Python Basics: Setting Up Your Data Science Environment

Installation von Python und relevanten Bibliotheken

Python installieren und konfigurieren

Um Python einzurichten, laden Sie die Installationsdatei von der offiziellen Website herunter und folgen den Installationsanweisungen. Nach der Installation ist es wichtig, die Umgebungsvariablen korrekt zu setzen, damit Python von der Kommandozeile aus zugänglich ist. In manchen Fällen kann die Wahl einer integrierten Entwicklungsumgebung bereits helfen, die Konfiguration zu vereinfachen und sofort mit dem Programmieren zu beginnen.

Essentielle Data-Science-Bibliotheken

Für Data Science sind zahlreiche Python-Bibliotheken essenziell. Dazu zählen unter anderem NumPy für numerische Berechnungen, Pandas für Datenmanipulation und Matplotlib für Visualisierungen. Diese Bibliotheken bieten eine robuste Grundlage für sämtliche Analyseaufgaben und erleichtern das Arbeiten mit großen Datenmengen erheblich. Die Installation erfolgt meist über Paketmanager wie pip oder conda.

Paketverwaltung mit pip und conda

Die Verwaltung von Python-Paketen erfolgt hauptsächlich mit pip, dem Python-eigenen Paketmanager. Alternativ bietet sich conda an, insbesondere wenn eine umfassende Umgebung mit zahlreichen Abhängigkeiten benötigt wird. Beide Tools ermöglichen es, Bibliotheken einfach zu installieren, zu aktualisieren und zu deinstallieren. Die Wahl zwischen pip und conda hängt von den individuellen Projektanforderungen und Präferenzen ab.

Auswahl und Nutzung von Entwicklungsumgebungen

Jupyter Notebooks sind bei Data Scientists äußerst beliebt, da sie eine interaktive Arbeitsweise ermöglichen. Code, Visualisierungen und Textbeschreibungen können direkt nebeneinander dargestellt werden, was die Dokumentation und Analyse in Echtzeit erleichtert. Notebooks eignen sich hervorragend für explorative Datenanalyse und zur Präsentation von Ergebnissen.

Verwendung von virtuellen Umgebungen

Python liefert standardmäßig das Modul venv, mit dem sich virtuelle Umgebungen ohne zusätzliche Tools erstellen lassen. Es ist ein einfaches und effizientes Mittel, um die Abhängigkeiten eines Projekts isoliert zu halten. Die Nutzung von venv ist unkompliziert und erfordert lediglich einige Befehle, um die Umgebung zu erstellen, zu aktivieren und wieder zu deaktivieren.