Cuprins:

De ce este Python atât de popular pentru știința datelor?
De ce este Python atât de popular pentru știința datelor?

Video: De ce este Python atât de popular pentru știința datelor?

Video: De ce este Python atât de popular pentru știința datelor?
Video: Why Python is so Popular for Machine Learning 2024, Noiembrie
Anonim

pentru că Piton este singurul limbaj de programare de uz general care vine cu un ecosistem solid de științific biblioteci de calcul. În plus, fiind un limbaj interpretat cu o sintaxă foarte simplă, Piton permite prototiparea rapidă. Este, de asemenea, regele incontestabil al învățării profunde.

De asemenea, de ce este folosit Python în știința datelor?

Unul dintre principalele motive pentru care Piton este pe scară largă folosit în științific iar comunitățile de cercetare se datorează ușurinței sale de utilizare și sintaxei simple, ceea ce face ușor de adaptat pentru persoanele care nu au o pregătire în inginerie. De asemenea, este mai potrivit pentru prototipare rapidă.

este Python necesar pentru știința datelor? Piton este cel mai comun limbaj de codare pe care îl văd de obicei necesar în știința datelor roluri, împreună cu Java, Perl sau C/C++. Piton este un limbaj de programare excelent pentru cercetătorii de date . Datorită versatilității sale, puteți utiliza Piton pentru aproape toți pașii implicați în știința datelor proceselor.

Având în vedere acest lucru, de ce Python este mai bun decât R pentru știința datelor?

R și Piton sunt ambele open-source programare limbi cu o comunitate mare. R este folosit în principal pentru statistică analiză in timp ce Piton oferă o abordare mai generală a știința datelor . R și Piton sunt de ultimă generație în ceea ce privește programare limbaj orientat spre știința datelor.

Cum este utilizat Python în știința datelor?

Cum să înveți Python pentru știința datelor

  1. Pasul 1: Aflați elementele fundamentale ale Python. Toată lumea începe de undeva.
  2. Pasul 2: Exersați proiecte Mini Python. Credem cu adevărat în învățarea practică.
  3. Pasul 3: Aflați bibliotecile Python Data Science.
  4. Pasul 4: Construiți un portofoliu de știință a datelor pe măsură ce învățați Python.
  5. Pasul 5: Aplicați tehnici avansate de știință a datelor.

Recomandat: