Divers types de données en Python et applications

Au cours des deux dernières décennies, Python est devenu le premier langage de programmation de l'industrie informatique, avec plus de 8 millions de développeurs qui l'utilisent dans le monde. La révolution numérique avait déjà placé les développeurs au centre de la main-d'œuvre, et cette tendance s'est énormément multipliée dans le monde post-Covid. En conséquence, les langages de programmation sont devenus un élément essentiel de nos vies. Le monde moderne repose sur l'application réussie de divers langages de programmation. Python occupe une position privilégiée parmi les langages de programmation en raison de sa polyvalence dynamique, de sa faible verbosité, de sa flexibilité et de sa convivialité. Plusieurs leaders mondiaux du logiciel, dont Google, Facebook et Netflix, utilisent Python pour leurs tâches quotidiennes d'opérations de développement, d'automatisation et d'organisation des données.

Que vous soyez un professionnel de Python ou quelqu'un qui débute, vous saurez que les types de données sont un concept fondamental de la programmation Python. Les types de données en Python sont simplement la classification des éléments de données. Chaque classification de données a une valeur spécifique et chaque valeur en Python a son type de données unique. Ces types de données représentent des classes et les instances de ces classes, ou objets, sont appelées variables. L'objet est l'unité principale de Python. Les types de données en Python aident à déterminer le type d'opération qui peut être effectuée sur une donnée particulière. Apprendre et comprendre les types de données sont les étapes les plus importantes pour maîtriser Python.

Cet article traite des différents types de types de données en Python. Poursuivez votre lecture pour découvrir comment réussir un cheminement de carrière en science des données.

Types de données standard ou intégrés en Python

Il existe 5 types de données en Python qui sont intégrés.

1. Type numérique

Les types de données numériques en Python font référence à des données avec une valeur numérique. Cette valeur numérique peut être un entier, un nombre flottant ou un nombre complexe défini comme int, float et classe complexe, respectivement. Comme son nom l'indique, la classe int contient des nombres entiers positifs ou négatifs, la classe float contient des nombres réels avec des points décimaux et la classe complexe contient des nombres complexes écrits sous la forme x + yj, où x est la partie réelle et y la partie imaginaire.

2. Type de séquence

Une séquence est une collection ordonnée en Python qui permet le stockage de plusieurs valeurs de manière organisée. Il existe trois principaux types de séquences en Python.

• Chaîne de caractères

Une chaîne en Python, représentée par une classe str, est une collection d'un ou plusieurs caractères entre guillemets simples, doubles ou triples. Tous les caractères apparaissant entre les guillemets sont des éléments de cette chaîne particulière. C'est ce qu'on appelle une séquence de caractères Unicode. Selon la capacité de mémoire du système, une chaîne peut stocker n nombres de caractères. Mais il est important de se rappeler que la suppression ou la modification de chaînes n'est pas autorisée en raison du risque d'erreur.

• Lister

Une liste est définie simplement comme une séquence ordonnée d'éléments, et c'est l'un des types de données les plus flexibles en Python. La meilleure caractéristique d'un type de données de liste est qu'il n'exige pas que les valeurs de la liste soient du même type de données. Cela rend une liste très polyvalente en termes d'utilisation.

• Tuple

Un tuple est une séquence ordonnée non modifiable d'éléments représentés par des parenthèses et séparés par des virgules. Parce qu'ils ne peuvent pas être modifiés, les tuples ont une exécution plus rapide et sont généralement utilisés pour les données protégées en écriture.

3. Type booléen

Représenté par la classe bool, booléen est un type de données en Python auquel on peut attribuer une valeur vraie ou fausse. Les objets non booléens peuvent également être évalués dans des contextes booléens en Python. Ce concept est enraciné dans l'algèbre booléenne et la logique mathématique.

4. Définir le type

Un ensemble est un type de données non ordonné en Python qui est une collection d'éléments uniques. Il est modifiable et n'a pas d'éléments en double. Les accolades définissent un ensemble et les virgules sont utilisées pour séparer les valeurs. L'utilité d'un type de données d'ensemble est accrue car des opérations telles que l'intersection et l'union peuvent être effectuées sur deux ensembles ensemble.

5. Type de dictionnaire

Comme l'ensemble, un dictionnaire est également une collection non ordonnée de valeurs de données qui contient les paires clé : valeur. Contrairement à d'autres types de données à valeur unique, ce type de données est utilisé pour stocker et traiter de gros volumes de données complexes, telles que des cartes. Une caractéristique unique du type de données dictionnaire est le processus optimisé de récupération des données dans lequel on ne peut récupérer une certaine valeur que s'il connaît sa clé.

Cela résume les différents types de types de données en Python. Les types de données en Python font partie des concepts fondamentaux du langage de programmation Python qui deviennent importants lors de la candidature à différents postes en science des données. Alors que les langages de programmation sont un outil essentiel de la science des données, Python est l'un des langages les plus utilisés. Donc, si vous êtes quelqu'un qui aspire à une carrière en science des données, cela vaut la peine d'investir du temps dans le renforcement de ces concepts Python de base.

Opportunités de carrière

Il n'est pas surprenant que les data scientists et les analystes spécialisés en Python soient parmi les professionnels les plus recherchés sur le marché du travail. En tant que professionnel de la science des données, on peut trouver un poste bien gratifiant dans plusieurs secteurs technologiques tels que le développement Web, l'apprentissage automatique, le développement d'applications mobiles ou Web, ou même le développement de jeux.

En effet rapporte que le salaire de base moyen d'un data scientist américain est de 113 821 $ par an, ce qui est un beau salaire par rapport au niveau de vie américain. En plus d'être lucratif, le travail s'accompagne également d'une stabilité à long terme en raison du bastion inestimable que les scientifiques et les développeurs de données ont pris le contrôle dans le monde d'aujourd'hui.

Comment réussir en science des données ?

La première étape pour réussir en science des données consiste à établir une base solide dans le sujet et à développer des compétences pertinentes en langage de programmation et en codage. La plupart des candidats le font en s'inscrivant à un baccalauréat en informatique, en ingénierie des données ou dans tout domaine connexe. Les entreprises apprécient également une solide connaissance de l'industrie ainsi qu'une expérience de travail ou de stage antérieure chez les candidats potentiels. De plus, avoir une certification avancée d'un programme de renommée mondiale ajoute un plus à votre CV car cela vous donne un avantage sur les autres candidats.

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Conclusion

L'impact de la science des données dans le secteur numérique grandit chaque jour, tout comme le marché de l'emploi. Ainsi, si vous cherchez à prendre le train en marche, c'est le meilleur moment pour le faire, car la demande d'experts qualifiés en science des données ne fera qu'augmenter à l'avenir.