Diverse tipuri de date în Python și aplicații

În ultimele două decenii, Python a devenit cel mai important limbaj de programare din industria IT, cu peste 8 milioane de dezvoltatori care îl folosesc la nivel global. Revoluția digitală a pus deja dezvoltatorii în centrul forței de muncă, iar această tendință s-a multiplicat enorm în lumea post-Covid. Drept urmare, limbajele de programare au devenit un element esențial al vieții noastre. Lumea modernă se bazează pe aplicarea cu succes a diferitelor limbaje de programare. Python se bucură de o poziție privilegiată în rândul limbajelor de programare datorită versatilității sale dinamice, cuvintelor reduse, flexibilității și ușurinței de utilizare. Câțiva lideri mondiali de software, inclusiv Google, Facebook și Netflix, folosesc Python pentru sarcinile lor zilnice de operațiuni de dezvoltare, automatizare și organizare a datelor.

Indiferent dacă sunteți un profesionist Python sau cineva care abia la început, ați ști că tipurile de date sunt un concept fundamental în programarea Python. Tipurile de date din Python sunt pur și simplu clasificarea elementelor de date. Fiecare clasificare a datelor are o valoare specifică și fiecare valoare din Python are tipul său unic de date. Aceste tipuri de date reprezintă clase, iar instanțele acestor clase sau obiecte sunt numite variabile. Obiectul este unitatea primară a lui Python. Tipurile de date din Python ajută la stabilirea tipului de operație care poate fi efectuată asupra unei anumite date. Învățarea și înțelegerea tipurilor de date sunt cei mai importanți pași pentru a deveni competenți în Python.

Acest articol discută diferitele tipuri de date din Python. Citiți mai departe pentru a afla cum să parcurgeți o carieră de succes în știința datelor.

Tipuri de date standard sau încorporate în Python

Există 5 tipuri de date în Python care sunt încorporate.

1. Tip numeric

Tipurile de date numerice din Python se referă la date cu o valoare numerică. Această valoare numerică poate fi un întreg, un număr flotant sau un număr complex este definit ca int, float și, respectiv, clasă complexă. După cum sugerează numele, clasa int conține numere întregi pozitive sau negative, clasa float are numere reale cu zecimale, iar clasa complexă conține numere complexe scrise sub forma x + yj, unde x este partea reală și y partea imaginară.

2. Tipul secvenței

O secvență este o colecție ordonată în Python care permite stocarea mai multor valori într-o manieră organizată. Există trei tipuri principale de secvențe în Python.

• Şir

Un șir în Python, reprezentat printr-o clasă str, este o colecție de unul sau mai multe caractere într-un ghilimele simple, duble sau triple. Toate caracterele care apar între ghilimele sunt elemente din acel șir special. Aceasta se numește o secvență de caractere Unicode. În funcție de capacitatea de memorie a sistemului, un șir poate stoca n numere de caractere. Dar este important să rețineți că ștergerea sau modificarea șirurilor de caractere nu este permisă din cauza riscului unei erori.

• Listă

O listă este definită pur și simplu ca o secvență ordonată de elemente și este unul dintre cele mai flexibile tipuri de date din Python. Cea mai bună caracteristică a unui tip de date listă este că nu necesită ca valorile din listă să fie de același tip de date. Acest lucru face o listă extrem de versatilă în ceea ce privește utilizarea.

• tuplu

Un tuplu este o succesiune ordonată nemodificabilă de elemente reprezentate prin paranteze și separate prin virgule. Deoarece nu pot fi modificate, tuplurile au o execuție mai rapidă și sunt utilizate în general pentru datele de protecție la scriere.

3. Tip boolean

Reprezentat de clasa bool, boolean este un tip de date în Python căruia i se poate atribui o valoare adevărată sau falsă. Obiectele non-booleene pot fi evaluate și în contexte booleene în Python. Acest concept este înrădăcinat în algebra booleană și logica matematică.

