Dit artikel is een bijdrage van onze community en is door DataCamp geredigeerd voor helderheid en nauwkeurigheid.
Wil je je eigen expertise delen? We horen graag van je! Dien je artikelen of ideeën in via ons Community Contribution Formulier.
Python is een van de meest gevraagde programmeertalen ter wereld—vooral in data science. De StackOverflow Developer Survey 2022 zette Python op de vierde plek in de lijst met populairste technologieën en op de derde plek in de lijst met technologieën die ontwikkelaars willen leren. Python biedt ontwikkelaars tenslotte een breed scala aan tools, frameworks en libraries voor uiteenlopende toepassingen binnen en buiten de data science-wereld.
Omdat Python een van de belangrijkste tools in de sector is, hebben bedrijven ontwikkelaars met Python-expertise nodig om hun data-inzichten (en meer) op niveau te krijgen. Dat doen ze ofwel door op de ouderwetse manier in-house vaste ontwikkelaars aan te nemen, of door samen te werken met outsourcingpartners voor hun Python-ontwikkelbehoeften.
Voordat bedrijven echter beginnen aan een wervingsproces met focus op Python, en voordat ontwikkelaars op deze rollen solliciteren, moeten beide partijen weten welke Python-vaardigheden onmisbaar zijn voor devs in data science.
De top 10 Python-gebaseerde data science-vaardigheden
Als een van de populairste programmeertalen voor data science is Python een enorm nuttige tool met uiteenlopende toepassingen in het vakgebied. Om hier succesvol te zijn, moeten devs niet alleen Python als taal begrijpen, maar ook de frameworks, tools en andere vaardigheden die bij het vak horen. Veel Python-certificeringen richten zich op deze vaardigheden.
1. Python-basiskennis
Het hoofddoel van een data scientist is data gebruiken om bruikbare inzichten te halen die helpen bij allerlei aspecten van een bedrijf, onderzoek, enzovoort. Dat proces vraagt in elke stap om behoorlijk wat Python-programmeervaardigheden. Data scientists moeten daarom een stevige basis hebben in de fundamenten van Python-programmeren om de meest efficiënte code voor hun werk te schrijven en om de codebases van andere ontwikkelaars of teamgenoten te begrijpen.
Enkele basisprincipes van Python die data scientists moeten beheersen:
- Datatypes. Python biedt veel ingebouwde datatypes, waaronder floats, integers en strings. Devs moeten het verschil kennen en weten wanneer je welk type gebruikt.
- Operatoren. Python heeft speciale symbolen om specifieke bewerkingen op één of meer operanden uit te voeren. Deze operatoren omvatten optellen (+), aftrekken (-) en vermenigvuldigen (*).
- Variabelen. In Python kun je met variabelen waarden opslaan in een programma. Je maakt variabelen door ze een waarde toe te kennen met het gelijkteken (=).
- Lijsten. Lijsten zijn geordende verzamelingen items en zijn handig om data op te slaan die je in een bepaalde volgorde wilt benaderen. Devs gebruiken lijsten ook om meerdere items van hetzelfde datatype op te slaan.
- Woordenboeken (dictionaries). Een dictionary in Python is een verzameling sleutel‑waardeparen. Handig om data op te slaan die je met een unieke sleutel wilt benaderen.
- Functies. Een functie is een codeblok dat een specifieke taak uitvoert en meerdere keren binnen één programma herbruikbaar is. Functies definiëren en aanroepen is een essentieel onderdeel van Python-ontwikkeling.
- Besturingsstructuren. Dit zijn codeblokken die de uitvoering van andere blokken bepalen. Veelvoorkomende voorbeelden zijn if‑statements, for‑loops en while‑loops.
- Modules en packages. Een module is een bestand met Python‑code en een package is een verzameling modules. Devs moeten weten hoe je modules en packages importeert en gebruikt, zeker bij grotere en complexere Python‑programma’s.
2. Datamanipulatie en ‑analyse
Data scientists besteden veel tijd aan het voorbereiden en bewerken van data om deze klaar te maken voor analyse en modellering. Het is daarom essentieel dat ze met Python data kunnen opschonen en voorbereiden, voor verschillende datatypes en groottes.
Vaardigheid in het efficiënt analyseren van datasets van uiteenlopende typen en groottes met Python is cruciaal. Daarnaast moeten data scientists weten hoe ze PySpark gebruiken voor het manipuleren van grote datasets en libraries inzetten voor verschillende datatypen, zoals afbeeldingen, tekst en audio, wanneer nodig.
3. Datavisualisatie
Datavisualisatie is een essentieel onderdeel van data science dat helpt bij exploratie, begrip, patroonherkenning en het effectief communiceren van bevindingen aan diverse doelgroepen. Data scientists hebben praktische skills en een stevige kennis van visualisatietools nodig om ze effectief in te zetten. Onder de vele libraries en tools in Python voor datavisualisatie is Matplotlib een veelgebruikte library voor het maken van statische, geanimeerde en interactieve visualisaties, met een intuïtieve interface voor statistische grafieken. Seaborn, gebouwd bovenop Matplotlib, biedt een meer gepolijste interface voor statistische grafieken. Devs hebben nog veel andere opties, waaronder Plotly, Bokeh, Altair en Vega.
