Bu makale topluluk katkısıdır ve DataCamp tarafından açıklık ve doğruluk açısından düzenlenmiştir.
Kendi uzmanlığınızı paylaşmakla ilgileniyor musunuz? Sizden haber almayı çok isteriz! Topluluk Katkı Formu üzerinden yazılarınızı veya fikirlerinizi bize iletebilirsiniz.
Python, özellikle veri biliminde, dünyanın en çok talep edilen programlama dillerinden biridir. StackOverflow’un 2022 Geliştirici Anketi, Python’u en popüler teknolojiler listesinde dördüncü, geliştiricilerin öğrenmek istediği teknolojiler listesinde ise üçüncü sırada göstermektedir. Sonuçta Python, veri bilimi dünyasında ve ötesinde çok çeşitli uygulamalar için zengin araçlar, çerçeveler ve kütüphaneler sunar.
Python sektörde en kritik araçlardan biri olduğundan, şirketlerin veri içgörülerini (ve daha fazlasını) gerektiği düzeye çıkarmak için Python konusunda uzman geliştiricilere ihtiyacı vardır. Bunu ya şirket içi, tam zamanlı geliştiricileri işe alarak ya da Python geliştirme ihtiyaçlarına yardımcı olacak dış kaynak sağlayıcıları ile ortaklık kurarak gerçekleştirirler.
Ancak şirketler Python odaklı işe alım yolculuğuna çıkmadan ve geliştiriciler bu rollere başvurmaya başlamadan önce, her iki tarafın da veri biliminde çalışan geliştiricilerin mutlaka araç setlerinde bulunması gereken en önemli Python becerilerini bilmesi gerekir.
En İyi 10 Python Tabanlı Veri Bilimi Becerisi
En popüler veri bilimi programlama dillerinden biri olarak Python, alanda çok çeşitli uygulamaları olan son derece faydalı bir araçtır. Bu alanda başarılı olmak için geliştiricilerin yalnızca Python dilinin kendisini değil, aynı zamanda bu alana ilişkin çerçeveleri, araçları ve diğer becerileri de anlaması gerekir. Birçok Python sertifikasyonu bu becerilere odaklanır.
1. Python temelleri
Bir veri bilimcisinin temel işi, işletme, araştırma vb. alanlardaki çeşitli unsurlara yardımcı olacak eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek için veriyi kullanmaktır. Bu süreç, her adımda hatırı sayılır düzeyde Python programlama becerisi gerektirir. Bu nedenle veri bilimciler, işleri için en verimli kodu yazmak ve diğer geliştiricilerin ya da ekip arkadaşlarının kod tabanlarını anlamak için Python programlama temellerini sağlam bir şekilde kavramalıdır.
Veri bilimcilerin hâkim olması gereken temel Python programlama konularından bazıları şunlardır:
- Veri türleri. Python, float, integer ve string dahil olmak üzere birçok yerleşik veri türü sunar. Geliştiriciler her birinin farkını ve ne zaman kullanılacağını bilmelidir.
- Operatörler. Python, geliştiricilerin bir veya daha fazla ifade üzerinde belirli işlemler gerçekleştirmesine yardımcı olan özel semboller içerir. Bu operatörlere toplama (+), çıkarma (-) ve çarpma (*) dahildir.
- Değişkenler. Python’da değişkenler, geliştiricilerin bir programda değerleri depolamasını sağlar. Ayrıca eşittir işareti (=) kullanılarak bir değere atama yaparak değişken oluşturulur.
- Listeler. Listeler, öğelerin sıralı koleksiyonlarıdır ve belirli bir sırada erişim gerektiren verileri depolamak için kullanışlıdır. Ya da geliştiriciler aynı veri türünden birden fazla öğeyi depolamak için listeleri kullanır.
- Sözlükler. Python’da sözlük, anahtar-değer çiftlerinden oluşan bir koleksiyondur. Benzersiz bir anahtarla erişim gerektiren verileri depolamak için kullanışlıdırlar.
- Fonksiyonlar. Fonksiyon, belirli bir görevi yerine getiren ve bir programda birden çok kez yeniden kullanılabilen bir kod bloğudur. Fonksiyon tanımlamak ve çağırmak, Python geliştirmesinin hayati bir parçasıdır.
- Kontrol yapıları. Bunlar, diğer kod bloklarının yürütülmesini belirleyen kod bloklarıdır. Yaygın örnekler arasında if ifadeleri, for döngüleri ve while döngüleri bulunur.
