为什么Python是数据科学家的首选语言

在这篇文章中，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 是各种数据科学职位招聘广告中经常提到并广受青睐的两种技术。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。

多年来， R 一直是对数据科学感兴趣的人们的明确选择。然而，近年来发生了一些变化，R已经失去了它的王位。为什么Python正在挑战R的稳固位置，而Python现在是数据科学之王？让我们来看看。

Python 提供了很多功能，因此越来越多的人将它用于编程需求。Python在Google Trends上遥遥领先于R。Python适用于许多类型的数据科学应用，但在金融领域特别受欢迎。我们举一个示例 – 美国银行 选择Python作为其处理金融数据的首选工具。

Python为何非常适合数据科学

以下是Python被视为世界上增长最快的语言的主要原因：

全能工具

Python除了是一种通用的语言外，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，而该语言也是为此设计的。

一语通全局

Python是一种通用的通用编程语言。它是一种快速但功能强大的工具，拥有许多特性。Python允许您使用单一语言创建机器学习模型、Web应用程序以及您所需的一切。这将简化您的项目，同时节省时间和金钱。

庞大的社区

Python由一个庞大的社区支持。这个社区非常合作，并有人通过许多方式帮助数据科学家简化工作。如果您是一个遇到Python问题的数据科学家，最有可能的解决方法是把问题提交给Python专家。

库和可扩展性

这个广泛使用的编程语言拥有各种免费的数据科学、机器学习和数据分析包，如Pandas和Scikit-Learn。Pandas提供了快速、灵活和表达性强的数据结构，使得与“关系”或“标记”数据的工作变得简单而自然。它是市场上最高效、适应性最强的开源数据分析工具之一。

Python包含所有数据科学家所需的库，而且还包括大量特有的库。此外，Python已成为开发具体应用程序的最佳可扩展语言。这个功能对于从事特定数据分析应用和模型开发的数据科学家非常有用。

简单实现

在深入研究人工智能或机器学习的复杂性之前，任何数据科学家首先必须了解语言。他们不需要花时间学习如何使用Python编程，因为它作为初学者的语言流行，并且学习曲线不陡。Python是一种流行的编程语言，用最少的代码创建可以与应用程序一起工作的语言。这种简单性是Python成功的最重要方面之一。

许多深度学习框架

有几个深度学习框架可用，包括Caffe、TensorFlow、PyTorch、Keras和mxnet。您可以选择从多种免费工具中选择适合您项目的工具，使用令人惊讶的少量Python代码开发深度学习体系结构。

处理大量数据

如果需要处理大量数据，可以使用PySpark或Hadoop。如果Spark的开销对于您的特定情况来说太大，还可以使用用于分布式处理的MPI绑定。

如果您使用Spark，一些专家建议使用Scala编写解决方案，这是Spark的“本地”语言。由于全面的PySpark API，对于许多人来说，Python是更好的选择。

Python是进行大数据/机器学习原型设计的完美语言。

代码可读性

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不同的Python应用程序，但目标是代码不仅相同，而且简单易懂。Python代码非常易于阅读；一些程序员甚至将其与英语语言相比较。为什么这很重要？这有利于在产品发布几个月后重新访问您的代码以修复问题或添加功能。此外，他人也可以轻松实现这一点。

除此之外， 执行 机器学习 任务的能力很可能是给予Python编程语言显著优势的最重要因素。它包括数据科学家可能需要的几乎所有包。从科学计算和统计建模到线性代数和符号代数等等，所需的工具都很容易获得。

Python中一些最好的数据科学库

SciPy
Pandas
NumPy
SciKit Learn用于机器学习
数据可视化：Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly等。

根据Analytics India Magazine在2019年对数据科学招聘的调查，Python显然是数据科学从业者和培训生最喜欢的语言。

超过 75％的 调查受访者表示这是求职者必备的技能，尤其是在数据科学行业。由于其包括统计处理、优化和机器学习的能力，R排名第二。世界上一些最成功的组织，包括 Google、Facebook、Netflix、Spotify、Instagram、Reddit， 和 Quora。 根据这些趋势，Python将继续成为企业最需要的语言，可能极大地增加您的实际收入。

结论

考虑到上述Python的优点，可以说有志成为数据科学家的人必须获得Python认证。作为一个Python认证持有者，你将能够为你的简历增加重要价值，使成为数据科学家的道路比那些没有认证的人要容易得多。此外，如果你想改变职业并进入数据科学领域，拥有Python认证将使更容易证明你具备管理各种数据相关项目所必需的理解。最后，作为一个合格的Python专家，你将能够获得更好的职位和更高的薪水。