4. Dataopslag en ‑opvraging
Efficiënte vaardigheden in dataopslag en ‑opvraging zijn essentieel voor data scientists die met grote hoeveelheden data werken. Ze moeten de verschillende manieren kennen om data op te slaan en op te vragen, afhankelijk van de aard van de data en hun behoeften.
In Python zijn er meerdere manieren om data op te slaan en op te halen. Veelgebruikte opties zijn flat files, CSV‑bestanden, JSON‑bestanden, relationele databases, NoSQL‑databases en cloudopslagdiensten. Relationele databases zijn krachtige systemen die gestructureerde data opslaan en met SQL te bevragen zijn. Cloudopslagdiensten zoals Amazon S3, Google Cloud Storage en Microsoft Azure Storage bieden schaalbare opties om grote hoeveelheden data in de cloud op te slaan. Python biedt libraries zoals boto3 en google‑cloud‑storage om deze diensten te benaderen.
5. pandas
Het pakket pandas is een cruciale tool voor data scientists en analisten die met Python werken. Het is een open‑source Python‑library voor het verkennen, opschonen en verwerken van tabeldata. Pandas gebruikt snelle, flexibele en expressieve datastructuren die werken met relationele of gelabelde data gemakkelijk en intuïtief maken. pandas is een van de essentiële libraries in elke data science‑workflow en maakt dataverwerking, wrangling en munging mogelijk.
6. NumPy
NumPy is een Python‑library voor het werken met arrays met hoge dimensies via wiskundige functies. Het biedt allerlei methoden voor arraymanipulatie, statistieken en lineaire algebra. NumPy staat voor Numerical Python en maakt vectorisatie van wiskundige operaties op NumPy‑arrays mogelijk, wat de prestaties verbetert en de uitvoering versnelt. De library maakt werken met grote multidimensionale arrays en matrices eenvoudig, voor efficiënte data-analyse en ‑manipulatie.
7. Kunstmatige intelligentie en machine learning
Elke data scientist heeft een goede beheersing van kunstmatige intelligentie en machine learning nodig. Machine‑learningalgoritmen zijn erop gericht systemen te bouwen die automatisch leren van patronen in data. Grondige kennis van Python is absoluut essentieel om effectief met machine‑learningalgoritmen te werken, omdat het de taal bij uitstek is voor data science. Bekijk de gids over hoe je AI leert voor meer details.
8. Deep learning
Deep learning is een cruciaal onderdeel van data science waarbij kunstmatige neurale netwerken worden gebruikt om via meerdere lagen verwerking hogere‑orde kenmerken uit data te halen. Python speelt hierin een sleutelrol dankzij krachtige libraries en tools, zoals TensorFlow en PyTorch, waarmee ontwikkelaars deep‑learningmodellen effectief kunnen bouwen en trainen.
9. Webframeworks
Ontwikkelaars die succesvol webapps willen bouwen en deployen en daarbij hun Python‑kennis willen benutten, moeten een solide begrip hebben van webframeworks. De populairste frameworks onder Python‑ontwikkelaars zijn Flask en Django. Django is een high‑level webframework dat inzet op schoon, snel en pragmatisch design en veel libraries biedt om hoogwaardige webapps te maken zonder alles from scratch te bouwen. Flask is het tegenovergestelde van Django: een microframework dat niet leunt op specifieke tools of libraries. Het bevat geen database‑extractielaag, formulier‑validatie of andere functies die doorgaans door third‑party libraries worden geboden. Het geldt echter als een template‑engine met eigen modules en libraries. Hierdoor kunnen ontwikkelaars webapps maken zonder low‑level code te hoeven schrijven. Beide frameworks zijn zeer veelzijdig en stellen ontwikkelaars in staat nuttige webapps met Python te bouwen. Door de tools en libraries binnen deze frameworks te benutten, kunnen devs zich richten op het schrijven van hoogwaardige code zonder vast te lopen in details op lager niveau.
10. Front‑endtechnologieën
Om succesvol webapps te ontwikkelen die data‑scienceprojecten ondersteunen, moeten Python‑developers een goed begrip hebben van front‑endtechnologieën. Dit draait om drie primaire front‑endmarkupltalen: CSS, JavaScript en HTML. Python kan alle drie genereren via compilers, parsers en transpilers. Python‑devs moeten hun vaardigheden in deze front‑endtechnologieën aanscherpen om hun Python‑kennis volledig te benutten. HTML helpt devs de basisstructuur van een webpagina op te bouwen, CSS verzorgt de opmaak van lay‑outs en content, en JavaScript voegt interactiviteit en dynamisch gedrag toe aan webpagina’s. Door alle drie te beheersen, zorgen Python‑devs ervoor dat hun apps en data‑scienceprojecten niet alleen functioneel zijn, maar er ook goed uitzien.
Tot slot
Data science is een snelgroeiend technologiedomein. Naarmate deze specialisatie populairder wordt, zal de vraag naar Python‑ontwikkelaars wereldwijd blijven toenemen. Omdat werven in tech momenteel lastig is door het wereldwijde talenttekort, zal de waarde van outsourcingpartners voor Python‑ontwikkeldiensten alleen maar stijgen.
Begin vandaag nog aan je leertraject met de Python Programming skill track van DataCamp.