4. Setați tipul

Un set este un tip de date neordonat în Python, care este o colecție de elemente unice. Este modificabil și nu are elemente duplicat. Acoladele definesc un set, iar virgulele sunt folosite pentru a separa valorile. Utilitatea unui tip de date set este sporită deoarece operațiuni precum intersecția și unirea pot fi efectuate pe două seturi împreună.

5. Tip dicționar

Ca și setul, un dicționar este, de asemenea, o colecție neordonată de valori de date care deține cheia: perechi valori. Spre deosebire de alte tipuri de date cu o singură valoare, acest tip de date este utilizat pentru a stoca și a trata volume mari de date complexe, cum ar fi hărți. O caracteristică unică a tipului de date dicționar este procesul optimizat de recuperare a datelor în care se poate prelua o anumită valoare doar dacă cunoaște cheia acesteia.

Aceasta rezumă diferitele tipuri de date din Python. Tipurile de date din Python se numără printre conceptele de bază ale limbajului de programare Python, care devin importante atunci când se aplică pentru diferite roluri de știință a datelor. În timp ce limbajele de programare sunt un instrument esențial în știința datelor, Python este unul dintre cele mai utilizate limbaje. Deci, dacă ești cineva care aspiră la o carieră în știința datelor, merită să investești timp în consolidarea acestor concepte de bază Python.

Oportunități de carieră

Nu este deloc o surpriză faptul că oamenii de știință de date și analiștii specializați în Python sunt printre cei mai căutați profesioniști de pe piața muncii. În calitate de profesionist în știința datelor, puteți găsi o poziție bine răsplătită în mai multe sectoare tehnologice, cum ar fi dezvoltarea web, învățarea automată, dezvoltarea de aplicații mobile sau web sau chiar dezvoltarea de jocuri.

Indeed raportează că salariul de bază mediu al unui cercetător de date din SUA este de 113.821 USD pe an, ceea ce este un salariu frumos pentru standardele de trai americane. Pe lângă faptul că este profitabilă, slujba vine și cu stabilitate pe termen lung, datorită fortății neprețuite pe care oamenii de știință de date și dezvoltatorii au ajuns să o controleze în lumea de astăzi.

Cum să ai succes în știința datelor?

Primul pas pentru a avea succes în știința datelor este de a construi o bază solidă în materie și de a dezvolta un limbaj de programare relevant și abilități de codare. Majoritatea candidaților fac acest lucru prin înscrierea la o diplomă de licență în informatică, ingineria datelor sau orice domeniu conex. Companiile apreciază, de asemenea, cunoștințele solide din industrie, împreună cu experiența anterioară de muncă sau de stagiu la potențialii candidați. În plus, deținerea unei certificări avansate dintr-un program de renume global adaugă un plus CV-ului dvs., deoarece vă oferă un avantaj câștigător față de ceilalți candidați.

Dacă doriți să vă îmbunătățiți abilitățile în știința datelor, upGrad oferă un program avansat în știința datelor în parteneriat cu IIIT-B, un institut de tehnologie de top de renume global. Acest program de 12 luni dezvoltă expertiză în industrie cu peste 20 de proiecte din industrie și sesiuni de mentorat unu-la-unu cu experți din industrie. Conceput pentru profesioniștii care lucrează, cursul oferă flexibilitate în orele de învățare și oferă acces la Python, MySQL, Tableau și multe alte instrumente din industrie. În plus, se poate opta și pentru un certificat de onoare pe 3+ CGPA din acest program.

upGrad este binecunoscut pentru că are o bază de cursanți din peste 85 de țări, peste 40.000 de cursanți plătiți la nivel global și peste 500.000 de profesioniști activi. Programele garantează asistență în carieră de 360 ​​de grade și învățare peer-to-peer, ceea ce face o experiență de învățare fantastică pentru orice candidat.

Concluzie

Impactul științei datelor în sectorul digital crește în fiecare zi, la fel și piața muncii pentru aceasta. Prin urmare, dacă doriți să vă urcați în treabă, acum este cel mai bun moment pentru a o face, deoarece cererea de experți calificați în știința datelor va crește doar în viitor.