Vari tipi di dati in Python e applicazioni

Negli ultimi due decenni, Python è emerso come il miglior linguaggio di programmazione nel settore IT, con oltre 8 milioni di sviluppatori che lo utilizzano a livello globale. La rivoluzione digitale aveva già messo gli sviluppatori al centro della forza lavoro, e questa tendenza si è moltiplicata enormemente nel mondo post-Covid. Di conseguenza, i linguaggi di programmazione sono diventati un elemento essenziale della nostra vita. Il mondo moderno si basa sull'applicazione di successo di vari linguaggi di programmazione. Python gode di una posizione privilegiata tra i linguaggi di programmazione a causa della sua versatilità dinamica, bassa verbosità, flessibilità e facilità d'uso. Diversi leader globali del software, tra cui Google, Facebook e Netflix, utilizzano Python per le loro attività quotidiane di sviluppo, automazione e organizzazione dei dati.

Che tu sia un professionista Python o qualcuno che ha appena iniziato, sapresti che i tipi di dati sono un concetto fondamentale nella programmazione Python. I tipi di dati in Python sono semplicemente la classificazione di elementi di dati. Ogni classificazione dei dati ha un valore specifico e ogni valore in Python ha il suo tipo di dati univoco. Questi tipi di dati rappresentano classi e le istanze di queste classi, o oggetti, sono chiamate variabili. L'oggetto è l'unità principale di Python. I tipi di dati in Python aiutano ad accertare il tipo di operazione che può essere eseguita su un dato particolare. L'apprendimento e la comprensione dei tipi di dati sono i passaggi principali per acquisire familiarità con Python.

Questo articolo discute i diversi tipi di tipi di dati in Python. Continua a leggere per scoprire come aprire un percorso professionale di successo nella scienza dei dati.

Tipi di dati standard o integrati in Python

Ci sono 5 tipi di dati in Python che sono integrati.

1. Tipo numerico

I tipi di dati numerici in Python si riferiscono a dati con un valore numerico. Questo valore numerico può essere un numero intero, mobile o un numero complesso è definito rispettivamente come classe int, float e complex. Come suggeriscono i nomi, la classe int contiene numeri interi positivi o negativi, la classe float ha numeri reali con punti decimali e la classe complessa contiene numeri complessi scritti nella forma x + yj, dove x è la parte reale e y la parte immaginaria.

2. Tipo di sequenza

Una sequenza è una raccolta ordinata in Python che consente la memorizzazione di più valori in modo organizzato. Ci sono tre tipi di sequenza principali in Python.

• Corda

Una stringa in Python, rappresentata da una classe str, è una raccolta di uno o più caratteri all'interno di una virgoletta singola, doppia o tripla. Tutti i caratteri che compaiono tra le virgolette sono elementi di quella particolare stringa. Questa è chiamata sequenza di caratteri Unicode. A seconda della capacità di memoria del sistema, una stringa può memorizzare n numeri di caratteri. Ma è importante ricordare che la cancellazione o l'alterazione delle stringhe non è consentita a causa del rischio di errore.

• Elenco

Un elenco è definito semplicemente come una sequenza ordinata di elementi ed è uno dei tipi di dati più flessibili in Python. La caratteristica migliore di un tipo di dati elenco è che non richiede che i valori nell'elenco siano dello stesso tipo di dati. Questo rende un elenco altamente versatile in termini di utilizzo.

• Tupla

Una tupla è una sequenza ordinata non modificabile di elementi rappresentati da parentesi e separati da virgole. Poiché non possono essere modificate, le tuple hanno un'esecuzione più rapida e sono generalmente utilizzate per la protezione da scrittura dei dati.

3. Tipo booleano

Rappresentato dalla classe bool, boolean è un tipo di dati in Python a cui può essere assegnato un valore vero o falso. Gli oggetti non booleani possono anche essere valutati in contesti booleani in Python. Questo concetto è radicato nell'algebra booleana e nella logica matematica.

4. Imposta tipo

Un set è un tipo di dati non ordinato in Python che è una raccolta di elementi univoci. È modificabile e non ha elementi duplicati. Le parentesi graffe definiscono un insieme e le virgole vengono utilizzate per separare i valori. L'utilità di un tipo di dati insiemi è aumentata perché operazioni come l'intersezione e l'unione possono essere eseguite su due insiemi insieme.

5. Tipo di dizionario

Come il set, anche un dizionario è una raccolta non ordinata di valori di dati che contiene la chiave: coppie di valori. A differenza di altri tipi di dati a valore singolo, questo tipo di dati viene utilizzato per archiviare e gestire elevati volumi di dati complessi, come le mappe. Una caratteristica unica del tipo di dati del dizionario è il processo ottimizzato di recupero dei dati in cui è possibile recuperare un determinato valore solo se si conosce la sua chiave.

Ciò riassume i diversi tipi di tipi di dati in Python. I tipi di dati in Python sono tra i concetti fondamentali del linguaggio di programmazione Python che diventano importanti quando si fa domanda per diversi ruoli di lavoro nella scienza dei dati. Mentre i linguaggi di programmazione sono uno strumento fondamentale nella scienza dei dati, Python è uno dei linguaggi più utilizzati. Quindi, se sei una persona che aspira a una carriera nella scienza dei dati, vale la pena investire tempo nel rafforzare questi concetti fondamentali di Python.

Opportunità di carriera

Non sorprende che data scientist e analisti specializzati in Python siano tra i professionisti più ricercati nel mercato del lavoro. Come professionista della scienza dei dati, puoi trovare una posizione ben gratificante in diversi settori tecnologici come lo sviluppo web, l'apprendimento automatico, lo sviluppo di app mobili o web o persino lo sviluppo di giochi.

In effetti riporta che lo stipendio base medio di un data scientist statunitense è di $ 113.821 all'anno, che è un buon stipendio per gli standard di vita americani. Oltre ad essere redditizio, il lavoro offre anche stabilità a lungo termine grazie alla preziosa roccaforte che i data scientist e gli sviluppatori sono arrivati ​​​​a comandare nel mondo di oggi.

Come avere successo nella scienza dei dati?

Il primo passo per avere successo nella scienza dei dati è costruire una solida base nella materia e sviluppare un linguaggio di programmazione e abilità di codifica pertinenti. La maggior parte dei candidati lo fa iscrivendosi a una laurea in informatica, ingegneria dei dati o qualsiasi campo correlato. Le aziende apprezzano anche la solida conoscenza del settore insieme al lavoro passato o all'esperienza di tirocinio nei potenziali candidati. Inoltre, avere una certificazione avanzata da un programma di fama mondiale aggiunge un vantaggio al tuo curriculum in quanto ti dà un vantaggio vincente rispetto ad altri candidati.

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Conclusione

L'impatto della scienza dei dati nel settore digitale cresce ogni giorno, così come il mercato del lavoro. Pertanto, se stai cercando di saltare sul carro, ora è il momento migliore per farlo, poiché la domanda di esperti di data science qualificati aumenterà solo in futuro.