為什么我們應(yīng)該學(xué)習(xí)Python用于數(shù)據(jù)科學(xué)

Python是一種廣泛使用的編程語(yǔ)言（用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)） 。

正如Python專(zhuān)家所指出的，它是在這一代中學(xué)習(xí)和執(zhí)行的最簡(jiǎn)單的編程語(yǔ)言。一些人學(xué)習(xí)Python來(lái)制作網(wǎng)站。像這樣，由于其他原因，如此眾多的人群正在學(xué)習(xí)Python。本文的主要?jiǎng)訖C(jī)是說(shuō)明為什么我們應(yīng)該學(xué)習(xí)Python用于數(shù)據(jù)科學(xué)。

什么是Python？

Python這個(gè)詞取自Guido最受歡迎的網(wǎng)絡(luò)節(jié)目“Monty Python‘s Flying Circus”。在這種語(yǔ)言中，如果任何人不熟悉編程或者是不同方言的專(zhuān)家，就不會(huì)有壓力。它需要以可理解性為中心的特殊語(yǔ)法。沿著這些方向，設(shè)計(jì)人員可以在所有方面仔細(xì)閱讀和解密Python代碼，有效地與其他編程方言形成對(duì)比。它可以支持各種工作框架，如Linux，Mac-OS和Windows。如Indeed Job所示，Python是所有產(chǎn)品組織中普遍使用的語(yǔ)言。許多企業(yè)可以利用Python來(lái)機(jī)械化這些組織的復(fù)雜承諾，谷歌，Instagram，YouTube，NASA正在利用Python作為后端改進(jìn)。它是數(shù)據(jù)科學(xué)中最重要的語(yǔ)言。如果有人會(huì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)，那么必須與Python會(huì)面。

以下是使用Python的三個(gè)眾所周知的理由

解密和學(xué)習(xí)相當(dāng)簡(jiǎn)單

它可以處理各種信息結(jié)構(gòu)

它具有非常驚人的信息感知和可測(cè)量的庫(kù)。

數(shù)據(jù)科學(xué)

信息科學(xué)近30年來(lái)一直在沿著這個(gè)方向發(fā)展在1960年，可以利用井來(lái)替代“軟件工程”。在15年后，該術(shù)語(yǔ)被用于少數(shù)應(yīng)用中的信息處理。正如2012年對(duì)“哈佛商業(yè)”雜志的調(diào)查所表明的那樣，將數(shù)據(jù)科學(xué)稱(chēng)為“21世紀(jì)的知名職業(yè)”。

在數(shù)據(jù)科學(xué)模式之前，過(guò)去使用信息的人群稱(chēng)為計(jì)算機(jī)科學(xué)家，業(yè)務(wù)分析師和統(tǒng)計(jì)學(xué)家。目前，他們被稱(chēng)為數(shù)據(jù)科學(xué)家。信息科學(xué)家是一群人，他們以不同的方式利用編碼和可衡量的能力，使信息變得有用。它是大數(shù)據(jù)的一個(gè)主要領(lǐng)域，它為所有重要信息的實(shí)質(zhì)性測(cè)量提供意義數(shù)據(jù)。它使組織改進(jìn)能夠收集，調(diào)查和破譯大量的信息。信息科學(xué)專(zhuān)家實(shí)現(xiàn)事實(shí)模型以調(diào)查信息并利用獨(dú)特的檢查發(fā)現(xiàn)模式，示例和與數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)。如今，通過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)組織，正在利用大量信息為客戶(hù)帶來(lái)巨大成果。銀行學(xué)院正在利用大量信息來(lái)建立他們的虛假陳述識(shí)別勝利。我們?nèi)绾芜M(jìn)入有意義的部分，我們談?wù)撨@些問(wèn)題Python for Data Science。

Python for Data Science

讓我們考慮以下語(yǔ)言：

SQL

Python

R

大滿貫

確實(shí)，了解數(shù)據(jù)科學(xué)的四種方言非常好。盡管如此，有些人對(duì)于那些獲得Python的人來(lái)說(shuō)是個(gè)新手。

為什么學(xué)習(xí)Python用于數(shù)據(jù)科學(xué)是有利的？ Python簡(jiǎn)單而有趣。對(duì)于不太復(fù)雜的分析企業(yè)（例如，剝削性檢查，分工等）和高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)（例如，構(gòu)建AI模型），合理的數(shù)量很多。如今，工作市場(chǎng)需要更多人成為具有豐富Python知識(shí)的信息專(zhuān)家。

Python數(shù)據(jù)科學(xué)的前提

變量：在Python中沒(méi)有令人信服的理由在之前宣布這些因素利用它們。因素保留了質(zhì)量的記憶區(qū)域。

數(shù)據(jù)類(lèi)型：它支持無(wú)窮無(wú)盡的信息類(lèi)型。信息類(lèi)型的破壞是 - 字符串，字典和數(shù)字。

運(yùn)算符：運(yùn)算符處理操作數(shù)。操作數(shù)是 - 賦值，比較，邏輯，按位，算術(shù)和身份。

循環(huán)：循環(huán)可以在執(zhí)行前測(cè)試條件。它們有3種類(lèi)型 - For，While和Nested圓圈。

功能：通過(guò)利用容量，我們可以節(jié)省時(shí)間。通過(guò)將代碼劃分為有價(jià)值的方塊，它逐漸變得連貫。我相信這篇博客可能會(huì)在Python for Data Science上找到一些想法。需要自上而下知識(shí)的人群，與 Python在線培訓(xùn)