为什么我们应该学习Python进行数据科学

为什么我们应该学习Python进行数据科学

编程语言Python的受欢迎程度持续上升。Python是一种高级语言，强调可读性而不是复杂性。由于其简单的缩进系统，它是研究人员和程序员的首选语言。

这就是为什么值得学习Python编程，以便以任何方式或形式掌握数据操作。

为什么要学习Python进行数据科学

Python是全球最广泛使用的编程语言之一。它在编程语言清单上首屈一指的位置得到了其热情的学生和用户社区的确认，这个社区还在不断扩大。

Python的易用性和灵活性是其受欢迎的主要原因。由于C ++、Java和Lisp等编程语言的复杂性和难度，人们在2000年代对编程感到恐惧。

数据探索可以视为数据分析的年轻兄弟。该过程包括解剖信息，寻找共享的基本示例和特征。然而，数据探索并不从数据中获得重要的见解；相反，它用于帮助科学家理解更大的整体和必须遵循的程序。

R是为实现这一目的而设计的，而Python可以通过使用第三方库实现类似的结果。

我们可以利用Python的众多库来探索我们的数据，而无需从头开始。例如，我们可以使用Pandas来对数据集和集合进行排序、过滤和呈现。

Python在数据科学方面比R更好吗

然而，R在统计方面也更为出色。R是执行统计测试以及过滤和显示数据的出色工具。DataFrame、矩阵和向量是R内置的数据类型的示例。这些功能在Python中默认情况下并不包含。然而，这些库被数据科学家使用。NumPy和Pandas库。此外，这些库是建立在C编程语言之上的，使它们能够比R更快地处理大型数据集。

数据探索

数据探索可以视为数据分析的年轻兄弟。该循环包括解剖信息，寻找共享的基本示例和特征。然而，数据探索并不从数据中获得重要的见解；相反，它用于帮助科学家理解更大的整体和必须遵循的程序。

R是为实现这一目的而设计的，而Python可以通过使用第三方库实现类似的结果。

数据分析的步骤1被称为数据探索。为了更好地理解数据的性质，数据分析师使用数据可视化和统计方法来描述数据集的特征，如大小、数量和准确性。

通过视觉探索和识别各种数据变量之间的关系、数据集的结构、异常值的存在以及数据值的分布来揭示模式和重要的细节，数据分析师能够更深入地了解原始数据。数据探索技术包括手动分析和自动数据探索软件解决方案。

我们可以利用Python的众多库来探索我们的数据，而无需从头开始。例如，我们可以使用Pandas来对数据集和集合进行排序、过滤和呈现。

尽管如此，R也更加统计。R是一个非常好用的工具，可以进行统计测试、过滤和显示数据。DataFrame、矩阵和向量是R的内置数据类型的示例。这些功能在Python中默认情况下不包括。然而，这些库被数据科学家们所使用。NumPy和Pandas库是其中之一。此外，这些库是建立在C编程语言之上的，使其能够比R更快地处理大型数据集。

利用Excel的CORREL()函数返回相关性，您可以确定两个连续变量之间的关系。要区分Succeed中两个全部因素之间的关系，可以使用二维表方法、堆叠列图方法和卡方检验方法。

商业智能工具、数据可视化软件、数据准备软件供应商和数据探索平台都是专有的自动数据探索解决方案的示例。还有一些开源数据分析工具，包括回归功能和可视化功能，可以帮助企业整合不同的数据源，实现更快的数据分析。大多数数据分析软件都包括数据可视化工具。

统计建模

在收集和分析数据之后，我们需要开发一个合适的模型。创建一个模型是一个过程，它是一组定义数据元素之间关系的抽象规则，通常与现实世界有关。机器学习是使用模型对不能被观察到的数据进行预测的过程。

只需稍加努力，您就可以使用编程语言Python创建自定义数据建模。有趣的是，和数据分析一样，我们可以使用预先编写好的Python库来构建我们的模型。例如，可以使用NumPy创建数值数据模型，使用scikit-learn实现机器学习算法。由于R的主要功能不允许建模，我们将需要依靠其他软件包来实现与R相当的结果。

无论是R还是Python都有进行统计建模的能力。然而，R更适用于静态分析、撰写论文和报告。而Python则可以用于实施模型并允许将其用于网站或应用程序中的实时动态。这是因为Python是一种真正的编程语言，可以用于各种目的。因此，它可以与使用Python的编程系统（包括Django或Jar）一起使用。

Python如果没有使用额外的包，则无法执行建模（线性模型）。

数据可视化，顾名思义，使用图表、图形和地图来显示结果，可以将数据以视觉方式呈现。虽然一开始可能看起来很简单，但数据可视化是一个非常微妙的过程，因为不良的可视化可能产生结果模糊或混淆的情况。

Python拥有建模部署工具，并且在数据探索领域被普遍认为是有效的。然而，通过利用Python的一些外部库，如Matplotlib和Seaborn，我们可以生成反映结果的图表和图形。然而，与R相比，使用Python进行数据可视化稍微具有挑战性一些。

由于它是用来展示统计分析结果的，数据可视化是R的最佳特点之一。因此，可以轻松创建干净且中性的图形设计。

Python对于数据科学是否必要

要从事数据科学职业，我们需要精通Python或R中的至少一种语言。如果用户已经习惯于使用Python和R，建议他们首先研究这种语言。然而，对于初学者来说，由于其适应性，Python是一个很好的入门选择。

然而，如果我们选择忽视Python和R，可能会错过许多重要的职业机会。此外，我们可能会浪费时间和精力来解决Python不允许的问题。

Python非常灵活和乐于助人，这是处理大量数据的两个必要品质。如果我们选择使用适当的语法和结构，我们将能够以所需的方式操作我们的数据，使用各种算法。这在其他更为严格的语言中是一项困难的任务，这些语言要求我们在应用新的操作或算法类型之前，必须掌握全新的方法。

Python可以随着我们的发展而发展。即使是初学者，在拥有几个月的Python经验和许多在线教程的帮助下，我们也可以开始使用数据库并对其进行分析。当我们掌握更多技能时，我们可以使用众多的在线Python库来节省时间和精力。此外，我们还可以使用自己的循环、条件和语法，以减少工作和代码体积，并简化检查和修复代码错误的过程。

在我们努力掌握Python的过程中，重要的是参加专门教授Python给数据科学家的课程和班级。根据应用程序和我们所处的行业，Python会要求最具体的技能。有很多免费的在线资源可用于学习Python。此外，我们不需要任何软件或设备来开始学习。我们只需要Python源代码和一个代码编辑器。它们都可以免费下载和使用，并且都可以轻松获得。