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Warum ist Python für Data Science so beliebt?
Warum ist Python für Data Science so beliebt?

Video: Warum ist Python für Data Science so beliebt?

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Video: Was ist Python? Warum ist es so beliebt? 2024, November
Anonim

Weil Python ist die einzige universelle Programmiersprache, die mit einem soliden Ökosystem von wissenschaftlich Computing-Bibliotheken. Da es sich außerdem um eine interpretierte Sprache mit einer sehr einfachen Syntax handelt, Python ermöglicht ein schnelles Prototyping. Es ist auch der unbestrittene König des Deep Learning.

Warum wird Python in der Datenwissenschaft verwendet?

Einer der Hauptgründe dafür Python ist weit verbreitet Gebraucht in dem wissenschaftlich und Forschungsgemeinschaften ist wegen seiner Benutzerfreundlichkeit und einfachen Syntax, die es leicht macht, es für Leute ohne technischen Hintergrund anzupassen. Es eignet sich auch eher für das schnelle Prototyping.

Ist Python für Data Science notwendig? Python ist die gebräuchlichste Programmiersprache, die ich normalerweise sehe erforderlich in Datenwissenschaft Rollen, zusammen mit Java, Perl oder C/C++. Python ist eine großartige Programmiersprache für Datenwissenschaftler . Aufgrund seiner Vielseitigkeit können Sie Python für fast alle Schritte in Datenwissenschaft Prozesse.

Warum ist Python in Anbetracht dessen besser als R für Data Science?

R und Python sind beide Open Source Programmierung Sprachen mit einer großen Gemeinschaft. R wird hauptsächlich für statistische Analyse während Python bietet eine allgemeinere Herangehensweise an Datenwissenschaft . R und Python sind auf dem neuesten Stand der Technik Programmierung Sprache orientiert an Datenwissenschaft.

Wie wird Python in der Datenwissenschaft verwendet?

Python für Data Science lernen

  1. Schritt 1: Lernen Sie Python-Grundlagen. Jeder startet irgendwo.
  2. Schritt 2: Üben Sie Mini-Python-Projekte. Wir glauben fest an praxisorientiertes Lernen.
  3. Schritt 3: Lernen Sie Python Data Science-Bibliotheken kennen.
  4. Schritt 4: Erstellen Sie ein Data Science-Portfolio, während Sie Python lernen.
  5. Schritt 5: Wenden Sie fortgeschrittene Data Science-Techniken an.

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