- Modüller ve paketler. Modül, Python kodu içeren bir dosyadır; paket ise modüller koleksiyonudur. Özellikle daha büyük ve daha karmaşık Python programları oluştururken modül ve paketlerin nasıl içe aktarılacağını ve kullanılacağını bilmek gerekir.
2. Veri işleme ve analiz
Veri bilimciler, verilerin analize ve modellemeye hazır olmasını sağlamak için verileri hazırlamaya ve dönüştürmeye ciddi zaman harcar. Bu nedenle, farklı tür ve boyuttaki verileri temizlemek ve hazırlamak için Python ile çalışma becerisine sahip olmaları şarttır.
Farklı tür ve boyuttaki veri kümelerini verimli biçimde analiz etmek için Python’u kullanma yetkinliği bir veri bilimci için kritiktir. Ayrıca veri bilimciler, büyük veri kümelerini işlemek için PySpark kullanmayı ve gerektiğinde görseller, metin ve ses gibi farklı veri türleri için kütüphanelerden yararlanmayı bilmelidir.
3. Veri görselleştirme
Veri görselleştirme, keşfi, kavrayışı, örüntülerin belirlenmesini ve bulguların farklı kitlelere etkili bir şekilde iletilmesini kolaylaştıran, veri biliminin temel bir bileşenidir. Veri bilimciler, araçları etkili şekilde kullanmak için uygulamalı becerilere ve veri görselleştirme araçlarına dair sağlam bir anlayışa sahip olmalıdır. Python’da veri görselleştirme için mevcut çok sayıdaki kütüphane ve araç arasında, istatistiksel grafikler üretmek için sezgisel bir arayüzle statik, animasyonlu ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturmaya yarayan yaygın bir kütüphane olan Matplotlib öne çıkar. Seaborn ise Matplotlib üzerine inşa edilmiştir ve istatistiksel grafikler oluşturmak için daha rafine bir arayüz sunar. Geliştiricilerin Plotly, Bokeh, Altair ve Vega gibi başka birçok seçeneği de vardır.
4. Veri depolama ve geri getirme
Büyük miktarda verilerle çalışan veri bilimciler için verileri verimli şekilde depolama ve geri getirme becerileri esastır. Veri bilimciler, verinin doğasına ve ihtiyaçlarına bağlı olarak verileri depolama ve geri getirmeye yönelik çeşitli yaklaşımları bilmelidir.
Python’da veri depolamak ve geri getirmek için birden fazla yöntem vardır. Yaygın yaklaşımlar arasında düz dosyalar, CSV dosyaları, JSON dosyaları, ilişkisel veritabanları, NoSQL veritabanları ve bulut depolama hizmetleri bulunur. İlişkisel veritabanları, yapılandırılmış verileri depolayan ve SQL ile sorgulanabilen güçlü sistemlerdir. Amazon S3, Google Cloud Storage ve Microsoft Azure Storage gibi bulut depolama hizmetleri, bulutta büyük miktarda veri depolamak için ölçeklenebilir seçenekler sunar. Python, bu hizmetlere erişmek için boto3 ve google-cloud-storage gibi kütüphaneler sağlar.
5. pandas
pandas paketi, Python ile çalışan veri bilimciler ve analistler için hayati bir araçtır. Keşfetme, temizleme ve işleme yoluyla tablolu verilerin ele alınmasını sağlayan, açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Pandas, ilişkisel veya etiketli verilerle çalışmayı kolay ve sezgisel kılmak üzere tasarlanmış hızlı, esnek ve ifade gücü yüksek veri yapıları kullanır. pandas, veri işleme, dönüştürme ve hazırlama için her türlü veri bilimi iş akışının vazgeçilmez kütüphanelerinden biridir.
6. NumPy
NumPy, matematiksel fonksiyonlar aracılığıyla büyük boyutlu dizilerin ele alınmasını sağlayan bir Python kütüphanesidir. Dizi manipülasyonu, ölçümler ve lineer cebir için çeşitli yöntemler sunar. NumPy, Numerical Python’ın kısaltmasıdır ve NumPy dizileri üzerinde matematiksel işlemlerin vektörleştirilmesine imkân tanıyarak performansı artırır ve yürütmeyi hızlandırır. Kütüphane, büyük çok boyutlu diziler ve matrislerle çalışmayı zahmetsiz hâle getirir; verilerin verimli şekilde analiz edilmesini ve dönüştürülmesini sağlar.
