Los científicos de datos no pueden sobresalir en Python sin dominar estas funciones | por Jiayan Yin | agosto, 2024

Introducción a las funciones principales de Python, casos de uso, scripts y mecanismos subyacentes

En mi último artículo hablé de las funciones definidas por el usuario de SQL, pero, en comparación con SQL, Python se destaca por su versatilidad en el diseño de funciones. Según mi experiencia trabajando en empresas tecnológicas, es evidente que ningún proyecto de ciencia de datos puede completarse sin el uso extensivo de las funciones de Python. Python se ha convertido en una herramienta fundamental para que los científicos de datos administren y analicen datos de manera eficiente, aborden tareas complejas e implementen funciones de productos. Con su amplia gama de funciones como núcleo, Python demuestra ser una herramienta poderosa en el campo de la ciencia de datos. Sin embargo, con tantos tipos de funciones disponibles, es difícil e imposible que los científicos de datos se familiaricen con todas ellas. El artículo de hoy cubrirá los 8 tipos principales de funciones que se usan comúnmente en la ciencia de datos del mundo real, explicando la lógica intrincada y los mecanismos detrás de ellas que otros tutoriales rara vez mencionan. Este artículo también aclarará la confusión entre los diferentes tipos de funciones que a menudo se confunden entre sí. Finalmente, un miniproyecto demostrará cómo aplicar de manera efectiva varias de estas funciones en la práctica.