为什么Python是数据科学家的首选语言？

在本文中，我们将解释为什么Python是数据科学家的首选语言。

Python 和 R编程语言 是在各种数据科学职位广告中经常被引用和优先选择的两种技术。然而，许多研究表明数据科学家越来越多地使用Python编程语言。

多年以来， R 是任何对数据科学感兴趣的人显而易见的选择。然而，最近几年发生了一些变化，R已经被推翻了。 Python是如何挑战R的稳固地位的，为什么 Python 是数据科学之王？让我们看看。

Python 有很多优点，因此越来越多的人正在使用它来满足他们的编程需求。 Python在Google趋势方面远远领先于R。 Python适用于许多类型的数据科学应用程序，但在金融部门尤其受欢迎。我们只举一个例子− 美国银行 选择Python作为其处理金融数据的首选工具。

阅读更多：Python 教程

什么让Python非常适合数据科学？

以下是Python被认为是世界上增长最快的语言之一的主要原因−

完整的软件包

Python除了是一种通用语言外，还适用于任何数据分析需求。数据科学家必须使用各种算法，而语言也是为此而设计的。

一个语言适用于所有事情

Python是一种通用的通用编程语言。它是一个快速但强大的工具，具有许多功能。 Python允许您使用单个语言创建机器学习模型，Web应用程序和其他所需内容。这将简化您的项目，同时节省时间和金钱。

大量的社区

Python受到大型社区的支持。这个社区非常合作，有些人通过许多方式帮助数据科学家轻松完成工作。如果您是一个遇到Python问题的数据科学家，最有可能的解决方案是向Python专家提出您的问题。

库和可扩展性

这种广泛使用的编程语言具有广泛的免费数据科学，机器学习和数据分析包，例如Pandas和Scikit-Learn。 Pandas提供了快速，灵活且表达性强的数据结构，使得使用 “关系” 或 “标记” 数据变得简单和自然。它是市场上最有效和适应性最强的开源数据分析工具之一。

Python包括数据科学家所需的所有库。它还包括大量专属库。此外，Python已成为 开发具体应用程序的最佳可扩展 语言。这个功能对于正在开发特定数据分析应用程序和模型的数据科学家非常有用。易于实现

在深度学习或机器学习的复杂性之前，任何数据科学家都必须先了解语言。他们不需要在Python中编写代码的学习时间，因为它作为初学者语言而受欢迎，并且没有陡峭的学习曲线。 Python是创建与 最少代码行 一起工作的应用程序的流行编程语言。这种简单性是Python成功的最重要方面之一。

大量的深度学习框架

有多个深度学习框架可用，包括Caffe，TensorFlow，PyTorch，Keras和mxnet。您可以从许多免费工具中选择适合您的项目，让您能够使用令人惊叹的少量Python代码开发深度学习架构。

处理海量数据

如果你需要处理大量的数据，你可以使用PySpark或Hadoop。如果Spark在你的特定情况下的开销太大，还有一个MPI绑定可用于分布式处理。

如果您使用Spark，一些专家建议使用Scala编写解决方案，因为Scala是Spark的“本地”语言。由于全面的PySpark API，Python对于许多情况来说甚至是更好的选择。

Python是大数据/机器学习原型设计的完美语言。

代码可读性

正如您所见，Python最关键的设计概念之一是代码的可读性。许多程序员可以构建各种Python应用程序，但目标是代码不仅相同而且也简单易懂。Python代码非常易读；一些程序员甚至将其与英语语言进行比较。为什么它很重要？这对于数月后重新访问代码来修复问题或添加功能是有益的。此外，其他人也很容易完成它。

除此之外，执行机器学习任务的能力可能是给予Python编程语言明显优势的最重要的要素。它包含一个数据科学家可能需要的几乎每个包。从科学计算和统计建模到线性代数和符号代数等各种必要工具都可以轻易获得。

Python中一些最好的数据科学库

SciPy
Pandas
NumPy
SciKit学习用于机器学习
Data Viz: Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly等

根据Analytics India Magazine在2019年关于数据科学招聘的调查，Python显然是最受数据科学从业者和学员欢迎的语言。

在投票的受访者中，超过 75% 的人表示，它是求职者必备的技能，特别是在数据科学行业。R在第二位，因为其功能包括统计处理、优化和机器学习。一些世界上最成功的组织，包括 Google、Facebook、Netflix、Spotify、Instagram、Reddit 和 Quora 都在使用Python。根据这些趋势，Python将继续成为公司最需求的语言，可能大大增加你的薪酬。

结论

有了以上Python的优势，可以说，有志成为数据科学家的人必须获得Python认证。作为Python认证持有者，你将能够为简历增加重要价值，并使成为数据科学家的道路比那些没有Python认证的人更容易。此外，如果你想改变职业，进入数据科学领域，持有Python认证将更容易证明你有处理各种数据相关项目的必要了解。最后，作为一名合格的Python专家，你将能够获得更好的职位和更高的薪水。