Python e além: expanda seu kit de ferramentas de programação de ciência de dados

A quantidade de código que os cientistas de dados precisam escrever como parte de seu trabalho varia muito entre organizações e projetos, assim como seu nível de complexidade. Independentemente de onde você chegar no espectro de intensidade de programação, porém, é difícil argumentar contra o valor de adicionar profundidade e alcance às suas habilidades de codificação.

Para apoiá-lo nessa jornada, reunimos vários guias estelares para ajudá-lo a ampliar seus horizontes além dos fundamentos do Python que você (provavelmente) dominou no início de seu treinamento em ciência de dados.

Desde os fundamentos do aprendizado de novos idiomas até a fronteira emergente da computação quântica, deve haver o suficiente aqui para qualquer profissional de dados escolher sua própria aventura.

• Concentre-se no desempenho . Seu código é sempre um meio para um fim; em contextos de negócios, escrevê-lo de forma ineficiente pode ter um efeito negativo real nos resultados. Como Naomi Kriger demonstra em um passo a passo de um projeto recente de melhoria de latência, algumas pequenas mudanças podem fazer uma grande diferença.
• A arte do pivô . O guia de Susan Maina para tabelas dinâmicas do Pandas é um recurso completo e útil. Ele aborda os detalhes básicos da manipulação de dados por meio dessa ferramenta e, ainda mais importante, explica quando as tabelas dinâmicas devem ser usadas e que tipos de insights elas podem ajudar a gerar.
• Torne-se um programador multilíngue . Há muitas razões pelas quais um cientista de dados pode decidir mergulhar em uma segunda (ou terceira) linguagem de programação: pode ser uma etapa necessária para conseguir um emprego empolgante ou você pode apenas sentir vontade de explorar algo novo. A cartilha de Kay Jan Wong sobre o aprendizado de novos idiomas é uma leitura obrigatória, independentemente da sua motivação.

• Julia aficionados do mundo, uni-vos ! Emma Boudreau trabalha com a linguagem Julia há cerca de seis anos e já viu suas poderosas habilidades em ação muitas vezes. O novo compêndio de Emma reúne nada menos que 20 dicas e truques para qualquer pessoa que queira dar um impulso aos seus fluxos de trabalho baseados em Julia.
• Desenvolva algum músculo SQL . De uma das linguagens mais novas, nos voltamos para um veterano confiável e grisalho: SQL. Pode estar se aproximando de seu 50º (!) aniversário - uma eternidade para qualquer tecnologia recente - mas os profissionais de dados ainda a usam diariamente, e o resumo de "enigmas" de Matt Sosna o levará a aprimorar seu ofício de consulta.
• Dando um salto quântico . Se conversas recentes sobre computação quântica deixaram você confuso, ou pelo menos não totalmente certo do que se trata essa tecnologia emergente, não perca aintrodução acessível de Kory Becker . Ele nos orienta através de alguns dos principais conceitos básicos e, em seguida, incentiva os leitores a programar seu próprio jogo de adivinhação de números mágicos com Python e a biblioteca Qiskit.
• Enfrente problemas do mundo real . Você gostaria de aproveitar suas habilidades de programação para ajudar a promover a sustentabilidade e comunidades vibrantes e habitáveis? Esteja você procurando inspiração, orientação concreta ou ambos, publicamos recentemente uma coleção abrangente de artigos que cobrem planejamento urbano, otimização da cadeia de suprimentos e conservação da vida selvagem (entre outros tópicos), e muitos deles incluem uma forte experiência prática componente de codificação.

Até a próxima Variável,

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