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Pourquoi Python est-il si populaire pour la science des données ?
Pourquoi Python est-il si populaire pour la science des données ?

Vidéo: Pourquoi Python est-il si populaire pour la science des données ?

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Vidéo: C'est quoi Python ? Pourquoi Python est si populaire ? 2024, Décembre
Anonim

Parce que Python est le seul langage de programmation à usage général doté d'un solide écosystème de scientifique bibliothèques informatiques. De plus, étant un langage interprété avec une syntaxe très simple, Python permet un prototypage rapide. C'est aussi le roi incontesté du deep learning.

Aussi, pourquoi Python est-il utilisé en science des données ?

L'une des principales raisons pour lesquelles Python est largement utilisé dans le scientifique et les communautés de recherche est due à sa facilité d'utilisation et à sa syntaxe simple qui le rend facile à adapter pour les personnes qui n'ont pas de formation en ingénierie. Il est également plus adapté au prototypage rapide.

Python est-il nécessaire pour la science des données ? Python est le langage de codage le plus courant que je vois généralement obligatoire dans science des données rôles, ainsi que Java, Perl ou C/C++. Python est un excellent langage de programmation pour scientifiques des données . En raison de sa polyvalence, vous pouvez utiliser Python pour presque toutes les étapes de science des données processus.

Compte tenu de cela, pourquoi Python est meilleur que R pour la science des données ?

R et Python sont tous deux open source la programmation langues avec une grande communauté. R est principalement utilisé pour les statistiques une analyse tandis que Python propose une approche plus générale de science des données . R et Python sont à la pointe de la technologie en matière de la programmation langage orienté vers science des données.

Comment Python est-il utilisé en science des données ?

Comment apprendre Python pour la science des données

  1. Étape 1: Apprenez les bases de Python. Tout le monde commence quelque part.
  2. Étape 2: Pratiquez les projets Mini Python. Nous croyons vraiment à l'apprentissage pratique.
  3. Étape 3: Apprenez les bibliothèques Python de science des données.
  4. Étape 4: créez un portefeuille de science des données tout en apprenant Python.
  5. Étape 5: Appliquer des techniques avancées de science des données.

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