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

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。

数据科学图书馆

Python的数据科学库使其在数据科学家中立即受到欢迎。从Numpy，Scipy，StatsModels和sci-kit-learn开始，Python继续向其集合中添加数据科学库。因此，数据科学家发现Python是一种健壮的编程语言，可以满足他们的大多数需求，并有助于解决乍看之下无法解决的问题。

结论

随着数据科学的不断发展，Python正在添加许多工具来帮助科学家完美地实现其目标。此外，庞大的Python支持社区正在帮助开发人员和科学家从经历并解决了特定问题的其他成员中寻求解决方案。

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