Различные типы данных в Python и приложениях

Опубликовано: 2022-01-05

За последние два десятилетия Python стал ведущим языком программирования в ИТ-индустрии, его используют более 8 миллионов разработчиков по всему миру. Цифровая революция уже поставила разработчиков в центр рабочей силы, и эта тенденция значительно усилилась в пост-ковидном мире. В результате языки программирования стали неотъемлемым элементом нашей жизни. Современный мир работает на успешном применении различных языков программирования. Python занимает привилегированное положение среди языков программирования благодаря своей динамической универсальности, малому количеству слов, гибкости и удобству для пользователя. Несколько мировых лидеров программного обеспечения, в том числе Google, Facebook и Netflix, используют Python для своих повседневных задач разработки, автоматизации и организации данных.

Независимо от того, являетесь ли вы профессионалом Python или только начинаете, вы должны знать, что типы данных являются фундаментальной концепцией программирования Python. Типы данных в Python — это просто классификация элементов данных. Каждая классификация данных имеет определенное значение, и каждое значение в Python имеет свой уникальный тип данных. Эти типы данных представляют классы, а экземпляры этих классов или объектов называются переменными. Объект является основной единицей Python. Типы данных в Python помогают определить тип операции, которая может быть выполнена с конкретными данными. Изучение и понимание типов данных — это первые шаги к освоению Python.

В этой статье обсуждаются различные типы типов данных в Python. Читайте дальше, чтобы узнать, как сделать успешную карьеру в науке о данных.

Оглавление

Стандартные или встроенные типы данных в Python

В Python есть 5 встроенных типов данных.

1. Числовой тип

Числовые типы данных в Python относятся к данным с числовым значением. Это числовое значение может быть целым числом, числом с плавающей запятой или комплексным числом, определенным как int, float и комплексный класс соответственно. Как следует из названий, класс int содержит положительные или отрицательные целые числа, класс float содержит действительные числа с десятичными точками, а класс complex содержит комплексные числа, записанные в форме x + yj, где x — действительная часть, а y — мнимая часть.

2. Тип последовательности

Последовательность — это упорядоченная коллекция в Python, которая позволяет организованно хранить несколько значений. В Python есть три основных типа последовательностей.

  • Нить

Строка в Python, представленная классом str, представляет собой набор из одного или нескольких символов в одинарных, двойных или тройных кавычках. Все символы, находящиеся между кавычками, являются элементами этой конкретной строки. Это называется последовательностью символов Unicode. В зависимости от объема памяти системы строка может хранить n символов. Но важно помнить, что удаление или изменение строк не допускается из-за риска ошибки.

  • Список

Список определяется просто как упорядоченная последовательность элементов, и это один из самых гибких типов данных в Python. Наилучшей характеристикой спискового типа данных является то, что он не требует, чтобы значения в списке были одного и того же типа данных. Это делает список очень универсальным с точки зрения использования.

  • Кортеж

Кортеж — это неизменяемая упорядоченная последовательность элементов, представленная скобками и разделенная запятыми. Поскольку кортежи нельзя изменить, они выполняются быстрее и обычно используются для защиты данных от записи.

3. Логический тип

Представленный классом bool, boolean — это тип данных в Python, которому может быть присвоено значение true или false. Небулевы объекты также могут быть оценены в логических контекстах в Python. Эта концепция уходит корнями в булеву алгебру и математическую логику.

4. Установите тип

Набор — это неупорядоченный тип данных в Python, представляющий собой набор уникальных элементов. Он изменяем и не имеет повторяющихся элементов. Скобки определяют набор, а запятые используются для разделения значений. Полезность типа данных набора повышается, поскольку такие операции, как пересечение и объединение, могут выполняться над двумя наборами вместе.

5. Тип словаря

Как и набор, словарь также представляет собой неупорядоченную коллекцию значений данных, содержащую пары ключ: значение. В отличие от других типов данных с одним значением, этот тип данных используется для хранения и обработки больших объемов сложных данных, таких как карты. Одной из уникальных особенностей типа данных словаря является оптимизированный процесс извлечения данных, при котором можно получить определенное значение только в том случае, если известен его ключ.

