Python是一種廣泛使用的編程語言（用專業(yè)術(shù)語） 。

正如Python專家所指出的，它是在這一代中學(xué)習(xí)和執(zhí)行的最簡單的編程語言。一些人學(xué)習(xí)Python來制作網(wǎng)站。像這樣，由于其他原因，如此眾多的人群正在學(xué)習(xí)Python。本文的主要動機(jī)是說明為什么我們應(yīng)該學(xué)習(xí)Python用于數(shù)據(jù)科學(xué)。

什么是Python？

Python這個詞取自Guido最受歡迎的網(wǎng)絡(luò)節(jié)目“Monty Python‘s Flying Circus”。在這種語言中，如果任何人不熟悉編程或者是不同方言的專家，就不會有壓力。它需要以可理解性為中心的特殊語法。沿著這些方向，設(shè)計人員可以在所有方面仔細(xì)閱讀和解密Python代碼，有效地與其他編程方言形成對比。它可以支持各種工作框架，如Linux，Mac-OS和Windows。如Indeed Job所示，Python是所有產(chǎn)品組織中普遍使用的語言。許多企業(yè)可以利用Python來機(jī)械化這些組織的復(fù)雜承諾，谷歌，Instagram，YouTube，NASA正在利用Python作為后端改進(jìn)。它是數(shù)據(jù)科學(xué)中最重要的語言。如果有人會學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)，那么必須與Python會面。

以下是使用Python的三個眾所周知的理由

解密和學(xué)習(xí)相當(dāng)簡單

它可以處理各種信息結(jié)構(gòu)

它具有非常驚人的信息感知和可測量的庫。

數(shù)據(jù)科學(xué)

信息科學(xué)近30年來一直在沿著這個方向發(fā)展在1960年，可以利用井來替代“軟件工程”。在15年后，該術(shù)語被用于少數(shù)應(yīng)用中的信息處理。正如2012年對“哈佛商業(yè)”雜志的調(diào)查所表明的那樣，將數(shù)據(jù)科學(xué)稱為“21世紀(jì)的知名職業(yè)”。

在數(shù)據(jù)科學(xué)模式之前，過去使用信息的人群稱為計算機(jī)科學(xué)家，業(yè)務(wù)分析師和統(tǒng)計學(xué)家。目前，他們被稱為數(shù)據(jù)科學(xué)家。信息科學(xué)家是一群人，他們以不同的方式利用編碼和可衡量的能力，使信息變得有用。它是大數(shù)據(jù)的一個主要領(lǐng)域，它為所有重要信息的實(shí)質(zhì)性測量提供意義數(shù)據(jù)。它使組織改進(jìn)能夠收集，調(diào)查和破譯大量的信息。信息科學(xué)專家實(shí)現(xiàn)事實(shí)模型以調(diào)查信息并利用獨(dú)特的檢查發(fā)現(xiàn)模式，示例和與數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)。如今，通過數(shù)據(jù)科學(xué)組織，正在利用大量信息為客戶帶來巨大成果。銀行學(xué)院正在利用大量信息來建立他們的虛假陳述識別勝利。我們?nèi)绾芜M(jìn)入有意義的部分，我們談?wù)撨@些問題Python for Data Science。

Python for Data Science

讓我們考慮以下語言：

SQL

Python

R

大滿貫

確實(shí)，了解數(shù)據(jù)科學(xué)的四種方言非常好。盡管如此，有些人對于那些獲得Python的人來說是個新手。

為什么學(xué)習(xí)Python用于數(shù)據(jù)科學(xué)是有利的？ Python簡單而有趣。對于不太復(fù)雜的分析企業(yè)（例如，剝削性檢查，分工等）和高級數(shù)據(jù)科學(xué)（例如，構(gòu)建AI模型），合理的數(shù)量很多。如今，工作市場需要更多人成為具有豐富Python知識的信息專家。

Python數(shù)據(jù)科學(xué)的前提

變量：在Python中沒有令人信服的理由在之前宣布這些因素利用它們。因素保留了質(zhì)量的記憶區(qū)域。

數(shù)據(jù)類型：它支持無窮無盡的信息類型。信息類型的破壞是 - 字符串，字典和數(shù)字。

運(yùn)算符：運(yùn)算符處理操作數(shù)。操作數(shù)是 - 賦值，比較，邏輯，按位，算術(shù)和身份。

循環(huán)：循環(huán)可以在執(zhí)行前測試條件。它們有3種類型 - For，While和Nested圓圈。

功能：通過利用容量，我們可以節(jié)省時間。通過將代碼劃分為有價值的方塊，它逐漸變得連貫。我相信這篇博客可能會在Python for Data Science上找到一些想法。需要自上而下知識的人群，與 Python在線培訓(xùn)