Różne typy danych w Pythonie i aplikacjach

W ciągu ostatnich dwóch dekad Python stał się najpopularniejszym językiem programowania w branży IT, a na całym świecie używa go ponad 8 milionów programistów. Rewolucja cyfrowa już postawiła programistów w centrum siły roboczej, a trend ten ogromnie się zwielokrotnił w świecie post-Covid. W rezultacie języki programowania stały się istotnym elementem naszego życia. Współczesny świat opiera się na udanym zastosowaniu różnych języków programowania. Python zajmuje uprzywilejowaną pozycję wśród języków programowania ze względu na jego dynamiczną wszechstronność, niską przegadanność, elastyczność i przyjazność dla użytkownika. Kilku światowych liderów oprogramowania, w tym Google, Facebook i Netflix, używa Pythona do codziennych zadań związanych z programowaniem, automatyzacji i organizacji danych.

Niezależnie od tego, czy jesteś profesjonalistą w Pythonie, czy dopiero zaczynasz, wiesz, że typy danych są podstawową koncepcją programowania w Pythonie. Typy danych w Pythonie to po prostu klasyfikacja elementów danych. Każda klasyfikacja danych ma określoną wartość, a każda wartość w Pythonie ma swój unikalny typ danych. Te typy danych reprezentują klasy, a wystąpienia tych klas lub obiektów nazywane są zmiennymi. Obiekt jest podstawową jednostką Pythona. Typy danych w Pythonie pomagają ustalić rodzaj operacji, którą można wykonać na określonych danych. Uczenie się i rozumienie typów danych to najważniejsze kroki do osiągnięcia biegłości w Pythonie.

W tym artykule omówiono różne rodzaje typów danych w Pythonie. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, jak przełamać udaną ścieżkę kariery w nauce o danych.

Standardowe lub wbudowane typy danych w Pythonie

W Pythonie jest 5 wbudowanych typów danych.

1. Typ numeryczny

Numeryczne typy danych w Pythonie odnoszą się do danych o wartości liczbowej. Ta wartość liczbowa może być liczbą całkowitą, liczbą zmiennoprzecinkową lub liczbą zespoloną zdefiniowaną odpowiednio jako int, float i klasa złożona. Jak sugerują nazwy, klasa int zawiera liczby całkowite dodatnie lub ujemne, klasa float zawiera liczby rzeczywiste z kropkami dziesiętnymi, a klasa zespolona zawiera liczby zespolone zapisane w postaci x + yj, gdzie x jest częścią rzeczywistą, a y częścią urojoną.

2. Typ sekwencji

Sekwencja to uporządkowana kolekcja w Pythonie, która umożliwia przechowywanie wielu wartości w zorganizowany sposób. W Pythonie istnieją trzy główne typy sekwencji.

• Strunowy

Łańcuch znaków w Pythonie, reprezentowany przez klasę str, jest zbiorem jednego lub więcej znaków w pojedynczym, podwójnym lub potrójnym cudzysłowie. Wszystkie znaki pojawiające się między cudzysłowami są elementami tego konkretnego ciągu. Nazywa się to sekwencją znaków Unicode. W zależności od pojemności pamięci systemu, łańcuch może przechowywać n liczb znaków. Należy jednak pamiętać, że usuwanie lub modyfikowanie ciągów jest niedozwolone ze względu na ryzyko błędu.

• Lista

Lista jest definiowana po prostu jako uporządkowana sekwencja elementów i jest jednym z najbardziej elastycznych typów danych w Pythonie. Najlepszą cechą typu danych listy jest to, że nie wymaga, aby wartości na liście były tego samego typu danych. To sprawia, że ​​lista jest bardzo wszechstronna pod względem użytkowania.

• Krotka

Krotka to niemodyfikowalna uporządkowana sekwencja elementów reprezentowanych w nawiasach i oddzielonych przecinkami. Ponieważ nie można ich zmienić, krotki mają szybsze wykonanie i są zwykle używane do ochrony danych przed zapisem.

3. Typ Boole'a

Reprezentowana przez klasę bool, boolean jest typem danych w Pythonie, któremu można przypisać wartość true lub false. Obiekty inne niż boolean mogą być również oceniane w kontekstach logicznych w Pythonie. Ta koncepcja jest zakorzeniona w algebrze Boole'a i logice matematycznej.

