Talaan ng mga Nilalaman:

Bakit sikat ang Python para sa agham ng data?
Bakit sikat ang Python para sa agham ng data?

Video: Bakit sikat ang Python para sa agham ng data?

Video: Bakit sikat ang Python para sa agham ng data?
Video: WHAT IS PYTHON? | BAKIT MAGANDANG PAG-ARALAN ANG PYTHON? | Python tutorial 2020 2024, Nobyembre
Anonim

kasi sawa ay ang tanging pangkalahatang layunin na programming language na kasama ng isang solidong ecosystem ng siyentipiko mga aklatan sa pag-compute. Bilang karagdagan, bilang isang binibigyang kahulugan na wika na may napakasimpleng syntax, sawa nagbibigay-daan para sa mabilis na prototyping. Ito rin ang hindi mapag-aalinlanganang hari ng malalim na pag-aaral.

Gayundin, bakit ginagamit ang Python sa agham ng data?

Isa sa mga pangunahing dahilan kung bakit sawa ay malawak ginamit nasa siyentipiko at mga komunidad ng pananaliksik ay dahil sa kadalian ng paggamit nito at simpleng syntax na nagpapadali sa pag-adapt para sa mga taong walang background sa engineering. Ito rin ay mas angkop para sa mabilis na prototyping.

kailangan ba ang Python para sa data science? sawa ay ang pinakakaraniwang coding language na karaniwan kong nakikita kailangan sa agham ng datos mga tungkulin, kasama ng Java, Perl, o C/C++. sawa ay isang mahusay na programming language para sa data scientist . Dahil sa versatility nito, maaari mong gamitin sawa para sa halos lahat ng mga hakbang na kasangkot sa agham ng datos mga proseso.

Isinasaalang-alang ito, bakit ang Python ay mas mahusay kaysa sa R para sa agham ng data?

R at sawa ay parehong open-source programming mga wika na may malaking komunidad. R ay pangunahing ginagamit para sa istatistika pagsusuri habang sawa nagbibigay ng mas pangkalahatang diskarte sa agham ng datos . R at sawa ay state of the art sa mga tuntunin ng programming wikang nakatuon sa agham ng datos.

Paano ginagamit ang Python sa agham ng data?

Paano Matuto ng Python para sa Data Science

  1. Hakbang 1: Matuto ng Python Fundamentals. Nagsisimula ang lahat sa isang lugar.
  2. Hakbang 2: Magsanay ng Mga Mini Python Project. Talagang naniniwala kami sa hands-on learning.
  3. Hakbang 3: Alamin ang Python Data Science Libraries.
  4. Hakbang 4: Bumuo ng Portfolio ng Data Science habang natututo ka ng Python.
  5. Hakbang 5: Ilapat ang Advanced na Data Science Techniques.

Inirerekumendang: