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為什么Python是數據科學最好的選擇?奇酷教育全方位解析!

來源:奇酷教育 發表于:

  Python編程語言擁有諸多用于網絡應用開發、圖形用戶界面、數據分析、數據可視化等工作的框架和特性。Python可能不是網絡應用開發的理想

  Python編程語言擁有諸多用于網絡應用開發、圖形用戶界面、數據分析、數據可視化等工作的框架和特性。Python可能不是網絡應用開發的理想選擇,但是正被很多機構廣泛用于評估大型數據集(dataset)、數據可視化、進行數據分析或制作原型。在數據科學領域,Python編程語言正不斷獲得用戶的親睞。
為什么將Python用于數據科學是最好的選擇?
  Python編程是驅動大數據、金融、統計和數字運算的核心科技,而它的語法卻像英語一樣易懂。近來,由于擁有多個針對機器學習、自然語言處理、數據視覺化、數據探索、數據分析和數據挖掘的插件,豐富的Python數據科學生態體系得到了較大的發展,甚至有將數據科學社區Python化的趨勢。今天,面向數據科學的Python已經具備了清洗、轉換和處理大數據的所有工具。對于數據分析師崗位來說,掌握Python也是最受歡迎的技能。一名具備Python編程能力的數據科學家,可以在紐約掙到平均年薪14萬美元的工資。
為什么數據科學家喜歡使用Python語言?
  數據科學家喜歡那些能夠快速輸出原型,幫助他們輕松地記錄下自己的想法和模型的編程環境。他們喜歡通過分析巨量的數據集,得出結論,完成工作。而Python編程語言則是開發數據科學應用的多面手,因為它能幫助數據科學家,以最短最優的時間進行編碼、調試、運行并獲取結果,從而高效地完成工作。
  Python遵循統一的設計哲學,注重可用性、可讀性,對于數據科學的學習曲線也較低。
  Python有很高的可擴展性,且與Matlab、Stata等語言相比,運行更加快速。
  另外,Python生態系統中還在涌現出更多的數據視覺化庫,以及炫酷的應用編程結構,目的是使用圖形更好地展現數據分析的結果。Python社區有著諸如Sci-Kit learn、NumPy、Pandas、Statsmodel和SciPy等許多優秀的數據分析庫。這些庫的數量還在不斷增長。
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