Python tabanlı bir araştırma ortamı

Giderek artan sayıda insan, akademik ve bilimsel araştırmalar da dahil olmak üzere, çalışmalarının birincil hedefi olarak veriye dayalı sonuçlar çıkarmaya odaklanıyor.

Büyük miktarda veriyi işlemek için birçok kullanıcı Microsoft Excel veya Google E-Tablolar gibi yazılımlara güvenmektedir. Çok fazla potansiyele sahip olsalar da, bu araçların büyük miktarda veriyi kavrayamama da dahil olmak üzere birçok eksikliği vardır.

Python için durum böyle değil. Bu, inanılmaz derecede hızlı büyüyen en iyi programlama dillerinden biridir. Araştırma söz konusu olduğunda Python'un birçok faydası vardır. Bu makalede bunlara bir göz atacağız

Araştırmalarda Python Nasıl Bir Rol Oynuyor?

Akademisyenler ve diğer araştırmacılar için çeşitli araştırma becerileri mevcuttur. Yeni başlayan programcılar için mevcut olan birçok programlama dili arasında Python, en kullanıcı dostu ve erişilebilir olanlardan biri olarak öne çıkıyor. Python ile programlama çok çeşitli araştırma görevlerini yerine getirebilir. Python'un açık kaynak paketleri araştırmacılara çeşitli şekillerde yardımcı olabilir.

Veri Toplama

Python, kullanıcılara araştırma projelerinin çeşitli yönleri üzerinde tam kontrol sağlar ve bu da veri toplama söz konusu olduğunda caziptir. Örneğin, elektronik anketler ve davranışsal deneyler, zamanlamanın ölçülmesi ve görsel veya işitsel içeriğin sunulması üzerinde daha kolay bir şekilde oluşturulabilir. Özünde Python, programlama kullanarak neredeyse tüm Web verilerini almanıza olanak tanır. Python aracılığıyla tüm bilgilere kolayca erişilebilecek tek bir yer.

Veri İşleme ve Yönetimi

Python tabanlı paket, verileri düzenlemek ve yönetmek için birçok seçenek sunar. Uygulama, aynı anda birden fazla dosya veya klasör oluşturmanıza, yerini değiştirmenize, çoğaltmanıza veya değiştirmenize olanak tanır. Python'daki bir modülatör, kullanıcıların bilgisayarın işletim sistemiyle etkileşime girmesine olanak tanır; bu, elektronik tablo olmayan büyük miktarda veriyi işlemek için özellikle yararlı olabilir.

Veri Analizi

Python ayrıca çok sayıda istatistik türü gerçekleştirebilir. Örneğin pandas paketi, veri sütunları arasında hızlı bir Pearson korelasyon hesaplaması yapmanızı sağlar. Pandas ve istatistik modellerinin yanı sıra Scikit-learn de eklendiğinde Python'un veri analizi yetenekleri önemli ölçüde artmıştır.

Python'u Bu Kadar İyi Bir Araştırma Aracı Yapan Nedir?

Araştırma ortamı da dahil olmak üzere, modern dünyada bilgisayarlar ve akıllı telefonlar hayatımızın pek çok yönünü değiştirmiştir. Bilim insanları veri depolamak için giderek daha fazla elektronik formatlara geçiş yapıyor ve bu da muazzam hacimlerde veri üretilmesine neden oluyor.

Python programlama dili, araştırma alanında çok çeşitli görevlere çözümler üreten veri bilimcileri için vazgeçilmez bir araçtır. Araştırmacılar bu platformda bulunan çeşitli araçları kullanarak verilerden önemli içgörüler elde edebilirler. Sıradan görevler için çok fazla zaman harcamak yerine kodlama kullanarak araştırmalar daha hızlı ve verimli bir şekilde tamamlanabilir.

Python'da çok sayıda genişletme özelliği bulunmaktadır. Bilimsel hesaplama için popüler bir Python kütüphanesi olan NumPy, artık Fortran alt programlarını Python'a dönüştüren bir paket olan F2Py'yi içeriyor. Python ayrıca, özellikle büyük veri kümelerinin işlenmesini gerektiren bilimsel hesaplama için mükemmel giriş/çıkış seçenekleri sunar.
Python'da bir dizi bilimsel hesaplama işlevi yerleşiktir. SciPy kütüphanesi ve birkaç bağımsız 'Scikit-learn' araç setinden oluşan SciPy ekosistemleri, çoğu Python dağıtımına dahil edilmiştir. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve matris indirgemeye ek olarak, sklearn kütüphanesi çeşitli verimli istatistiksel araçlar sağlar.
Python'un dinamik kütüphaneleri ile grafiksel görselleştirme kolaylaşır. Matplotlib, çoğu kullanıcının zaten çalışmaya alışkın olacağı Python için MATLAB tabanlı bir çizim kütüphanesidir. Açık kaynaklı bir grafik kütüphanesi olan Plotly, yüksek seviyeli, etkileşimli grafikler oluşturmak için Plotly.js kullanır.
Python'da çeşitli görev otomasyon özellikleri mevcuttur. Yerleşik komut dosyası özellikleri sayesinde otomasyonu iyi bir şekilde kolaylaştıran bir dizi Python paketi vardır. Zaman alan görevleri otomatikleştirmek ve verileri günlüğe kaydetmek için az miktarda çaba gerekir.
Yeni araştırmacılar genellikle verilerini manipüle etmek, yeniden şekillendirmek ve işlemek için ne kadar zaman ayıracaklarını yanlış hesaplarlar. Veri işleme Python'un en güçlü yönüdür. Yeni araştırmacılar için bu çok iyi bir kaynaktır. SQL veritabanlarındaki yinelenen girişler Python kullanılarak belirlenebilir ve silinebilir.

Python dilinin araştırmada sonsuz sayıda kullanımı vardır, ancak bunlar en önemli kullanımlardır. Bu dil, yeni başlayanlardan deneyimli bilim insanlarına kadar herkese fayda sağlayabilir. Python'u çalışmayı basitleştirmek için kullanmanın yanı sıra zamandan tasarruf etmek veya gelecekte onu kullanarak ek araştırmalar yapmak da mümkündür.

Sadece Birkaç Tıklama ile Bilimsel Figürlerinizi Noktasal Olarak Çizdirebilirsiniz

İnfografiklerle bilimsel illüstrasyonlarınızı ve iletişiminizi daha etkili hale getirin. Grafiğe Dikkat Edin aracı size çok çeşitli tasarım seçeneklerinde yardımcı olabilir ve daha geniş bilimle ilgili 65.000'den fazla bilimsel olarak doğru görüntüye erişim sunar.