Isi kandungan:

Mengapa Python begitu popular untuk sains data?
Mengapa Python begitu popular untuk sains data?

Video: Mengapa Python begitu popular untuk sains data?

Video: Mengapa Python begitu popular untuk sains data?
Video: Tutorial: Pemrograman Python untuk Data Science Sederhana | E-Learning Python 2024, November
Anonim

Kerana Ular sawa ialah satu-satunya bahasa pengaturcaraan tujuan umum yang disertakan dengan ekosistem pepejal saintifik perpustakaan pengkomputeran. Di samping itu, sebagai bahasa yang ditafsirkan dengan sintaks yang sangat mudah, Ular sawa membolehkan prototaip pantas. Ia juga raja pembelajaran mendalam yang tidak dapat dipertikaikan.

Juga, mengapa Python digunakan dalam sains data?

Salah satu sebab utama mengapa Ular sawa adalah secara meluas digunakan di dalam saintifik dan komuniti penyelidikan adalah kerana kemudahan penggunaannya dan sintaks yang mudah yang memudahkan untuk menyesuaikan diri untuk orang yang tidak mempunyai latar belakang kejuruteraan. Ia juga lebih sesuai untuk prototaip pantas.

adakah Python diperlukan untuk sains data? Ular sawa ialah bahasa pengekodan yang paling biasa saya lihat diperlukan dalam sains data peranan, bersama-sama dengan Java, Perl atau C/C++. Ular sawa adalah bahasa pengaturcaraan yang bagus untuk saintis data . Kerana serba boleh, anda boleh menggunakannya Ular sawa untuk hampir semua langkah yang terlibat dalam sains data proses.

Memandangkan ini, mengapa Python lebih baik daripada R untuk sains data?

R dan Ular sawa kedua-duanya adalah sumber terbuka pengaturcaraan bahasa dengan komuniti yang besar. R digunakan terutamanya untuk statistik analisis sementara Ular sawa menyediakan pendekatan yang lebih umum untuk sains data . R dan Ular sawa adalah terkini dari segi pengaturcaraan berorientasikan bahasa sains data.

Bagaimanakah Python digunakan dalam sains data?

Cara Belajar Python untuk Sains Data

  1. Langkah 1: Pelajari Asas Python. Semua orang bermula di suatu tempat.
  2. Langkah 2: Berlatih Projek Sawa Mini. Kami benar-benar percaya pada pembelajaran secara langsung.
  3. Langkah 3: Pelajari Perpustakaan Sains Data Python.
  4. Langkah 4: Bina Portfolio Sains Data sambil anda Belajar Python.
  5. Langkah 5: Gunakan Teknik Sains Data Lanjutan.

Disyorkan: