为什么学习 Python 是数据科学家必修课

[shukla7789]

使用 Python 释放数据的力量，增强您在数据科学领域的职业生涯。

Why Learning Python is a Must for Aspiring Data Scientists
Juliette Carreiro，Ironhack 技术作家
朱丽叶·卡雷罗

技术作家

数据科学与机器学习

编程语言知识只与 Web 开发人员和程序员相关，对吗？嗯，不完全是。在当今数据为王的世界里，Python 等编程语言的知识可以帮助您构建更令人印象深刻、更有效的数据分析模型，为您提供更好的结果。2022 年，Python 的使用率比上一年增长了 22.5%，还有一个我们不能忽视的事实：绝大多 哥斯达黎加电报号码数据 数数据科学和机器学习模型都是使用 Python 构建的，这意味着如果您选择学习 Python，您将为成功做好准备。

在本文中，我们将讨论为什么 Python 是渴望成为数据科学家的人的正确选择，此外还提供有关学习 Python 的有用技巧。

data science
Python 基础知识
编程语言如此之多，Python 是如何成为数据科学中最常用的语言之一的？看看以下细节就很容易理解了：

它非常灵活：使用 Python，几乎没有任何限制；您可以创建自己的数据模型，也可以简单地试用一下，看看能否通过 Python 发现一些新见解。随着数据在每个行业中变得越来越有价值，对创新模型的需求只会继续增长。

它用途广泛：从 Web 开发到数据科学，Python 被广泛应用于整个科技行业，这意味着它是一项始终受到重视的可转移技能。

易于学习：Python 基于简单性和易读性的原则，这对于想要学习它的人（尤其是那些没有任何编码经验的人）来说非常容易。这种易于学习的特点意味着您可以花更少的时间学习，而花更多的时间进行创作。

它是开源的：Python 旨在在各种平台上运行，并且免费使用，真正适合所有人使用。此外，由于它是开源的，因此有大量的社区库可帮助您找到灵感或帮助您克服困难。

使用 Python 作为数据科学家
现在你明白了为什么 Python 是一种流行的编程语言，但它与数据科学有何关联？通过几个非常有价值的特点：

数据科学基于收集未处理的数据并寻找模式或趋势；Python 库特别擅长数据检索，有助于查找有价值信息。

网络抓取是数据科学的另一个重要步骤，在 Python 库的帮助下，这个过程更快，并且可以实时收集有价值的数据，为数据科学家提供尽可能最新、最新的信息。

如果您不能正确地将您的发现传达给团队的其他成员，那么数据发现就毫无用处，而 Python 有专门用于此的工具；Python 有专注于视觉效果和图形管理的库，可确保您的结果清晰易懂。

Python 入门指南
您可能已经了解到，Python 由库、模块和框架组成，每个库、模块和框架都有特定的用途，并且为了在数据科学中脱颖而出，熟悉以下内容非常重要：

Pandas：非常适合各种数据科学需求，Pandas 是一个数据分析和可视化库，用于数据填充和清理、合并、统计分析等。

NumPy：这个库是使用 Python 进行数据科学的关键，如果你想使用 Pandas，它是必需的。

SciPy：如果您希望处理更复杂的计算过程，SciPy 是一个不错的起点；它可以处理信号处理、优化和统计分析。

TensorFlow：这个通用库除了用于神经网络项目外，还用于大规模机器学习和数值计算过程。

学习 Python 进行数据科学
既然我们已经说服你 Python 是开启数据科学职业生涯的正确选择，那么现在是时候开始学习正题了：如何学习 Python，特别是数据科学应用。与你在技术领域可以学习的大多数东西一样，这不是一项一次性掌握的技能；你在学习 Python 上投入的时间越多，你就能用它做更多的事情。