데이터 과학에 Python을 사용할 때의 7가지 이점

데이터 과학 세계에서 가장 널리 사용되는 언어가 무엇인지 추측할 수 있습니까? 글쎄, 이 기사의 제목으로 판단하면 그것이 무엇인지 이미 알고 있어야 하며 여전히 궁금하다면 Python입니다.

StackOverflow 분석에 따르면,

"Python의 가장 빠르게 성장하는 용도는 데이터 과학, 기계 학습 및 학술 연구입니다."

Python의 이 엄청난 팬 팔로잉 뒤에는 수많은 이유가 있습니다. 주된 이유는 Python이 배우기 매우 쉽기 때문입니다. 데이터 과학과 관련하여 Python은 다양한 이점을 제공하는 멋진 도구입니다. 오픈 소스이기 때문에 유연하고 지속적으로 개선됩니다. 또한 Python에는 유용한 라이브러리 배열이 있으며 기존 구조는 물론 다른 언어(예: Java)와 통합될 수 있다는 점을 잊지 마십시오. 간단히 말해서 Python은 훌륭한 데이터 과학 도구입니다.

우리의 주장을 뒷받침하는 6가지 강력한 이유를 알려드리겠습니다!

1. 간단!

프로그래밍 및 데이터 과학 커뮤니티 모두에서 Python의 인기에 대해 이야기할 때 가장 먼저 떠오르는 것은 단순성입니다. Python의 가장 좋은 기능 중 하나는 내재된 단순성과 가독성으로 초보자에게 친숙한 언어입니다. 깔끔하고 명료한 구문을 가지고 있어 대부분의 다른 언어보다 짧은 학습 곡선을 제공합니다. 실제로 C++ 또는 Java와 같은 다른 언어로 할 수 있는 것보다 Python에서 훨씬 빠르게 프로그램을 작성할 수 있습니다.

Python은 문서를 읽는 데 몇 시간을 소비하지 않고도 연구 부분으로 바로 이동할 수 있기 때문에 시간에 정통합니다. 오늘날 Python은 데이터 분석, 통계 분석, 웹 개발, 텍스트 처리 등에 광범위하게 사용됩니다.

2. 도서관 – 모든 필요에 맞는 도서관이 있습니다!

Python의 단순성은 많은 사람들에게 첫 번째 선택이 되지만 환상적인 라이브러리의 모음은 데이터 과학 전문가에게 더욱 매력적입니다. 수년에 걸쳐 Python은 기능을 더욱 향상시키는 라이브러리를 포함하여 더욱 풍부해졌습니다. 데이터 과학 요구 사항에 맞는 맞춤형 라이브러리를 찾을 수 있을 정도로 많은 라이브러리가 있습니다.

가장 인기 있는 Python 라이브러리를 살펴보겠습니다.

NumPy는 데이터 과학에서 사용 사례를 찾은 최초의 라이브러리 중 하나입니다. 다차원 배열 및 행렬에서 작동하는 고급 수학 함수를 통합하고 과학 컴퓨팅에 탁월합니다.

Pandas는 NumPy를 기반으로 구축되었습니다. Python의 데이터 분석 라이브러리이며 Excel 시트에서 데이터 가져오기에서 시계열 분석을 위한 데이터 세트 처리에 이르기까지 모든 것에 사용할 수 있습니다.

SciPy는 NumPy와 과학적으로 동등합니다. 수치적 통합과 과학적 데이터의 효과적인 분석에 필요한 모든 도구를 갖추고 있습니다. Matplotlib는 데이터 시각화를 제공하는 데 필요한 모든 도구를 갖춘 2D 플로팅 라이브러리입니다. Scikit-Learn 및 PyBrain은 신경망 개발을 위한 모듈이 장착된 ML 라이브러리입니다.

이러한 라이브러리 외에도 SymPy(통계 응용 프로그램)와 같은 다른 라이브러리도 있습니다. Shogun, PyLearn2 및 PyMC(기계 학습); Bokeh, ggplot, Plotly, prettyplotlib, seaborn(데이터 시각화 및 플로팅), csvkit, PyTables, SQLite3(데이터 형식 지정 및 저장) 등이 있습니다.

