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Python适合数据科学吗?老男孩Python全日制培训班

时间:2021-08-23 16:47:37来源:未知 作者:老男孩教育 已有: 名学员访问该课程

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前言:为什么Python是数据科学领域的首选语言?这是很多人都比较好奇的问题,接下来老男孩教育通过这篇文章为大家介绍一下。 在数据科学社区中最受欢迎的编程语言,使用最多的有三种:Python、SQL和R,其中使用率最高的编程语言是Python。 众所周知,数据科学家们需要处理复杂的问题,一般问题的解决过程都

  为什么Python是数据科学领域的首选语言?这是很多人都比较好奇的问题,接下来老男孩教育通过这篇文章为大家介绍一下。

  在数据科学社区中最受欢迎的编程语言,使用最多的有三种:Python、SQL和R,其中使用率最高的编程语言是Python。

  众所周知,数据科学家们需要处理复杂的问题,一般问题的解决过程都包括这四个主要的步骤:数据收集和清洗、数据探索、数据建模和数据可视化。

  Python可以在整个过程中提供必要有效的处理工具,每一个步骤都有专门的工具库。Python包括许多强大的统计学和数据工具,比如Pandas、Numpy、Matplotlib、Scipy等,另外还包括先进的深度学习工具,比如Tensorflow、PyBrain等。

  此外,Python被认作是人工智能和机器学习的基础语言,而数据科学和人工智能又有着密切的交集。因此,Python被视为数据科学领域应用最广泛的语言,并不会令人感到意外。

  数据收集和清洗:通过Python,你可以加载各式各样不同格式的数据,比如说CSV、TSV或者来源网络的JSON。无论是你想要直接把SQL表格载入到你的程序中,还是需要抓取网站信息,Python都可以帮你轻松完成这些任务。

  数据探索:你已经收集好数据,并对这些数据进行标准化处理的工具,接下来就是进行数据探索了。在这一过程中你需要清理业务逻辑中所发现的问题,并将这一问题转换成标准化的数据科学问题。为了实现这一点,需要对数据的类型进行探索,并将它们分离成不同的数据类型,以便提供它们所需的处理方式,这种情况下你可以使用Python的Numpy和Pandas来对这些数据进行探索。

  数据建模:对于数据科学流程来说是一个非常关键的阶段,而建模之前的特征选择阶段,你需要对现有的数据集进行降维的工作。Python语言能够非常方便的帮助你进行这一项任务,它拥有许多高级的工具库来帮助你解决问题。

  数据可视化和解释:Python带有许多数据和可视化的包,Matplotlib是最为常用的库,可以生成基本的图形和图表,如果你需要设计精美的高级图标,可以尝试一下Python的另外一个包Plotly。

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文章出自:http://www.epx365.cn/peixun/it/202192621.html

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(责任编辑:老男孩教育)
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