Это суммирует различные типы типов данных в Python. Типы данных в Python являются одними из основополагающих концепций языка программирования Python, которые становятся важными при приеме на работу в различных областях науки о данных. В то время как языки программирования являются ключевым инструментом в науке о данных, Python является одним из наиболее широко используемых языков. Так что, если вы стремитесь к карьере в науке о данных, стоит потратить время на укрепление этих основных концепций Python.

Карьерные возможности

Неудивительно, что специалисты по данным и аналитики, специализирующиеся на Python, являются одними из самых востребованных специалистов на рынке труда. Как специалист по науке о данных, можно найти хорошо оплачиваемую должность в нескольких технологических секторах, таких как веб-разработка, машинное обучение, разработка мобильных или веб-приложений или даже разработка игр.

Действительно сообщает, что средняя базовая зарплата специалиста по данным в США составляет 113 821 доллар в год, что является хорошей зарплатой по американским стандартам жизни. Помимо прибыльности, эта работа также предполагает долгосрочную стабильность из-за бесценного оплота, которым сегодня в мире стали управлять специалисты по обработке и анализу данных и разработчики.

Как добиться успеха в науке о данных?

Первым шагом к успеху в науке о данных является создание прочной основы в предмете и развитие соответствующего языка программирования и навыков кодирования. Большинство кандидатов делают это, поступив на степень бакалавра в области компьютерных наук, обработки данных или любой смежной области. Компании также ценят хорошие отраслевые знания наряду с прошлым опытом работы или стажировки потенциальных кандидатов. Кроме того, наличие расширенной сертификации всемирно известной программы добавит плюс к вашему резюме, поскольку дает вам преимущество перед другими кандидатами.

Если вы хотите повысить квалификацию в области науки о данных, upGrad предлагает продвинутую программу в области науки о данных . в партнерстве с IIIT-B, ведущим технологическим институтом с мировым именем. Эта 12-месячная программа накапливает отраслевой опыт благодаря более чем 20 отраслевым проектам и индивидуальным наставническим занятиям с отраслевыми экспертами. Курс, разработанный для работающих профессионалов, обеспечивает гибкость часов обучения и предоставляет доступ к Python, MySQL, Tableau и многим другим отраслевым инструментам. Кроме того, в этой программе можно также выбрать сертификат с отличием на 3+ CGPA.

upGrad хорошо известен тем, что у него есть база учащихся, охватывающая более 85 стран, более 40 000 платных учащихся по всему миру и более 500 000 работающих профессионалов. Программы гарантируют 360-градусную помощь в карьере и взаимное обучение, что обеспечивает фантастический опыт обучения для любого кандидата.

Заключение

Влияние науки о данных в цифровом секторе растет с каждым днем, как и рынок труда. Таким образом, если вы хотите запрыгнуть на подножку, сейчас самое подходящее время для этого, поскольку спрос на квалифицированных специалистов по науке о данных будет только расти в будущем.

Насколько проста наука о данных?

Наука о данных — это высокотехнологичный предмет и область работы. Таким образом, обучение часто идет по крутой кривой. Однако, если можно освоить основные концепции и приложения, науку о данных становится легче понять. Организованная программа помогает в этом путешествии.

Сколько времени нужно, чтобы освоить Python?

Изучение Python может занять от нескольких недель до нескольких месяцев, в зависимости от существующего уровня знаний и опыта человека, частоты практики, преданности делу и внешней поддержки. Python — один из самых простых языков программирования для изучения, и большинство людей могут свободно овладеть им за пару недель. Однако, чем больше человек практикуется, тем больше утонченности он приобретает.

Каково минимальное право на участие в курсе upGrad?

Минимальным правом на участие в продвинутой программе в области науки о данных является степень бакалавра или диплом. Опыт программирования не обязателен, и учащиеся последнего года бакалавриата также имеют право подать заявку.