Оглавление:

Почему Python так популярен в науке о данных?
Почему Python так популярен в науке о данных?

Видео: Почему Python так популярен в науке о данных?

Видео: Почему Python так популярен в науке о данных?
Видео: 🐍 Почему пайтон так популярен? Да потому что...смотрим видео 2024, Май
Anonim

Потому что Python это единственный язык программирования общего назначения, который имеет солидную экосистему научный вычислительные библиотеки. Кроме того, будучи интерпретируемым языком с очень простым синтаксисом, Python позволяет быстро создавать прототипы. Это также бесспорный король глубокого обучения.

Кроме того, почему Python используется в науке о данных?

Одна из главных причин, почему Python широко использовал в научный и исследовательских сообществ благодаря простоте использования и простому синтаксису, который позволяет легко адаптировать его для людей, не имеющих инженерного образования. Он также больше подходит для быстрого прототипирования.

нужен ли Python для науки о данных? Python это самый распространенный язык программирования, который я обычно вижу требуется в наука о данных ролей вместе с Java, Perl или C / C ++. Python отличный язык программирования для специалисты по данным . Благодаря своей универсальности вы можете использовать Python почти на всех этапах наука о данных процессы.

Учитывая это, почему Python лучше R для науки о данных?

р а также Python оба с открытым исходным кодом программирование языки с большим сообществом. р в основном используется для статистических анализ в то время как Python обеспечивает более общий подход к наука о данных . р а также Python являются самыми современными с точки зрения программирование язык, ориентированный на наука о данных.

Как Python используется в науке о данных?

Как изучить Python для науки о данных

  1. Шаг 1. Изучите основы Python. Все с чего-то начинают.
  2. Шаг 2. Практикуйтесь в мини-проектах на Python. Мы искренне верим в практическое обучение.
  3. Шаг 3. Изучите библиотеки Python Data Science.
  4. Шаг 4. Создайте портфолио по науке о данных, изучая Python.
  5. Шаг 5: Примените передовые методы науки о данных.

Рекомендуемые: