学习Python进行数据科学的理由

本文概述

• 1.易于学习用于数据科学的Python。
• 2.数据科学家更喜欢使用Python。
• 3.数据科学越来越受欢迎。
• 快速学习Python进行数据科学的技巧。
• 当你学习数据科学的Python时, 机会的大门还在等待。

Python是一种高级的, 面向对象的编程语言, 支持结构化和功能性编程模式。由于其功能, Python可以快速有效地处理和关联大型和复杂的数据集。这就是为什么像Uber, PayPal和Facebook这样的独角兽初创公司选择Python作为他们用来创建应用程序的编程语言的原因。这也是为什么越来越多的开发人员花时间学习Python进行数据科学的原因。这是开发人员(甚至是非开发人员)为数据科学课程和认证而投资Python的其他原因。

1.易于学习用于数据科学的Python。

在使用任何编程语言创建代码之前, 你需要了解两件事：要使用的命令以及应如何编写它们的顺序。

这两个参数使编码成为一项非常繁琐的任务。

如果你错误地满足了这些要求中的任何一项, 则你的程序将无法运行。

使编码更加复杂的是, 许多用于使用流行的编程语言(例如Java和Ruby)创建代码的命令都不是那么简单。

例如, 如果你要使用Java创建代码以在屏幕上打印出短语” Hello World”, 则代码应类似于以下内容：

public class Main 
{ 
    public static void main(String args[]) 
    { 
        System.out.println("Hello, World"); 
    } 
}

你需要内心地知道每个命令的含义, 为什么必须将它们包含在代码中, 以及为什么要按此顺序放置它们。

否则, 如果程序无法按照你希望的方式运行, 则很难修复代码。

这就是为什么程序员可能需要很长时间来学习, 掌握和使用它来创建程序。

另一方面, Python使用的命令比其他语言更直接。用于对命令进行字符串创建代码段的语法也更加自然。

因此, 再次以创建代码的示例为例, 该代码将在屏幕上打印出短语” Hello World”, 这将是使用Python创建代码时的样子：

print ("Hello World")

请注意, 该代码不仅简短而且易于理解。即使是没有任何编程背景的人也会知道该代码会做什么。

这就是为什么程序员发现与其他编程语言相比, 更容易学习用于数据科学的Python的原因。

2.数据科学家更喜欢使用Python。

数据科学家负责组织, 清理和简化大型和复杂的原始数据集。

他们还负责分析数据, 以提供既有效又简单的解决方案。

使用Python之类的编程语言有助于简化工作, 因为与其他语言相比, 其语法和编程要求更易于使用和理解。

数据科学家喜欢学习Python进行数据科学的另一个原因是Python支持三个最重要的数据科学库：NumPy, Pandas和Matplotlib。

这些库已经包含在Juptyer Notebook中, 该工具是大多数Python程序员用来编码的工具。

3.数据科学越来越受欢迎。

关键决策者依靠数据为他们的业务做出更好, 更有利可图的决策。

现在, 各种规模和各个行业的公司都越来越容易使用大数据。

这就是为什么企业现在正在寻找使用这些方法来增加利润和扩大规模的原因。

结果, 现在对数据科学家的需求更高。 IBM专家预测, 到2020年, 数据科学家的需求将增长20％。

最重要的是, 像花旗集团这样的许多公司现在都要求不同部门的员工学习数据科学的Python, 以帮助他们发现市场空白并做出更好的预测。

实际上, 许多职位空缺(例如Google的Financial Analyst职位)现在都要求候选人精通Python和数据分析(数据科学的一个子集)。

快速学习Python进行数据科学的技巧。

1.选择正确的路线。

由于对数据科学和Python技能的需求在不断增长, 因此在线查找课程不会构成挑战。

自然的趋势是选择Python开发人员课程。

这种方法的问题在于, Python是一种通用的编程语言, 你最终可以学习有关网站和应用程序开发的知识, 而不是数据科学应用程序的知识。

如果你想快速学习如何将Python用于数据科学, 请选择以Python作为模块中包含的一种编程语言的数据科学课程。

这样, 你将了解数据科学的工作原理以及数据科学常用的不同类型的Python编程。

同时, 你还将熟悉数据科学家使用的其他编程语言, 从而进一步扩展你的知识和技能。

2.活跃于Python社区。

在学习任何编程语言时, 经验是最好的老师之一。

通过加入Python社区, 你可以结识其他Python程序员, 他们将很乐意回答你的问题并分享有关如何提高程序效率的想法。

3.练习, 练习, 练习。

学习用于数据科学的Python就像学习如何下棋：学习需要花一点时间, 但要花一辈子才能掌握。而做到这一点的唯一方法就是练习。

GitHub是一个绝佳的地方, 你可以在其中找到可以复制甚至增强的使用Python创建的不同程序。

你还可以在此处上传完成的程序, 并邀请其他Python程序员进行审查, 并为你提供有关工作的反馈。

另外, 你在GitHub上的帐户可以用作在线投资组合, 可以在你申请工作或投标项目时显示。

当你学习数据科学的Python时, 机会的大门还在等待。

数据科学正迅速成为各个行业中许多企业的重要组成部分, 因为现在可以轻松访问的数据量非常大。

结果, 现在对人员的需求量很大, 可以帮助他们获取这些大数据集并以他们在制定关键业务决策时可以理解和使用的方式对其进行简化。

花时间学习用于数据科学的Python还会使你具备这些公司正在寻找的技能, 从而使他们成为他们想聘用的主要候选人。

现在已经为你打开了门。问题是：你会采取步骤进行吗？