Кентау көпсалалы колледжі

Арнайы пән оқытушысы

Куандыкова Айганым Сабыржановна

Python-да меңгеру керек деректер

Python-әмбебаптығымен және ыңғайлы синтаксисімен танымал деректер ғылымындағы ең танымал бағдарламалау тілдерінің бірі. Python мамандарына сұраныс артып келе жатқандықтан, көптеген адамдар өздерінің дағдыларын растау және нарықтағы бәсекеге қабілетті екендігін көрсете алуы керек. Python-әлемдегі ең көп ізденетін бағдарламалау тілдерінің бірі, әсіресе деректер ғылымы саласында. StackOverflow әзірлеушілерінің 2022 жылғы сауалнамасы Python- ең танымал технологиялар тізімінде төртінші және әзірлеушілер зерттегісі келетін технологиялар тізімінде үшінші орынға қойды. Өйткені, Python әзірлеушілерге деректер ғылымы әлемінде және одан тыс жерлерде әртүрлі қолданбаларға арналған құралдардың, құрылымдардың және кітапханалардың кең ауқымын ұсынады.

Деректерді өңдеу бойынша маманның негізгі жұмысы-бизнестегі, оқудағы және т.б. әртүрлі факторларды түсінуге көмектесетін пайдалы ақпаратты алу үшін деректерді пайдалану. Бұл процесс әр қадам үшін Python бағдарламалау дағдыларын қажет етеді. Осылайша, деректерді өңдеушілер өз жұмысына ең тиімді кодты жазу және басқа әзірлеушілердің немесе командаластардың кодтық базаларын түсіну үшін Python бағдарламалау негіздерін жақсы білуі керек.

Деректер мамандары меңгеруі керек Python бағдарламалаудың кейбір негізгі принциптеріне мыналар жатады:

Деректер түрлері. Python көптеген кірістірілген деректер түрлерін ұсынады, соның ішінде өзгермелі нүкте сандары, бүтін сандар және жолдар. Әзірлеушілер олардың әрқайсысының арасындағы айырмашылықты және оларды қашан қолдану керектігін білуі керек.

Операторлар. Python-да әзірлеушілерге бір немесе бірнеше командалармен белгілі бір операцияларды орындауға көмектесетін арнайы операциялық таңбалар бар. Бұл операторларға қосу (+), азайту (-) және көбейту (*) жатады.

Айнымалылар. Python-да айнымалылар әзірлеушілерге бағдарламадағы мәндерді сақтауға мүмкіндік береді. Олар сондай-ақ айнымалыларды тең белгімен (=) мән беру арқылы жасайды.

Тізімдер. Тізімдер элементтердің реттелген жинақтары болып табылады және олар белгілі бір ретпен қол жеткізуді қажет ететін деректерді сақтау үшін пайдалы. Немесе әзірлеушілер бір деректер түрінің бірнеше элементтерін сақтау үшін тізімдерді пайдаланады.

Сөздіктер. Python сөздігі-бұл кілт-мән жұптарының жиынтығы. Олар бірегей кілт арқылы қол жеткізуді қажет ететін деректерді сақтау кезінде пайдалы.

Функциялар. Функция-бұл белгілі бір тапсырманы орындайтын және бір бағдарламада бірнеше рет қайта пайдалануға болмайтын код блогы. Функцияларды анықтау және шақыру Python-да дамудың маңызды бөлігі болып табылады.

Басқару құрылымдары. Бұл басқа код блоктарының орындалуын анықтайтын код блоктары. Басқару құрылымдарының жалпы мысалдарына if операторлары, for циклдары және while циклдары жатады.

Модульдер мен пакеттер. Модуль - бұл Python-да коды бар файл, ал пакет-Модульдер жиынтығы. Әзірлеушілер модульдер мен пакеттерді қалай импорттау және пайдалану керектігін білуі керек, әсіресе Python-да үлкен және күрделі бағдарламалар жасағанда.

Деректерді өңдеушілер талдау мен модельдеуге дайын болуын қамтамасыз ету үшін деректерді дайындауға және басқаруға көп уақыт жұмсайды. Осылайша, олар үшін деректерді, соның ішінде әртүрлі типтегі және өлшемдегі деректерді тазарту және дайындау үшін Python-мен жұмыс істеу мүмкіндігі болуы маңызды.

Әр түрлі типтегі және өлшемдегі мәліметтер жиынтығын тиімді талдау үшін Python тілін білу деректерді өңдеуші үшін өте маңызды. Сонымен қатар, деректер мамандары үлкен деректер жиынтығын басқару үшін PySpark-ты қалай пайдалану керектігін және қажет болған жағдайда суреттер, мәтін және аудио сияқты әртүрлі деректер түрлеріне арналған кітапханаларды пайдалануды білуі керек.

