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Perché Python è così popolare per la scienza dei dati?
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Video: Perché Python è così popolare per la scienza dei dati?

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Video: Analisi dati (in Python) per l'educazione civica | Maurizio Giaffredo 2024, Aprile
Anonim

Perché Pitone è l'unico linguaggio di programmazione generico dotato di un solido ecosistema di scientifico librerie informatiche. Inoltre, essendo un linguaggio interpretato con una sintassi molto semplice, Pitone consente la prototipazione rapida. È anche il re indiscusso del deep learning.

Inoltre, perché Python viene utilizzato nella scienza dei dati?

Uno dei motivi principali per cui Pitone è ampiamente Usato nel scientifico e le comunità di ricerca è dovuto alla sua facilità d'uso e alla sua semplice sintassi che lo rende facile da adattare per le persone che non hanno un background ingegneristico. È anche più adatto per la prototipazione rapida.

Python è necessario per la scienza dei dati? Pitone è il linguaggio di programmazione più comune che vedo di solito necessario in scienza dei dati ruoli, insieme a Java, Perl o C/C++. Pitone è un ottimo linguaggio di programmazione per scienziati dei dati . Grazie alla sua versatilità, è possibile utilizzare Pitone per quasi tutti i passaggi coinvolti in scienza dei dati processi.

Considerando questo, perché Python è migliore di R per la scienza dei dati?

R e Pitone sono entrambi open-source programmazione lingue con una grande comunità. R è utilizzato principalmente per la statistica analisi mentre Pitone fornisce un approccio più generale a scienza dei dati . R e Pitone sono all'avanguardia in termini di programmazione lingua orientata verso scienza dei dati.

Come viene utilizzato Python nella scienza dei dati?

Come imparare Python per la scienza dei dati

  1. Passaggio 1: impara i fondamenti di Python. Tutti iniziano da qualche parte.
  2. Passaggio 2: fai pratica con i progetti Mini Python. Crediamo davvero nell'apprendimento pratico.
  3. Passaggio 3: impara le librerie di data science Python.
  4. Passaggio 4: crea un portfolio di data science mentre impari Python.
  5. Passaggio 5: applicare tecniche avanzate di data science.

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