Python 用于数据科学的 6 个理由

如今，几乎所有与数据相关的职位描述都需要 Python。这是为什么呢？它对数据科学真的那么重要吗？在本文中，我探讨了 Python 在数据科学领域占据主导地位的原因。

Python 和数据科学

数据科学和数据科学职业备受关注。随着组织认识到数据驱动方法可以带来的价值，对数据科学家的需求不断增长。因此，许多来自不同行业的人都在探索在数据领域发展事业的机会。

当然，关于这一职业选择有很多疑问。 你需要硕士学位才能成为数据科学家吗？ 你需要学习什么样的软件？没有 IT 背景有可能成为数据科学家吗？你需要学习 Python 吗？

在本文中，我想重点介绍 Python 对于成功从事数据科学职业的重要性。Python 和数据科学之间的关系是双向的。数据科学在 Python 的蓬勃发展中发挥了关键作用，而 Python 帮助新手理解和掌握数据科学。

数据科学就是从数据中提取可操作的见解，而 Python 可以说是实现这一目标最有效的工具。阅读 本文 ，了解数据科学家使用 Python 的目的。在这里，我想详细说明他们为什么选择 Python。

学习 Python 进行数据科学研究的 6 个理由

数据科学家选择 Python 是有原因的。这种编程语言在数据科学中占据主导地位，几乎所有与数据分析和建模相关的职位都需要它。这就是 Python 占领数据科学领域的原因。

1.Python 对初学者很友好。

数据科学家应该精通技术，但不一定是程序员。来自学术界、营销、人力资源和金融界的人士通常会在职业生涯中期进入数据科学领域并获得新技能。更容易掌握的工具更有可能在数据科学领域获胜。

Python 易于使用且语法简单，是没有 IT 经验的人的理想解决方案。它对不同背景的专业人士来说非常容易上手。只需几周时间就足以学习如何用 Python 处理数据和构建简单模型。

不知道从哪里开始？这是一个 互动课程 ，即使你没有 IT 背景，也没有接触过编程语言，也可以向你介绍用于数据科学的 Python。

2. Python 有一套处理数学和统计的工具集。

Python 具有处理数学计算、获取描述性统计数据和建立统计模型的强大功能。

可以使用内置数学运算符执行基本数学计算，例如加法 ( + )、减法 ( - )、除法 ( / ) 和乘法 ( * )。对于更高级的数学运算，例如指数、对数、三角函数和幂函数，您可以使用模块 math 。此模块允许仅用几行代码执行复杂的数学运算。例如，使用 Python 的 math 模块，您可以轻松地使用阶乘计算组合和排列，应用三角函数和双曲函数，并模拟周期函数。

Python 有多个库（ statistics , NumPy , SciPy 、和 Pandas ），可以直接访问丰富的统计工具。您可以轻松获得详细的描述性统计数据，例如平均值、中位数、众数、加权平均值、方差、相关性、异常值等。有库（例如 scikit learn ）用于处理线性回归、逻辑回归和许多其他统计模型。您可以探索因果关系并进行假设检验——所有这些都可以使用开源 Python 库完成。

3.Python 非常适合可视化数据。

许多数据洞察来自数据可视化。掌握 Python 数据科学 ，您将能够绘制有用且专业的可视化效果来探索数据、了解可能的相关性、发现异常值、不明显的关系、趋势等。

matplotlib 是 Python 中的基本数据可视化库。它在可用图表及其灵活性方面提供了广泛的机会。但是，使用此库构建任何复杂的东西都可能很耗时。幸运的是，许多其他数据可视化工具都是基于此构建的， matplotlib 但更加用户友好。如果您想使用 Python 构建高级图表，请查看 seaborn , Plotly 和 Bokeh 库。

4. 数据科学领域有庞大的 Python 库生态系统。

Python 提供了 丰富的开源库选择 ，其功能远远超出了数学、统计和数据可视化的范围。有不同的模块可以从各种来源（CSV 文件、Excel 等）导入数据。然后，还有用于处理和结构化不同格式的数据的软件包（例如， Scrapy 从网站中提取结构化数据并 Beautiful Soup 处理 NLTK 非结构化文本数据）。

最后，还有 PyTorch 和 TensorFlow 框架。它们被学术界和工业界广泛用于构建面部识别、物体检测、语言生成等复杂的深度学习模型。

5.Python 高效且可扩展。

就效率和可扩展性而言，Python 非常适合数据科学应用。你可以使用包含几百条记录或几百万条记录的数据库——无论如何，Python 都是一个很好的解决方案。

此外，使用 Python 开发的模型易于在生产中部署。您可能已经知道，在生产中部署数据科学模型的过程通常是迭代的，包括开发、验证、部署、生产测试、评估和更新模型。使用 Python，您可以有效而顺利地处理这个迭代过程。

6.Python 拥有强大的社区。

最后，Python 有一个很棒的社区。这个社区不断致力于开发和改进用于数据科学的 Python 库，同时丰富这个开源生态系统。

如果您是初学者，您总是可以从社区获得支持。如果您无法在网上找到问题的答案，那么有很多论坛可以提出问题、获得建议，并从更高级的 Python 用户那里找到可能的解决方案。强大且支持性的社区是 Python 在数据科学领域取得成功的关键原因之一。

本文 中详细了解在数据科学中使用 Python 的优势 .

是时候学习 Python 进行数据科学了！

Python 是当今数据科学中一种有效且必须了解的工具。你现在知道这样做有充分的理由：

• Python 很容易学。
• 有许多用于数学、统计、数据可视化和数据建模的开源 Python 库。
• 领先的科技公司正在使用 Python 实现其高级应用程序，包括面部识别、对象检测、自然语言处理和内容生成。
• Python 编程语言高效、可扩展且可用于生产。
• Python 拥有强大且支持的社区。

那么，让我们加入我们吧！

我建议从 “数据科学 Python 入门” 课程开始。它包括 141 个交互式练习，涵盖基本数据可视化和数据分析、简单计算、处理缺失值、创建变量、过滤数据等。

如果您想超越基础知识，请务必查看此 Python 数据科学 学习轨迹。它包括四门互动课程，涵盖了开始从事数据科学领域工作所需的基础知识。除了入门课程中涵盖的主题外，您还可以学习如何使用 Python 中的字符串以及如何处理来自 CSV、Excel 和 JSON 文件的数据。

额外福利。 以下是一些 关于你下一个 Python 数据科学项目的想法 .

感谢阅读，祝您学习愉快！