Деректерді визуализациялау зерттеуді, түсінуді, үлгілерді анықтауды және нәтижелерді әртүрлі аудиторияларға тиімді жеткізуді жеңілдетуге көмектесетін деректер ғылымының маңызды құрамдас бөлігі болып табылады. Деректерді өңдеушілер оларды тиімді пайдалану үшін практикалық дағдыларға және деректерді визуализациялау құралдарын терең түсінуге ие болуы керек. Python-да деректерді визуализациялау үшін қол жетімді көптеген кітапханалар мен құралдардың ішінде Matplotlib статистикалық графиканы құру үшін интуитивті интерфейсі бар статикалық, анимациялық және интерактивті визуализацияларды жасау үшін кеңінен қолданылатын кітапхана болып табылады. Matplotlib үстіне салынған Seaborn статистикалық графиканы құру үшін жылтыратылған интерфейсті ұсынады. Әзірлеушілерде Plotly, Bokeh, Altair және Vega сияқты көптеген басқа нұсқалар бар.

Деректерді тиімді сақтау және алу дағдылары үлкен көлемде жұмыс істейтін деректерді өңдеу мамандары үшін өте маңызды. Деректерді өңдеу мамандары деректердің сипатына және олардың қажеттіліктеріне байланысты деректерді сақтау мен алудың әртүрлі тәсілдерін білуі керек.

Python-да деректерді сақтау мен алудың көптеген жолдары бар. Жалпы тәсілдерге жалпақ файлдар, CSV файлдары, JSON файлдары, реляциялық дерекқорлар, NoSQL дерекқорлары және бұлтты сақтау қызметтері жатады. Реляциялық мәліметтер базасы-бұл құрылымдық деректерді сақтайтын және SQL көмегімен сұрауға болатын қуатты жүйелер. Amazon S3, Google Cloud Storage және Microsoft Azure Storage сияқты бұлтты сақтау қызметтері бұлтта үлкен көлемдегі деректерді сақтауға мүмкіндік береді. Python осы қызметтерге қол жеткізу үшін boto3 және google-cloud-storage сияқты кітапханаларды ұсынады.

Pandas пакеті Python-да жұмыс істейтін деректер мамандары мен талдаушылар үшін маңызды құрал болып табылады. Бұл кестелік деректерді зерттеу, тазалау және өңдеу арқылы өңдеуге мүмкіндік беретін Ашық бастапқы Python кітапханасы. Pandas реляциялық немесе таңбаланған деректермен жұмыс істеуді қарапайым және интуитивті ету үшін жасалған Жылдам, икемді және мәнерлі деректер құрылымдарын пайдаланады. pandas-деректерді өңдеуге, дауларды басқаруға және басқаруға мүмкіндік беретін кез келген деректер ғылымының жұмыс процесі үшін маңызды кітапханалардың бірі.

NumPy-бұл математикалық функцияларды қолдана отырып, үлкен өлшемді массивтерді өңдеуге мүмкіндік беретін Python кітапханасы. Ол массивтерді, метрикаларды және сызықтық алгебраны басқарудың көптеген әдістерін ұсынады. NumPy Numerical Python дегенді білдіреді және NumPy массивтеріндегі математикалық операцияларды векторлауға мүмкіндік береді, өнімділікті арттырады және орындалуды жылдамдатады. Кітапхана деректерді тиімді талдау және манипуляциялау арқылы үлкен көпөлшемді массивтер мен матрицалармен жұмыс істеуді жеңілдетеді.

Python ноу-хауының артықшылықтарын пайдалана отырып, веб-қосымшаларды сәтті құруға және орналастыруға ұмтылатын әзірлеушілер веб-негіздерді жақсы білуі керек. Python әзірлеушілері қолданатын ең танымал құрылымдар-Flask және Django. Django-бұл таза, жылдам және прагматикалық дизайнға басымдық беретін, жоғары сапалы веб-қосымшаларды нөлден жасамай жасауға көмектесетін көптеген кітапханаларды ұсынатын жоғары деңгейлі веб-құрылым. Flask-бұл Django-ға қарама-қарсы нәрсе, бұл ешқандай нақты құралдарға немесе кітапханаларға сенбейтін микро шеңбер. Ол дерекқорды алу деңгейін, пішінді тексеруді немесе үшінші тарап кітапханалары ұсынатын басқа жалпы мүмкіндіктерді қамтымайды. Дегенмен, ол өзінің модульдері мен кітапханалары бар шаблон қозғалтқышы болып саналады. Бұл әзірлеушілерге төмен деңгейлі кодты жазбай-ақ веб-қосымшалар жасауға мүмкіндік береді. Бұл құрылымдардың екеуі де өте жан-жақты және әзірлеушілерге Python көмегімен пайдалы веб-қосымшалар жасауға мүмкіндік береді. Осы шеңберлердегі құралдар мен кітапханаларды қолдана отырып, әзірлеушілер төменгі деңгейдегі егжей-тегжейлерге енбестен жоғары сапалы код жазуға назар аударады.