Πίνακας περιεχομένων:

Γιατί η Python είναι τόσο δημοφιλής για την επιστήμη δεδομένων;
Γιατί η Python είναι τόσο δημοφιλής για την επιστήμη δεδομένων;

Βίντεο: Γιατί η Python είναι τόσο δημοφιλής για την επιστήμη δεδομένων;

Βίντεο: Γιατί η Python είναι τόσο δημοφιλής για την επιστήμη δεδομένων;
Βίντεο: Εισαγωγή στον Προγραμματισμό με τη γλώσσα PYTHON 2024, Δεκέμβριος
Anonim

Επειδή Πύθων είναι η μόνη γλώσσα προγραμματισμού γενικής χρήσης που συνοδεύεται από ένα συμπαγές οικοσύστημα επιστημονικός υπολογιστικές βιβλιοθήκες. Επιπλέον, όντας μια ερμηνευμένη γλώσσα με πολύ απλή σύνταξη, Πύθων επιτρέπει την ταχεία δημιουργία πρωτοτύπων. Είναι επίσης ο αδιαμφισβήτητος βασιλιάς της βαθιάς μάθησης.

Επίσης, γιατί η Python χρησιμοποιείται στην επιστήμη δεδομένων;

Ένας από τους βασικότερους λόγους Πύθων είναι ευρέως μεταχειρισμένος στο επιστημονικός και των ερευνητικών κοινοτήτων λόγω της ευκολίας χρήσης και της απλής σύνταξης που καθιστά εύκολη την προσαρμογή για άτομα που δεν έχουν τεχνικό υπόβαθρο. Είναι επίσης πιο κατάλληλο για γρήγορη δημιουργία πρωτοτύπων.

είναι απαραίτητη η Python για την επιστήμη των δεδομένων; Πύθων είναι η πιο κοινή γλώσσα κωδικοποίησης που βλέπω συνήθως απαιτείται σε επιστημονικά δεδομένα ρόλους, μαζί με Java, Perl ή C/C++. Πύθων είναι μια εξαιρετική γλώσσα προγραμματισμού για επιστήμονες δεδομένων . Λόγω της ευελιξίας του, μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε Πύθων για όλα σχεδόν τα βήματα που εμπλέκονται επιστημονικά δεδομένα διαδικασίες.

Λαμβάνοντας υπόψη αυτό, γιατί η Python είναι καλύτερη από την R για την επιστήμη δεδομένων;

R και Πύθων είναι και τα δύο ανοιχτού κώδικα προγραμματισμός γλώσσες με μεγάλη κοινότητα. R χρησιμοποιείται κυρίως για στατιστικές ανάλυση ενώ Πύθων παρέχει μια γενικότερη προσέγγιση επιστημονικά δεδομένα . R και Πύθων είναι τελευταίας τεχνολογίας όσον αφορά προγραμματισμός γλώσσα προσανατολισμένη προς επιστημονικά δεδομένα.

Πώς χρησιμοποιείται η Python στην επιστήμη δεδομένων;

Πώς να μάθετε Python για Επιστήμη Δεδομένων

  1. Βήμα 1: Μάθετε Βασικές αρχές Python. Όλοι από κάπου ξεκινούν.
  2. Βήμα 2: Εξάσκηση σε Mini Python Projects. Πιστεύουμε πραγματικά στην πρακτική μάθηση.
  3. Βήμα 3: Μάθετε Python Data Science Libraries.
  4. Βήμα 4: Δημιουργήστε ένα χαρτοφυλάκιο Επιστήμης Δεδομένων καθώς μαθαίνετε την Python.
  5. Βήμα 5: Εφαρμόστε Προηγμένες Τεχνικές Επιστήμης Δεδομένων.

Συνιστάται: