為什麼數據科學這麼愛Python？

來源：codementor

作者：Kunal Dhawan

智能觀 編譯

這篇文章是關於什麼的？

當我用谷歌搜索「數據科學」時，裡面4/5的結果是關於數據科學課程的。當我打開這些課程時，我會看到一些常見的句子，例如，「學習數據科學中的Python」， 「 Python中的數據分析基礎知識」等。

科技行業的每個人都接受Python是目前數據科學最重要的語言。在此，我想證明這一結論，並找出原因。

此外，我還想談談python如何成為數據科學最重要的語言，以及它與數據科學的關係。在過去的十年中發生了什麼事情使得python登上了數據科學的階梯，並取代了R和SAS，直接佔領了首要位置。

這篇文章不包括什麼？

這篇文章不是教程。它不包含數據科學技術或Python編程。它將突出顯示Python語言和數據科學之間的關係，包括它們是如何在一起工作的。

如果你想學習Python語言或數據科學技術，那麼本文並不適合你。

什麼是「數據科學家」，它是如何演變的？

數據科學家這一稱呼，在90年代後期開始流行。我喜歡alexa.com給出的定義：數據科學家是一個不停問問題的孩子的成人版本 ！他們總是在問為什麼。數據科學的發展非常迅速，目前數據科學家是最具魅力的職位。

目前大約有4.4萬億GB的數字數據，預計在未來十年將翻一番。公司越來越有興趣從可用數據中獲取有意義的東西，以取得競爭優勢。

那麼問題來了，數據科學家是怎麼火起來的呢？

2006年

職位：數據分析師或業務分析師

使用工具：SAS（最受歡迎）、R、WEKA、STATISTICA

背景：統計學、數學和經濟學專業背景

2011年

公司意識到了領域知識的重要性。分析師為他們從未從事過的行業，從未使用的產品以及他們不了解的客戶工作。在這個時候，商業理解成為關鍵。分析團隊引入了MBA專業、工程甚至心理學專業的人才。

由於R語言是開源的，R成為SAS的強有力競爭對手。而後Hadoop出現了，數據集開始被稱為大數據。

目前狀況

數據科學家已與數據分析師區分開。前者可以出身數據科學、機器學習、大數據和數據可視化等專業。

所有這些專業都使從業者能根據自己的專業技能發揮專業作用。

任何想要學習數據科學的學生都必須花點時間來分析他自己所擁有的專業技能。

Python提供了什麼？

Python提供了數據科學家所需的所有必要功能，並能夠與諸如Hadoop和Spark等工具很好地融合在一起。

讓我們看看它是如何做到這點的。

數據科學家的問題

Python的答案

如何輕鬆進行數值分析？

NumPy：支持大型的N維數組和強大的數學函數

如何操作數據？

Pandas：支持名為Data

Frame表的數據結構和操作

我應該如何可視化數據？

Matplotlib：建立在NumPy和Pandas上以支持數據可視化

如何進行科學分析和計算？

SciPy：支持科學計算和技術計算

如何做統計分析？

StatsModel：支持統計分析

如何實現機器學習？

Scikit-learn：支持機器學習和預測建模。它建立在NumPy，Pandas和Matplotlib之上

如何實現神經網路？

TensorFlow ：支持直接或通過使用wrapper庫創建深度學習模型

如何連接MySQL資料庫？

PyMySQL：支持與MySQL資料庫的簡單連接，執行查詢和提取數據

如何讀取XML、HTML數據？

BeautifulSoup：支持輕鬆讀取XML和HTML類型的數據

我想要一個互動式編程筆記本，該怎麼辦？

Jupyter Notebook：支持互動式編程和可視化

結論

本文並不是要建議你使用python去學數據科學，只是強調了python庫的豐富性。開發人員一直在使用python數據包來提供更多的功能，這使python成為一個不錯的選擇。

https://www.codementor.io/kunaldhawan93/data-science-and-python-i2ai6pntw

—完—

親愛的朋友：

今天是清明假期後的第一個工作日，跟你分享一篇技術科普小文。希望能對你有所幫助。

祝安！

智能觀 一米

2018-4-8 於北京中關村

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