為什麼Python成為資料科學家的首選語言？

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在本文中，我們將解釋為什麼Python成為資料科學家的首選語言。

Python和R程式設計是各種資料科學職位招聘廣告中最常提及和青睞的技術之一。然而，許多研究表明，資料科學家越來越多地使用Python程式語言。

多年來，R一直是任何對資料科學感興趣的人的明顯選擇。然而，近年來情況發生了變化，R已被取代。Python是如何挑戰R的穩固地位的，為什麼Python現在成為資料科學的王者？讓我們來看看。

Python有很多優點，因此越來越多的人將其用於他們的程式設計需求。在Google趨勢中，Python遠遠領先於R。Python適用於許多型別的資料科學應用程式，但在金融領域尤其受歡迎。我們僅舉一個例子——美國銀行已選擇Python作為其處理財務資料的首選工具。

是什麼使Python如此適合資料科學？

以下是Python被認為是世界上增長最快的語言之一的主要原因：

完整的包

Python除了是一種通用語言外，還適用於任何資料分析需求。資料科學家必須使用各種演算法，該語言也為此而設計。

一門語言勝任所有

Python是一種通用的通用程式語言。它是一個快速而強大的工具，具有許多功能。Python允許您使用單一語言建立機器學習模型、Web應用程式以及您需要的任何其他內容。這將簡化您的專案，同時節省您的時間和金錢。

龐大的社群

Python由一個龐大的社群支援。這個社群非常合作，其中一些人透過多種方式幫助資料科學家，從而簡化了他們的工作。如果您是一位遇到Python問題的數科家，最可能的解決方案是將您的問題提交給Python專家。

庫和可擴充套件性

這種廣泛使用的程式語言擁有廣泛的免費資料科學、機器學習和資料分析包，例如Pandas和Scikit-Learn。Pandas提供快速、通用且富有表現力的資料結構，使處理“關係型”或“標記型”資料變得簡單自然。它是市場上最高效且最靈活的開源資料分析工具之一。

Python包含資料科學家需要的所有庫。它還包含大量獨家庫。此外，Python已成為開發具體應用程式的最佳可擴充套件語言。此功能非常適合從事特定資料分析應用程式和模型開發的資料科學家。

易於實現

在深入研究人工智慧或機器學習的複雜性之前，任何資料科學家都必須首先了解該語言。他們不需要花費時間學習如何在Python中進行編碼，因為Python作為初學者語言很流行，並且學習曲線不陡峭。Python是一種流行的程式語言，用於建立使用最少程式碼行工作的應用程式。這種簡潔性是Python成功最重要的方面之一。

許多深度學習框架

有幾個深度學習框架可用，包括Caffe、TensorFlow、PyTorch、Keras和mxnet。您可以從各種免費工具中進行選擇，這些工具適合您的專案，允許您使用令人驚訝的少量Python程式碼行來開發深度學習架構。

處理大量資料

如果您需要處理大量資料，可以使用PySpark或Hadoop。如果Spark的開銷對於您的特定案例來說過大，則還有一種用於分散式處理的MPI繫結。

如果您使用Spark，許多專家建議使用Scala（Spark的“原生”語言）編寫解決方案。但是，由於PySpark API全面，Python對於許多人來說是一個更好的選擇。

Python是用於大資料/機器學習原型設計的完美語言。

程式碼可讀性

如您所見，Python最關鍵的設計理念之一是程式碼可讀性。多個程式設計師可以構建各種Python應用程式，但目標是程式碼不僅相同，而且易於理解和閱讀。Python程式碼非常易讀；一些程式設計師甚至將其與英語進行比較。為什麼這很重要？在產品釋出幾個月後重新訪問您的程式碼以修復問題或新增功能非常有用。此外，它很容易被其他人完成。

除此之外，執行機器學習任務的能力可能是賦予Python程式語言相對於競爭對手顯著優勢的最重要因素。它包含資料科學家可能需要幾乎所有包。從科學計算和統計建模到線性代數和符號代數等等，必要的工具都唾手可得。

Python中一些最好的資料科學庫

• SciPy
• Pandas
• NumPy
• 用於機器學習的SciKit Learn
• 資料視覺化：Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly等

根據2019年Analytics India Magazine關於資料科學招聘的調查，Python顯然是資料科學從業者和學員最喜歡的語言。

超過75%的受訪者表示，對於求職者來說，尤其是在資料科學行業，這是一種必備技能。R由於其功能（包括統計處理、最佳化和機器學習）而位居第二。Python被世界上一些最成功的組織使用，包括Google、Facebook、Netflix、Spotify、Instagram、Reddit和Quora。根據這些趨勢，Python將繼續成為公司最需要的語言，這可能會大幅增加您的收入。

結論

考慮到上述Python優勢，可以說，有抱負的資料科學家必須獲得Python認證。作為Python認證持有者，您將能夠為您的簡歷增加顯著價值，並且比沒有Python認證的人更容易成為資料科學家。此外，如果您想轉行進入資料科學領域，擁有Python認證將更容易證明您擁有管理各種資料相關專案所需的知識。最後，作為合格的Python專家，您將能夠獲得薪資更高的更好職位。