3. 다중 패러다임 접근.

Python의 좋은 점은 OOP 언어와 달리 접근 방식이 제한되지 않는다는 것입니다. 이는 다중 패러다임 프로그래밍 언어입니다. 따라서 예를 들어 Java에서는 'Hello World'를 인쇄하기 위해 별도의 OO 클래스를 만들어야 하지만 Python에서는 그렇게 할 필요가 없습니다. 다중 패러다임 접근 방식을 사용하는 Python은 기능적, 절차적, 객체 지향 프로그래밍과 측면 지향 프로그래밍 스타일을 모두 지원합니다.

4. EAI(엔터프라이즈 애플리케이션 통합).

Python은 EAI(Enterprise Application Integration)를 위한 훌륭한 도구입니다. 앞서 언급했듯이 Python은 다른 프로그래밍 언어로 작성된 응용 프로그램을 포함하여 응용 프로그램에 포함할 수 있습니다. 따라서 다른 언어와 쉽게 통합할 수 있으므로 웹 개발 프로세스가 더 쉬워집니다. 예를 들어, CORBA/COM 구성 요소를 호출하고 Java, C++ 또는 C 코드에서 직접 호출할 수도 있습니다. Python은 Java, C 및 C++와의 강력한 통합 결합으로 인해 애플리케이션 스크립팅에 탁월한 선택이 됩니다.

또한 Python은 강력한 텍스트 처리 및 통합 기능으로 인해 소프트웨어 테스트에 유용한 도구이기도 합니다. 고유한 단위 테스트 프레임워크와 함께 제공되며 정교한 GUI 데스크탑 애플리케이션 개발에도 사용할 수 있습니다.

5. 주피터 노트북.

Python으로 작업하는 모든 프로그래머는 Jupyter Notebook에 익숙합니다. 코더가 표현적인 코드를 작성할 수 있게 해주는 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다. Jupyter Notebook은 데이터 과학 및 ML을 위한 편리한 도구입니다. 이를 통해 결과를 표시하고 코드와 동일한 문서에 결과(시각화)를 포함할 수 있습니다.

Jupyter Notebook을 중심으로 하는 많은 서비스 중에는 Jupyter Notebook을 실행하기 위한 고성능 GPU에 대한 액세스와 함께 무료 클라우드 컴퓨팅 혜택을 제공하는 Google Colaboratory가 있습니다. Google Colab은 Google 드라이브 앱과 직접 동기화되므로 데이터와 노트북을 Google 드라이브에 저장할 수 있습니다.

6. 커뮤니티 – 항상 의지할 사람이 있습니다!

지금까지 우리가 이미 언급한 것보다 Python에서 더 멋진 것이 있을까요?

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 인증 을 획득 하십시오. 귀하의 경력을 빠르게 추적하려면 Executive PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램에 가입하십시오.

파이썬 커뮤니티.

좋든 나쁘든 Python 커뮤니티는 항상 당신을 위해 있을 것입니다. Python 애호가와 자원 봉사자가 해결하거나 답변하지 못할 문제, 문제 또는 질문은 없습니다. 물어보기만 하면 됩니다. 이것은 오픈 소스 커뮤니티의 가장 칭찬할 만한 기능 중 하나이며 항상 토론에 열려 있습니다.

코드의 어딘가 또는 무언가에 갇힌 경우 어딘가에 누군가가 전에 그런 문제에 직면했다는 것을 확신할 수 있습니다. 그래서 항상 해결책이 있습니다. Reddit 및 StackOverflow와 같은 온라인 플랫폼에서 Python 전문가 및 커뮤니티 구성원과 연결하거나 모임/회의 및 기타 모임에 참석할 수 있습니다.

요약하자면, Python은 데이터 과학의 판도를 바꾸는 것으로 입증되었습니다. 모든 곳의 많은 데이터 과학자와 데이터 분석가가 가장 먼저 선택하는 유용한 도구와 기능이 포함되어 있습니다.

위의 이유가 Python for Data Science의 장점을 보여주기에 충분하다고 확신하지만, 믿기 위해서는 직접 테스트해야 합니다!