データサイエンスにPythonを使用する7つの利点

データサイエンスの世界で最も広く使用されている言語を推測できますか？ さて、この記事のタイトルから判断すると、それが何であるかをすでに知っている必要があります。それでも疑問がある場合は、Pythonです。

StackOverflow分析によると、

「Pythonの最も急速に成長している用途は、データサイエンス、機械学習、および学術研究です。」

Pythonのこの大規模なファンフォローの背後には、多くの理由があります。 主な理由は、 Pythonの習得が非常に簡単であるということです。 データサイエンスに関して言えば、Pythonはさまざまなメリットを備えた優れたツールです。 オープンソースであるため、柔軟性があり、継続的に改善されています。 さらに、Pythonには便利なライブラリが多数あり、既存の構造だけでなく他の言語（Javaなど）とも統合できることを忘れないでください。 簡単に言うと、Pythonは優れたデータサイエンスツールです。

私たちの主張を支持する6つの強力な理由をあなたに与えます！

1. シンプル！

プログラミングとデータサイエンスの両方のコミュニティでのPythonの人気について話すとき、最初に頭に浮かぶのはその単純さです。 Pythonの最も優れた機能の1つは、Pythonを初心者に優しい言語にする、固有のシンプルさと読みやすさです。 それはきちんとした明快な構文を持っているので、他のほとんどの言語よりも短い学習曲線を提供します。 実際、Pythonでは、C++やJavaなどの他の言語よりもはるかに高速にプログラムを作成できます。

Pythonは、ドキュメントを読むのに何時間も費やすことなく、研究の部分に直接進むことができるため、時間に精通しています。 今日、Pythonはデータ分析、統計分析、Web開発、テキスト処理などに広く使用されています。

2. ライブラリ–あらゆるニーズに対応するライブラリがあります。

Pythonはシンプルであるため多くの人にとって最初の選択肢ですが、その素晴らしいライブラリの品揃えにより、データサイエンスの専門家にとってさらに魅力的なものになっています。 何年にもわたって、Pythonは、その機能をさらに強化するライブラリを含めることで、より豊かになりました。 非常に多くのライブラリがあるため、データサイエンスのニーズに合わせてカスタマイズされたライブラリを見つけることができます。

最も人気のあるPythonライブラリのいくつかを見てみましょう–

NumPyは、データサイエンスのユースケースを見つけるための最も初期のライブラリの1つです。 多次元配列と行列を操作する高レベルの数学関数が組み込まれており、科学計算に最適です。

PandasはNumPyの上に構築されました。 これはPythonのデータ分析ライブラリであり、Excelシートからのデータのインポートから、時系列分析のためのデータセットの処理まで、あらゆる用途に使用できます。

SciPyはNumPyの科学的同等物です。 科学データの数値積分と効果的な分析に必要なすべてのツールを備えています。 Matplotlibは、データの視覚化を提供するために必要なすべてのツールを備えた2Dプロットライブラリです。 Scikit-LearnとPyBrainは、ニューラルネットワークを開発するためのモジュールを備えたMLライブラリです。

これらのライブラリとは別に、SymPy（統計アプリケーション）のような他のライブラリもあります。 将軍、PyLearn2、PyMC（機械学習）; いくつか例を挙げると、Bokeh、ggplot、Plotly、prettyplotlib、seaborn（データの視覚化とプロット）、およびcsvkit、PyTables、SQLite3（データのフォーマットとストレージ）。

3. マルチパラダイムアプローチ。

Pythonの優れている点は、OOP言語とは異なり、アプローチに制限がなく、マルチパラダイムプログラミング言語であるということです。 したがって、たとえば、Javaでは、「Hello World」を印刷するために別のOOクラスを作成する必要がありますが、Pythonでは作成する必要はありません。 マルチパラダイムアプローチを採用しているPythonは、関数型、手続き型、およびオブジェクト指向プログラミングとアスペクト指向プログラミングの両方のスタイルをサポートしています。

4. エンタープライズアプリケーション統合（EAI）。

Pythonは、エンタープライズアプリケーション統合（EAI）のための優れたツールです。 前述したように、Pythonは、他のプログラミング言語で記述されたものであっても、アプリケーションに高度に組み込むことができます。 したがって、他の言語との統合が容易になり、Web開発プロセスが容易になります。 たとえば、CORBA / COMコンポーネントを呼び出したり、Java、C ++、またはCコードとの間で直接呼び出したりすることができます。 Pythonは、Java、C、およびC ++と強力に統合されているため、アプリケーションのスクリプト作成に最適です。

さらに、Pythonは、堅牢なテキスト処理と統合機能により、ソフトウェアテストに役立つツールでもあります。 独自の単体テストフレームワークが付属しており、高度なGUIデスクトップアプリケーションの開発にも使用できます。

5. JupyterNotebook。

Pythonを使用することで、すべてのプログラマーはJupyterNotebookに精通しています。 これは、コーダーが表現力豊かなコードを記述できるようにするオープンソースのWebアプリケーションです。 Jupyter Notebookは、データサイエンスとMLに便利なツールです。 これにより、調査結果を表示し、結果（視覚化）をコードと同じドキュメントに埋め込むことができます。

Jupyter Notebookを中心に展開する多くのサービスの中には、JupyterNotebookを実行するための高性能GPUへのアクセスとともに無料のクラウドコンピューティング特典を提供するGoogleColaboratoryがあります。 GoogleColabはGoogleドライブアプリと直接同期されるため、データとノートブックをGoogleドライブに保存できます。

6. コミュニティ–信頼できる人が常にいます！

Pythonについて、これまでに説明したことよりも素晴らしい点は何でしょうか。

世界のトップ大学からデータサイエンス認定を取得します。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムに参加して、キャリアを早めに進めましょう。

Pythonコミュニティ。

良くも悪くも、Pythonコミュニティは常にあなたのためにあります。 Pythonの愛好家やボランティアによって解決または回答されない問題、問題、または質問はありません。 あなたがする必要があるのは尋ねるだけです。 これは、オープンソースコミュニティの最も称賛に値する機能の1つであり、常に議論の余地があります。

コードのどこかで立ち往生している場合は、どこかで誰かが以前にそのような問題に直面したことがあると確信できます。 したがって、常に解決策があります。 RedditやStackOverflowなどのオンラインプラットフォームでPythonの専門家やコミュニティのメンバーとつながることができます。また、交流会や会議、その他の集まりに参加することもできます。

要約すると、Pythonはデータサイエンスのゲームチェンジャーであることが証明されています。 あらゆる場所の多くのデータサイエンティストやデータアナリストの最初の選択肢となるような便利なツールと機能が満載です。

上記の理由は、データサイエンスのためのPythonの利点を示すのに十分であると確信していますが、それを信じるために自分でテストする必要があります。