve Scikit-learn gibi kütüphanelere sahip ve koleksiyonuna yeni veri bilimi kütüphaneleri eklemeye devam ediyor. Bu nedenle, veri bilimcileri Python’u ihtiyaçlarının çoğuna cevap veren ve çözülemez bir ilk gibi görünen sorunları çözmeye yardımcı olan sağlam bir programlama dili buluyor.
Sonuç
Veri bilimi ilerlemeye devam ederken, Python bilim adamlarının hedeflerine mükemmel bir şekilde ulaşmalarına yardımcı olmak için birkaç araçtan fazlasını ekliyor. Dahası, destekleyici ve geniş Python topluluğu, geliştiricilere ve bilim adamlarına, belirli bir problemden geçen ve karşılaşan diğer üyelerden çözüm aramalarında yardımcı oluyor.
Not: Bu makale İş Zekası Analisti James Warner tarafından yazılmıştır. Makalenin orijinal halini Medium’da linkinden okuyabilirsiniz.
