为什么我们应该学习用于数据科学的Python？

Python编程语言的流行度持续上升。Python是一种高级语言，它优先考虑可读性而非复杂性。由于其简单的缩进系统，它成为研究人员和程序员的首选语言。

这就是为什么学习Python编程非常值得，以便能够以任何方式或形式掌握数据操作。

为什么学习Python用于数据科学？

Python是全球使用最广泛的编程语言之一。它在编码方言列表中位居第一，这得到了其热情高涨的学生和用户社区的证实，他们正在持续增长。

Python的易用性和适应性是其流行的主要原因。由于C++、Java和Lisp等编程语言的复杂性和难度，2000年代的人们对编程感到恐惧。

数据探索可以被认为是数据分析的“小兄弟”。这个过程包括分析数据以寻找共享的基本模式和特征。然而，数据探索并不能从数据中获得重要见解；相反，它用于帮助科学家理解全局和必须遵循的程序。

R被设计为实现这种内置功能，而Python可以通过使用第三方库实现类似的结果。

我们可以利用Python的众多库来探索数据，而无需从头开始。例如，我们可以使用Pandas对数据集和集合进行排序、过滤和呈现。

Python比R更适合数据科学吗？

尽管如此，R也更侧重统计。R是执行统计测试以及过滤和显示数据的出色工具。DataFrame、矩阵和向量是内置R数据类型的示例。这些功能在Python中默认不包含。然而，数据科学家会使用NumPy和Pandas等库。此外，这些库是基于C编程语言构建的，这使得它们处理大型数据集的速度比R快得多。

数据探索

数据探索可以被认为是数据分析的“小兄弟”。这个过程包括分析数据以寻找共享的基本模式和特征。然而，数据探索并不能从数据中获得重要见解；相反，它用于帮助科学家理解全局和必须遵循的程序。

R被设计为实现这种内置功能，而Python可以通过使用第三方库实现类似的结果。

数据分析的第一步是数据探索。为了更好地理解数据的性质，数据分析师利用数据可视化和统计方法来描述数据集的特征，例如大小、数量和准确性。

通过对各种数据变量之间的关系、数据集的结构、异常值的存在以及数据值分布进行可视化探索和识别，以揭示模式和兴趣点，使数据分析师能够更深入地了解原始数据。数据探索技术包括手动分析和自动化数据探索软件解决方案。

我们可以利用Python的众多库来探索数据，而无需从头开始。例如，我们可以使用Pandas对数据集和集合进行排序、过滤和呈现。

尽管如此，R也更侧重统计。R是执行统计测试以及过滤和显示数据的出色工具。DataFrame、矩阵和向量是内置R数据类型的示例。这些功能在Python中默认不包含。然而，数据科学家会使用NumPy和Pandas等库。此外，这些库是基于C编程语言构建的，这使得它们处理大型数据集的速度比R快得多。

利用Excel的CORREL()函数返回相关性，可以确定两个连续变量之间的关系。要在Excel中区分两个总变量之间的关系，两向表法、堆叠柱形图法和卡方检验都是有效的。

商业智能工具、数据可视化软件、数据准备软件供应商和数据探索平台都是专有自动化数据探索解决方案的示例。还有开源信息分析工具，它们集成了回归功能和可视化功能，可以帮助企业协调不同的信息源，从而实现更快的分析。大多数信息分析软件都集成了信息感知工具。

统计建模

在收集和分析数据之后，是时候开发一个合适的模型了。创建模型的过程，即一组抽象的规则，通常参照物理世界来定义数据元素之间的关系，称为数据建模。机器学习是使用模型对无法看到的数据进行预测的过程。

只需少量努力，您就可以使用Python编程语言创建自定义数据建模。有趣的是，与信息分析一样，我们可以利用预构建的Python库中的编程来构建我们的模型。例如，NumPy可用于创建数值数据模型，而scikit-learn可用于实现机器学习算法。由于R的主要功能不允许建模，我们需要依赖其他包才能获得与其可比的结果。

R和Python都能够进行统计建模。另一方面，R旨在进行静态分析以及撰写论文和报告。用于执行模型并允许其在网站或应用程序内部进行实时动态利用。这是因为Python是一种真正的编程语言，可以用于各种目的。因此，它可以与使用Python的编程框架一起使用，包括Django或Jar。

Python在不使用附加包的情况下无法执行建模（线性模型）。

顾名思义，数据可视化通过使用图表、图形、绘图和地图来显示结果，以视觉方式表示数据。尽管它乍一看可能很简单，但数据可视化是一个非常精细的过程，因为糟糕的可视化可能会产生不清晰或令人困惑的结果。

Python拥有建模部署工具，通常被认为是数据探索领域的有效工具。然而，通过利用Python的其他外部库，如Matplotlib和Seaborn，可以生成反映我们结果的图表和图形。然而，在数据可视化中使用Python比使用R稍微更具挑战性。

由于R是为了显示统计分析结果而创建的，因此数据可视化是R的最佳功能之一。因此，创建干净且中性的图形设计非常简单。

Python对数据科学至关重要吗？

为了从事数据科学职业，我们需要精通Python或R这两种语言中的至少一种。如果用户已经习惯使用Python和R，建议他们首先研究这种语言。另一方面，Python由于其适应性，是初学者的一个很好的起点。

然而，如果我们选择忽视Python和R，我们可能会错过许多重要的职业机会。此外，我们可能会浪费时间和精力来寻找Python本可以避免的问题的解决方案。

Python非常通用和灵活——这是处理通常大量信息的两个基本特征。如果我们选择使用适当的语法和结构，我们将能够以所需的方式操作数据，并使用各种算法。这在更严格的方言中是一项困难的任务，它要求我们掌握全新的方法，然后才能对我们的信息应用另一种操作或计算类型。

Python可以随着我们的进步而发展。即使是Python经验只有几个月、借助众多在线教程的初学者，我们也可以开始使用数据库并对其进行分析。当我们更熟练时，我们将能够使用众多在线Python库来节省时间和精力。此外，我们可以自己创建循环、条件和标点符号，以减少工作时间、代码量，并简化以后检查和解决代码错误的过程。

在掌握Python的过程中，参加专门教授数据科学家Python的课程和培训非常重要。根据应用程序和我们所在的行业，Python将需要最具体的技能。有许多免费的在线资源可以掌握Python。此外，我们不需要任何软件或设备即可开始学习。我们只需要Python源代码和一个代码校对器。它们都可以免费下载和使用，并且都易于获取。