为什么Python成为数据科学家的首选语言？

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在本文中，我们将解释为什么Python成为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最常提及和青睐的技术之一。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一直是任何对数据科学感兴趣的人的明显选择。然而，近年来情况发生了变化，R已被取代。Python是如何挑战R的稳固地位的，为什么Python现在成为数据科学的王者？让我们来看看。

Python有很多优点，因此越来越多的人将其用于他们的编程需求。在Google趋势中，Python远远领先于R。Python适用于许多类型的数据科学应用程序，但在金融领域尤其受欢迎。我们仅举一个例子——美国银行已选择Python作为其处理财务数据的首选工具。

是什么使Python如此适合数据科学？

以下是Python被认为是世界上增长最快的语言之一的主要原因：

完整的包

Python除了是一种通用语言外，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，该语言也为此而设计。

一门语言胜任所有

Python是一种通用的通用编程语言。它是一个快速而强大的工具，具有许多功能。Python允许您使用单一语言创建机器学习模型、Web应用程序以及您需要的任何其他内容。这将简化您的项目，同时节省您的时间和金钱。

庞大的社区

Python由一个庞大的社区支持。这个社区非常合作，其中一些人通过多种方式帮助数据科学家，从而简化了他们的工作。如果您是一位遇到Python问题的数科家，最可能的解决方案是将您的问题提交给Python专家。

库和可扩展性

这种广泛使用的编程语言拥有广泛的免费数据科学、机器学习和数据分析包，例如Pandas和Scikit-Learn。Pandas提供快速、通用且富有表现力的数据结构，使处理“关系型”或“标记型”数据变得简单自然。它是市场上最高效且最灵活的开源数据分析工具之一。

Python包含数据科学家需要的所有库。它还包含大量独家库。此外，Python已成为开发具体应用程序的最佳可扩展语言。此功能非常适合从事特定数据分析应用程序和模型开发的数据科学家。

易于实现

在深入研究人工智能或机器学习的复杂性之前，任何数据科学家都必须首先了解该语言。他们不需要花费时间学习如何在Python中进行编码，因为Python作为初学者语言很流行，并且学习曲线不陡峭。Python是一种流行的编程语言，用于创建使用最少代码行工作的应用程序。这种简洁性是Python成功最重要的方面之一。

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。您可以从各种免费工具中进行选择，这些工具适合您的项目，允许您使用令人惊讶的少量Python代码行来开发深度学习架构。

处理大量数据

如果您需要处理大量数据，可以使用PySpark或Hadoop。如果Spark的开销对于您的特定案例来说过大，则还有一种用于分布式处理的MPI绑定。

如果您使用Spark，许多专家建议使用Scala（Spark的“原生”语言）编写解决方案。但是，由于PySpark API全面，Python对于许多人来说是一个更好的选择。

Python是用于大数据/机器学习原型设计的完美语言。

代码可读性

如您所见，Python最关键的设计理念之一是代码可读性。多个程序员可以构建各种Python应用程序，但目标是代码不仅相同，而且易于理解和阅读。Python代码非常易读；一些程序员甚至将其与英语进行比较。为什么这很重要？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非常有用。此外，它很容易被其他人完成。

除此之外，执行机器学习任务的能力可能是赋予Python编程语言相对于竞争对手显著优势的最重要因素。它包含数据科学家可能需要几乎所有包。从科学计算和统计建模到线性代数和符号代数等等，必要的工具都唾手可得。

Python中一些最好的数据科学库

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

根据2019年Analytics India Magazine关于数据科学招聘的调查，Python显然是数据科学从业者和学员最喜欢的语言。

超过75%的受访者表示，对于求职者来说，尤其是在数据科学行业，这是一种必备技能。R由于其功能（包括统计处理、优化和机器学习）而位居第二。Python被世界上一些最成功的组织使用，包括Google、Facebook、Netflix、Spotify、Instagram、Reddit和Quora。根据这些趋势，Python将继续成为公司最需要的语言，这可能会大幅增加您的收入。

结论

考虑到上述Python优势，可以说，有抱负的数据科学家必须获得Python认证。作为Python认证持有者，您将能够为您的简历增加显著价值，并且比没有Python认证的人更容易成为数据科学家。此外，如果您想转行进入数据科学领域，拥有Python认证将更容易证明您拥有管理各种数据相关项目所需的知识。最后，作为合格的Python专家，您将能够获得薪资更高的更好职位。