Verschiedene Datentypen in Python & Anwendungen

In den letzten zwei Jahrzehnten hat sich Python zur Top-Programmiersprache in der IT-Branche entwickelt, mit über 8 Millionen Entwicklern, die sie weltweit verwenden. Die digitale Revolution hatte Entwickler bereits in den Mittelpunkt der Belegschaft gerückt, und dieser Trend hat sich in der Post-Covid-Welt enorm vervielfacht. Dadurch sind Programmiersprachen zu einem wesentlichen Bestandteil unseres Lebens geworden. Die moderne Welt lebt von der erfolgreichen Anwendung verschiedener Programmiersprachen. Python genießt eine privilegierte Stellung unter den Programmiersprachen aufgrund seiner dynamischen Vielseitigkeit, geringen Wortigkeit, Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit. Mehrere weltweit führende Softwareanbieter, darunter Google, Facebook und Netflix, verwenden Python für ihre täglichen Entwicklungsaufgaben, die Automatisierung und die Datenorganisation.

Egal, ob Sie ein Python-Profi oder jemand sind, der gerade erst anfängt, Sie wissen, dass Datentypen ein grundlegendes Konzept in der Python-Programmierung sind. Datentypen in Python sind einfach die Klassifizierung von Datenelementen. Jede Datenklassifizierung hat einen bestimmten Wert, und jeder Wert in Python hat seinen eindeutigen Datentyp. Diese Datentypen stellen Klassen dar, und Instanzen dieser Klassen oder Objekte werden Variablen genannt. Das Objekt ist die primäre Einheit von Python. Datentypen in Python helfen dabei, die Art der Operation zu ermitteln, die für bestimmte Daten ausgeführt werden kann. Das Erlernen und Verstehen von Datentypen sind die wichtigsten Schritte, um sich mit Python vertraut zu machen.

Dieser Artikel behandelt die verschiedenen Arten von Datentypen in Python. Lesen Sie weiter, um herauszufinden, wie Sie einen erfolgreichen Karriereweg in der Datenwissenschaft einschlagen können.

Standard- oder integrierte Datentypen in Python

Es gibt 5 Datentypen in Python, die eingebaut sind.

1. Numerischer Typ

Numerische Datentypen in Python beziehen sich auf Daten mit einem numerischen Wert. Dieser numerische Wert kann eine ganze Zahl, eine Fließkommazahl oder eine komplexe Zahl sein, die als int, float bzw. komplexe Klasse definiert ist. Wie die Namen vermuten lassen, enthält die Klasse int positive oder negative ganze Zahlen, die Klasse float reelle Zahlen mit Dezimalpunkten und die Klasse complex enthält komplexe Zahlen in der Form x + yj, wobei x der Realteil und y der Imaginärteil ist.

2. Sequenztyp

Eine Sequenz ist eine geordnete Sammlung in Python, die die organisierte Speicherung mehrerer Werte ermöglicht. Es gibt drei Hauptsequenztypen in Python.

• Schnur

Ein String in Python, dargestellt durch eine str-Klasse, ist eine Sammlung von einem oder mehreren Zeichen in einem einfachen, doppelten oder dreifachen Anführungszeichen. Alle Zeichen, die zwischen den Anführungszeichen stehen, sind Elemente dieser bestimmten Zeichenfolge. Dies wird als Folge von Unicode-Zeichen bezeichnet. Abhängig von der Speicherkapazität des Systems kann eine Zeichenkette n Zeichen speichern. Beachten Sie jedoch, dass das Löschen oder Ändern von Zeichenfolgen aufgrund des Fehlerrisikos nicht zulässig ist.

• Liste

Eine Liste wird einfach als eine geordnete Folge von Elementen definiert und ist einer der flexibelsten Datentypen in Python. Das beste Merkmal eines Listendatentyps ist, dass die Werte in der Liste nicht denselben Datentyp haben müssen. Dies macht eine Liste in Bezug auf die Verwendung sehr vielseitig.

• Tupel

Ein Tupel ist eine nicht änderbare geordnete Folge von Elementen, die durch Klammern dargestellt und durch Kommas getrennt werden. Da sie nicht geändert werden können, haben Tupel eine schnellere Ausführung und werden im Allgemeinen für schreibgeschützte Daten verwendet.

