为什么现在学习Python对所有数据科学家来说都是必不可少的_专栏

自1950年以来，全世界已经看到了不止一种编程语言。无论是JAVA，C，C ++，Python还是C＃，每种语言都旨在满足特定目的。随着时间的流逝，人们开始使用这些多种语言与机器进行通信。结果，诞生了许多出色的软件应用程序，并且解决了许多现有的复杂问题。但是，随着我们迈向未来，争夺最强硬语言的斗争开始了。尽管其中一些能够进入我们今天所知道的世界，但其他的却消退了。

此外，新技术和数字化席卷了整个世界。这解放了迄今没有记录或未被捕获的数据。如今，我们生活在公司用于许多目的（例如设计应用程序，带来新服务并最终以更好的方式了解客户）的大量数据中。由于这些新工作的出现，需要编程语言才能实现目标。数据科学家就是其中之一，如今越来越多的组织正在投资。

数据科学背后的故事

有了大量的数据，每个其他组织都希望从中提取见解。公司希望衡量进度，做出明智的决定，为未来做计划并提出低成本高效的产品。他们找到的唯一解决方案是挖掘大量数据，并试图从中获得一些意义。这就是数据科学家的照片。他们是负责使用科学方法，算法和其他相关技术来处理和组织数据的人员。每天，数据科学家的工作是筛选大量数据集，提取重要内容，最终为企业提供易于理解的见解。基于这些见解，公司可以制定战略并制定关键业务决策。

来自数据的洞察力是推动行业变革的大规模创新的原因。尽管这听起来像是一项直观的任务，但数据科学家的工作仍然落后很多。原始数据有时可能是一场噩梦。它们具有可能与组织目标完全无关的所有杂音和属性。因此，数据科学家需要一套有效且易于实现的编程语言的工具。

Python-最受数据科学青睐

机器学习，人工智能和预测分析等技术的进步，使得数据科学日新月异。它正在成为人们中流行的职业选择。虽然数据科学家了解一种以上的编程语言是有益的，但他们必须从清楚地掌握至少一种语言开始。此外，数据科学家指出，获取和清理数据占其工作的80％。数据可能杂乱无章，缺少值，格式不一致，记录格式错误以及实践中的荒谬离群值。尽管可能有多种工具可以协助完成这项工作，但Python是最可取的。背后有很多原因。

Python语言的普及正处于顶峰。开发人员和研究人员出于各种原因正在使用它。无论是设计企业应用程序，使用ML模型训练数据，设计最先进的软件还是清洗和分类数据。现在没有其他语言比Python更好。统计数据表明，Python是当今世界上使用最广泛的编程语言。它击败了JAVA，JAVA一直是全世界开发人员最喜欢的语言。但是，Python的动态特性和出色的库具有几乎所有功能的内置功能，使其成为开发人员和组织中的热门选择。

为什么选择Python进行数据科学？

Python的最佳功能之一是它是一种开源语言。这意味着任何人都可以添加到Python的现有功能中。实际上，公司每天都在提出自己的框架和功能集，以帮助他们更快地实现目标，同时还帮助共享该平台的其他开发人员。数据科学家经常需要将统计代码合并到生产数据库中，或者将现有数据与基于Web的应用程序集成。除了这些，他们还需要每天执行算法。Python使所有这些任务对于数据科学家而言都是一件轻松的事。

容易掌握

Python的最吸引人的品质之一是它易于学习和开始实施。不管是刚踏入数据科学领域的初学者还是经验丰富的专业人员，任何人都可以学习Python及其新库，而无需花费大量时间和资源。忙碌的专业人士，他们通常很少有时间学习新知识。因此，Python具有易于学习和易于理解的功能。即使将它与R和MATLAB等其他数据科学语言进行比较，Python的学习曲线也相对容易。

现象可扩展性

在扩展性方面，Python表现出色。它比MATLAB，R和Stata等语言快得多。通过允许数据科学家和研究人员以多种方式解决问题，而不仅仅是坚持一种特定的方法，从而做到了这一点。无论您是否相信，可伸缩性都是Youtube选择将其进程迁移到Python的原因。实际上，云计算巨头Dropbox最近为其应用程序编写了超过400万行Python代码。