4. Ustaw typ

Zbiór to nieuporządkowany typ danych w Pythonie, który jest zbiorem unikalnych elementów. Jest modyfikowalny i nie zawiera zduplikowanych elementów. Nawiasy klamrowe definiują zestaw, a przecinki służą do oddzielania wartości. Użyteczność zestawu typu danych jest zwiększona, ponieważ operacje takie jak przecięcie i suma mogą być wykonywane na dwóch zestawach razem.

5. Typ słownika

Podobnie jak zestaw, słownik jest również nieuporządkowanym zbiorem wartości danych, który przechowuje pary klucz: wartość. W przeciwieństwie do innych jednowartościowych typów danych ten typ danych służy do przechowywania i obsługi dużych ilości złożonych danych, takich jak mapy. Unikalną cechą słownikowego typu danych jest zoptymalizowany proces pobierania danych, w którym można pobrać tylko określoną wartość, jeśli zna się jej klucz.

To podsumowuje różne rodzaje typów danych w Pythonie. Typy danych w Pythonie należą do fundamentalnych koncepcji języka programowania Python, które stają się ważne podczas ubiegania się o różne stanowiska związane z nauką danych. Podczas gdy języki programowania są kluczowym narzędziem w nauce o danych, Python jest jednym z najczęściej używanych języków. Jeśli więc aspirujesz do kariery naukowej w dziedzinie danych, warto zainwestować czas we wzmocnienie tych podstawowych koncepcji Pythona.

Możliwości zawodowe

Trudno się dziwić, że data science i analitycy specjalizujący się w Pythonie należą do najbardziej poszukiwanych profesjonalistów na rynku pracy. Jako specjalista ds. nauki danych można znaleźć dobrze satysfakcjonującą pozycję w kilku sektorach technologii, takich jak tworzenie stron internetowych, uczenie maszynowe, tworzenie aplikacji mobilnych lub internetowych, a nawet tworzenie gier.

Rzeczywiście donosi, że średnia pensja podstawowa amerykańskiego naukowca zajmującego się danymi wynosi 113 821 dolarów rocznie, co jest przyzwoitą pensją jak na amerykańskie standardy życia. Oprócz tego, że jest lukratywna, praca ta wiąże się również z długoterminową stabilnością ze względu na bezcenną twierdzę, którą naukowcy i programiści danych opanowali w dzisiejszym świecie.

Jak odnieść sukces w nauce o danych?

Pierwszym krokiem do odniesienia sukcesu w nauce o danych jest zbudowanie mocnych podstaw w tym temacie i rozwinięcie odpowiedniego języka programowania i umiejętności kodowania. Większość kandydatów robi to, zapisując się na licencjat z informatyki, inżynierii danych lub dowolnej pokrewnej dziedziny. Firmy cenią również solidną wiedzę branżową oraz doświadczenie w pracy lub stażu u potencjalnych kandydatów. Ponadto posiadanie zaawansowanego certyfikatu z programu cieszącego się renomą na całym świecie dodaje plus do twojego CV, ponieważ daje ci przewagę nad innymi kandydatami.

Jeśli chcesz podnieść swoje umiejętności w zakresie nauki o danych, upGrad oferuje zaawansowany program w zakresie nauki o danych we współpracy z IIIT-B, czołowym instytutem technologicznym o światowej sławie. Ten 12-miesięczny program buduje wiedzę branżową dzięki ponad 20 projektom branżowym i indywidualnym sesjom mentorskim z ekspertami branżowymi. Kurs przeznaczony dla pracujących profesjonalistów zapewnia elastyczność w godzinach nauki i zapewnia dostęp do Python, MySQL, Tableau i wielu innych narzędzi branżowych. Dodatkowo można również zdecydować się na certyfikat z wyróżnieniem na 3+ CGPA z tego programu.

upGrad jest dobrze znany z posiadania bazy uczniów w ponad 85 krajach, ponad 40 000 płatnych uczniów na całym świecie i ponad 500 000 pracujących profesjonalistów. Programy gwarantują 360-stopniową pomoc w karierze i uczenie się peer-to-peer, co zapewnia fantastyczne doświadczenie edukacyjne dla każdego kandydata.

Wniosek

Wpływ nauki o danych w sektorze cyfrowym rośnie z każdym dniem, podobnie jak rynek pracy. Tak więc, jeśli chcesz wskoczyć na modę, teraz jest najlepszy czas, aby to zrobić, ponieważ zapotrzebowanie na wykwalifikowanych ekspertów w dziedzinie analizy danych będzie tylko rosło w przyszłości.