7. Yapay zekâ ve makine öğrenimi
Her türden veri bilimci, yapay zekâ ve makine öğrenimini iyi kavramalıdır. Makine öğrenimi algoritmaları, veri örüntülerinden otomatik olarak öğrenebilen sistemler oluşturmayı amaçlar. Veri biliminin tercih edilen dili olması nedeniyle Python’da uzmanlık, makine öğrenimi algoritmalarıyla etkili şekilde çalışmak için kesinlikle kritiktir. Daha fazla bilgi için yapay zekâyı nasıl öğreneceğinize dair rehbere göz atın.
8. Derin öğrenme
Derin öğrenme, çok katmanlı işlemeyle veriden daha üst düzey özellikler çıkarmak için yapay sinir ağlarının kullanılmasını içeren, veri biliminin kritik bir bileşenidir. Python bu alanda hayati bir rol oynar; TensorFlow ve PyTorch gibi güçlü kütüphane ve araçlar sunarak geliştiricilerin derin öğrenme modellerini etkin şekilde kurup eğitmesine olanak tanır.
9. Web çerçeveleri
Python bilgilerini kullanarak web uygulamalarını başarıyla oluşturup dağıtmak isteyen geliştiricilerin web çerçevelerini sağlam şekilde anlaması gerekir. Python geliştiricilerinin en sık kullandığı çerçeveler Flask ve Django’dur. Django, temiz, hızlı ve pragmatik tasarımı önceleyen; sıfırdan her şeyi inşa etmeye gerek kalmadan kaliteli web uygulamaları oluşturmaya yardımcı olacak birçok kütüphane sunan üst düzey bir web çerçevesidir. Flask ise Django’nun tersine, belirli araç ya da kütüphanelere bağlı olmayan bir mikro çerçevedir. Bir veritabanı soyutlama katmanı, form doğrulama ya da üçüncü taraf kütüphaneler tarafından sağlanan diğer yaygın işlevleri içermez. Ancak kendi modül ve kütüphaneleriyle bir şablon motoru olarak kabul edilir. Bu da geliştiricilerin düşük seviyeli kod yazmadan web uygulamaları oluşturmasına olanak tanır. Her iki çerçeve de son derece esnektir ve geliştiricilerin Python ile kullanışlı web uygulamaları oluşturmasını sağlar. Bu çerçevelerdeki araç ve kütüphanelerden yararlanan geliştiriciler, düşük seviyeli ayrıntılarda takılıp kalmadan kaliteli kod yazmaya odaklanabilir.
10. Ön uç teknolojileri
Veri bilimi çalışmalarına yardımcı olacak web uygulamalarını başarıyla geliştirmek için Python geliştiricileri, ön uç teknolojilerini sağlam bir şekilde anlamalıdır. Bu da üç temel ön uç biçimlendirme dilini gerektirir: CSS, JavaScript ve HTML. Python; derleyiciler, ayrıştırıcılar ve transpiler’lar aracılığıyla bu üç biçimlendirme dilinin tamamını üretebilir. Python geliştiricileri, Python bilgilerini tam olarak kullanabilmek için bu ön uç teknolojilerindeki becerilerini geliştirmelidir. HTML, bir web sayfasının temel yapısını kurmaya yardımcı olur; CSS, yerleşimleri ve içeriği biçimlendirmeye yardımcı olur; JavaScript ise web sayfalarına etkileşim ve dinamik davranış katar. Üçünde de beceri geliştiren Python geliştiricileri, uygulamalarının ve veri bilimi projelerinin yalnızca işlevsel değil, aynı zamanda görsel olarak da çekici olmasını sağlar.
Son Düşünceler
Veri bilimi, sürekli büyüyen bir teknoloji alanıdır. Bu uzmanlık alanı daha da popüler hâle geldikçe, Python geliştiricilerine olan talep de dünya genelinde artmaya devam edecektir. Mevcut küresel yetenek açığı nedeniyle günümüzde teknoloji işe alım süreci zorlu olduğundan, Python geliştirme hizmetleri için dış kaynak sağlayıcılarının değeri de giderek artacaktır.
Öğrenme yolculuğunuza bugün DataCamp’in Python Programlama beceri yoluyla başlayın.
