今天，几乎所有与数据相关的职位描述都需要Python。为什么会这样呢？它对数据科学真的那么重要吗？在这篇文章中，我将探讨Python在数据科学领域占据主导地位的原因。

Python和数据科学

围绕着数据科学和数据科学职业有很多的讨论。随着各组织认识到数据驱动的方法可以为他们带来的价值，对数据科学家的需求也在不断增长。因此，许多来自不同行业的人都在探索在数据方面建立自己的职业生涯的机会。

自然，关于这一职业发展有很多问题。你是否需要一个硕士学位来成为一名数据科学家？你需要学习什么样的软件？没有IT背景是否有可能成为一名数据科学家？你需要学习Python吗？

在这篇文章中，我想重点谈谈Python对于数据科学领域成功的重要性。Python和数据科学之间的关系是双向的。数据科学在Python的蓬勃发展中起到了关键作用，而Python也帮助新人理解和掌握了数据科学。

数据科学是关于从数据中提取可操作的见解，而Python可以说是实现这一目标的最有效工具。请看这篇文章，了解数据科学家使用Python的目的。在这里，我想阐述一下他们选择Python的原因。

为数据科学学习Python的六个原因

数据科学家选择Python是有原因的。这种编程语言在数据科学中占主导地位，几乎所有与数据分析和建模有关的工作职位都要求使用这种语言。以下是Python占领数据科学界的原因。

1.

数据科学家应该是精通技术的人，但不一定是程序员。来自学术界、营销界、人力资源和金融界的人通常会进入数据科学领域，并在其职业生涯的中期获得新的技能。更容易掌握的工具更有可能在数据科学中胜出。

Python，以其易用性和简单的语法，是没有IT经验的人的完美解决方案。它对于不同背景的专业人士来说都非常容易掌握。仅仅几周的时间就足以学习如何用Python处理数据并建立简单的模型。

不确定从哪里开始？

这是一个交互式课程，它将温和地向您介绍用于数据科学的Python，即使您没有IT背景，也没有接触过编程语言。

2.Python具有处理数学和统计的工具集。

Python具有处理数学计算、获得描述性统计和构建统计模型的强大功能。

基本数学计算可以通过内置数学运算符进行，如加法（+）、减法（-）、除法（/）和乘法（*）。对于更高级别的数学运算，如指数、对数、三角和幂函数，你可以使用数学模块。这个模块允许只用几行代码就可以进行复杂的数学运算。例如，通过Python’数学模块，你可以轻松地使用阶乘计算组合和排列，应用三角函数和双曲线函数，以及模拟周期函数。

Python有几个库（统计、NumPy、SciPy和Pandas），可以直接访问大量的统计工具。你可以很容易地获得详细的描述性统计，如平均数、中位数、模式、加权平均数、方差、相关性、异常值等。有一些库（例如scikit learn）可以处理线性回归、逻辑回归和许多其他统计模型。你可以探索因果关系并进行假设检验，所有这些都是通过开源的Python库实现的。

3.Python非常适合数据的可视化。

许多数据洞察力来自于数据可视化。在掌握了用于数据科学的Python之后，你将能够绘制有用的、专业的可视化图表来探索你的数据，了解可能的相关性，发现异常值、不明显的关系、趋势等。

matplotlib是Python中的基本数据可视化库。它在可用的图和它们的灵活性方面提供了广泛的机会。然而，用这个库来构建任何复杂的东西都是很耗时的。幸运的是，许多其他的数据可视化工具都是建立在matplotlib的基础上，但却更方便用户使用。如果你想用Python构建高级图表，可以看看seaborn、Plotly和Bokeh库。

4.数据科学有一个巨大的Python库生态系统。

Python提供了丰富的开源库选择，其功能远远超出了数学、统计和数据可视化。有不同的模块可以从各种来源（CSV文件、Excel等）导入数据。然后，还有用于处理和构建不同格式的数据的软件包（如

最后，还有PyTorch和TensorFlow框架，分别由Facebook和谷歌开发。它们在学术界和工业界被广泛用于建立复杂的深度学习模型，用于面部识别、物体检测、语言生成等。Python是高效和可扩展的。

就其效率和可扩展性而言，Python是数据科学应用的完美选择。你可以与拥有几百条记录或几百万条记录的数据库合作；在任何情况下，Python都是一个很好的解决方案。

此外，用Python开发的模型很容易在生产中部署。正如您可能已经知道的那样，在生产中部署数据科学模型的过程通常是迭代的，先开发、验证模型，然后部署、测试生产、评估和更新。有了Python，您可以有效而顺利地处理这个迭代过程。

6.Python有一个强大的社区。

最后，Python有一个伟大的社区。这个社区不断地开发和改进用于数据科学的Python库，同时丰富了这个开源的生态系统。

如果你是一个初学者，你总是可以从社区获得支持。如果你在网上找不到问题的答案，有许多论坛可以让你提出问题，得到推荐，并从更高级的Python用户那里找到可能的解决方案。

在这篇文章中，请阅读更多关于在数据科学中使用 Python 的优势。

是时候为数据科学学习 Python 了！

Python 是当今数据科学中一个有效且必须了解的工具。你知道现在有很好的理由：

Python很容易学习。有许多开源的Python库用于数学、统计学、数据可视化和数据建模。领先的科技公司正在使用Python进行高级应用，包括人脸识别、物体检测、自然语言处理和内容生成。 Python编程语言高效、可扩展、可生产。Python有一个强大的支持性社区。

那么，让我们加入吧！

我建议从《数据科学的Python入门》课程开始学习。它包括141个互动练习，涵盖了基本的数据可视化和数据分析、简单的计算、处理缺失值、创建变量、过滤数据等。

如果你想超越基础知识，请确保查看这个Python for Data Science学习轨道。它包括四个互动课程，涵盖了开始在数据科学领域工作所需的基础。除了入门课程所涵盖的主题外，您还将学习如何在Python中处理字符串，以及如何处理来自CSV、Excel和JSON文件的数据。这里有一些关于你的下一个Python数据科学项目的想法。

感谢您的阅读，并祝您学习愉快！