3. Boolescher Typ

Repräsentiert durch die Klasse bool ist boolean ein Datentyp in Python, dem entweder ein wahrer oder ein falscher Wert zugewiesen werden kann. Nicht-boolesche Objekte können in Python auch in booleschen Kontexten ausgewertet werden. Dieses Konzept wurzelt in der Booleschen Algebra und der mathematischen Logik.

4. Art einstellen

Ein Satz ist ein ungeordneter Datentyp in Python, der eine Sammlung eindeutiger Elemente darstellt. Es ist modifizierbar und hat keine doppelten Elemente. Klammern definieren eine Menge, und Kommas werden verwendet, um Werte zu trennen. Die Nützlichkeit eines Mengendatentyps wird erhöht, da Operationen wie Schnittmenge und Vereinigung an zwei Mengen zusammen ausgeführt werden können.

5. Wörterbuchtyp

Wie die Menge ist auch ein Wörterbuch eine ungeordnete Sammlung von Datenwerten, die den Schlüssel enthält: Wertpaare. Im Gegensatz zu anderen Einzelwert-Datentypen wird dieser Datentyp verwendet, um große Mengen komplexer Daten wie Karten zu speichern und zu verarbeiten. Ein einzigartiges Merkmal des Dictionary-Datentyps ist der optimierte Prozess zum Abrufen von Daten, bei dem man einen bestimmten Wert nur abrufen kann, wenn man seinen Schlüssel kennt.

Das fasst die verschiedenen Arten von Datentypen in Python zusammen. Datentypen in Python gehören zu den grundlegenden Konzepten der Programmiersprache Python, die bei der Bewerbung für verschiedene Jobs in der Datenwissenschaft wichtig werden. Während Programmiersprachen ein zentrales Werkzeug in der Datenwissenschaft sind, ist Python eine der am weitesten verbreiteten Sprachen. Wenn Sie also eine Karriere in der Datenwissenschaft anstreben, lohnt es sich, Zeit in die Stärkung dieser Kernkonzepte von Python zu investieren.

Karrierechancen

Kein Wunder, dass auf Python spezialisierte Data Scientists und Analysten zu den gefragtesten Fachkräften auf dem Arbeitsmarkt gehören. Als Data-Science-Experte kann man eine lohnende Position in verschiedenen Technologiebereichen wie Webentwicklung, maschinellem Lernen, Entwicklung mobiler oder Web-Apps oder sogar Spieleentwicklung finden.

Indeed berichtet, dass das durchschnittliche Grundgehalt eines US-Datenwissenschaftlers 113.821 US-Dollar pro Jahr beträgt, was für amerikanische Lebensstandards ein ansehnliches Gehalt ist. Der Job ist nicht nur lukrativ, sondern auch langfristig stabil, da Datenwissenschaftler und Entwickler heute in der Welt eine unschätzbare Stellung einnehmen.

Wie kann man in Data Science erfolgreich sein?

Der erste Schritt, um in Data Science erfolgreich zu sein, besteht darin, eine solide Grundlage in diesem Fach aufzubauen und relevante Programmiersprachen- und Codierfähigkeiten zu entwickeln. Die meisten Kandidaten tun dies, indem sie sich für einen Bachelor-Abschluss in Informatik, Datentechnik oder einem verwandten Bereich einschreiben. Unternehmen legen bei potenziellen Kandidaten außerdem Wert auf fundierte Branchenkenntnisse sowie Berufserfahrung oder Praktikumserfahrung. Darüber hinaus fügt eine fortgeschrittene Zertifizierung von einem weltweit renommierten Programm Ihrem Lebenslauf ein Plus hinzu, da Sie einen entscheidenden Vorteil gegenüber anderen Kandidaten haben.

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Fazit

Der Einfluss von Data Science im digitalen Bereich wächst täglich und damit auch der Arbeitsmarkt dafür. Wenn Sie also auf den fahrenden Zug aufspringen möchten, ist jetzt der beste Zeitpunkt dafür, da die Nachfrage nach qualifizierten Data-Science-Experten in Zukunft weiter steigen wird.