Sadržaj:

Zašto je Python toliko popularan za nauku o podacima?
Zašto je Python toliko popularan za nauku o podacima?

Video: Zašto je Python toliko popularan za nauku o podacima?

Video: Zašto je Python toliko popularan za nauku o podacima?
Video: Pascal и Delphi живы? / История / Популярность / Мифы / Возможности / Преимущества и недостатки 2024, Decembar
Anonim

Jer Python je jedini programski jezik opšte namene koji dolazi sa solidnim ekosistemom naučnim računarske biblioteke. Osim toga, budući da je interpretiran jezik sa vrlo jednostavnom sintaksom, Python omogućava brzu izradu prototipa. Takođe je neosporni kralj dubokog učenja.

Takođe, zašto se Python koristi u nauci o podacima?

Jedan od glavnih razloga zašto Python je široko korišteno u naučnim i istraživačke zajednice je zbog svoje lakoće upotrebe i jednostavne sintakse koja olakšava prilagođavanje ljudima koji nemaju inženjersko obrazovanje. Takođe je pogodniji za brzu izradu prototipa.

da li je Python neophodan za nauku o podacima? Python je najčešći jezik kodiranja koji obično vidim potrebno in nauka o podacima uloge, zajedno sa Javom, Perlom ili C/C++. Python je odličan programski jezik za naučnici podataka . Zbog svoje svestranosti, možete ga koristiti Python za gotovo sve uključene korake nauka o podacima procesi.

S obzirom na ovo, zašto je Python bolji od R za nauku o podacima?

R i Python oba su otvorenog koda programiranje jezika sa velikom zajednicom. R se uglavnom koristi za statistiku analiza dok Python pruža opštiji pristup nauka o podacima . R i Python su najmoderniji u smislu programiranje jezik orijentisan ka nauka o podacima.

Kako se Python koristi u nauci o podacima?

Kako naučiti Python za nauku o podacima

  1. Korak 1: Naučite osnove Pythona. Svako negdje počinje.
  2. Korak 2: Vježbajte Mini Python projekte. Zaista vjerujemo u praktično učenje.
  3. Korak 3: Naučite Python Data Science Library.
  4. Korak 4: Napravite portfolio za nauku o podacima dok učite Python.
  5. Korak 5: Primijenite napredne tehnike nauke o podacima.

Preporučuje se: