选择 Python 进行数据科学的 5 个理由——它有多容易

随着数据科学成为 21 世纪热门的新职业选择，它正像飞蛾扑火一样吸引着年轻有志者和专业人士。 虽然数据科学的职业前景广阔，但新生往往一开始就误入歧途。

如果您刚开始学习数据科学，那么您首先会想到的问题是：

我该从哪里开始？

我们会让你的困惑休息一下。 你从Python开始。

现在，您可能会问——为什么要学习 Python？ 它有什么特别之处？

为什么选择 Python 进行数据科学？

听起来可能有些陈词滥调，但 Python 是尝试开始数据科学的初学者的完美选择。 这有很多原因。 但在我们深入研究这些原因之前，让我们看一些统计数据来支持我们的主张。

根据最近的一项研究，Python 是数据科学家中最受欢迎的编程语言选择。

Python 已经位居榜首已经有一段时间了——这不足为奇。

为什么？

Cloud Academy 的一份报告认为：

“众所周知，Python 是一种直观的语言，可在计算机科学的多个领域中使用……它易于使用，数据科学界已经投入工作来创建解决复杂计算问题所需的管道。 也可能是更多的公司正在将数据项目和产品投入生产。 R 不是像 Python 那样的通用编程语言。”

它是一种直观的语言，具有简单的词汇表和功能齐全的库（也称为框架），可以比任何其他语言更快地产生所需的结果。 Python 是一种自身独立的高级语言——你不需要任何编程经验来学习 Python。 最好的部分——它可以做任何事情。

这里有 5 个原因将向您展示 Python 为何非常适合初学者！

1. 简单易学

使 Python 成为初学者完美选择的首要原因是它的简单性和流畅的学习曲线。 它的语法非常简单且对初学者友好。

2. 可扩展性

Python 是一种高度可扩展的语言，也比 R、Stata 和 Matlab 等其他语言快得多。 它的可扩展性进一步提高了它的灵活性商，这在解决问题和应用程序开发中非常有用。

3. 广泛的图书馆选择

在库方面，没有什么能比得上 Python。 该语言也是游戏开发的合适选择。 Python 附带大量数据科学和数据分析库，包括 Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-Learn、StatsModels 等等。 多亏了如此庞大的库，Python 总能为解决特定问题提供出色的解决方案。

4. ActivePython 社区

一个活跃而强大的社区支持 Python。 无论您的问题是什么（我们在这里讨论的是编码问题，而不是生活问题！），您总是可以依靠 Python 生态系统来帮助和支持您。 Python 社区定期贡献、开发库和创建新的 Python 工具。 这是 Python 受欢迎的主要原因之一。

5. 无数的可视化选项

Python 加载了几个可视化选项。 一个很好的例子——Matplotlib，它进一步为其他库的开发提供了基础，例如 Pandas Plotting、Seaborn 和 ggplot 等等。 这些丰富的可视化框架使您能够理解手头的数据，并通过饼图、图形图、图形甚至网络就绪的交互式图来可视化您的发现。

如何为数据科学学习 Python？

现在我们将向您展示如何通过几个简单的步骤来学习 Python。

1. 设置您的机器。

如果没有为它准备好机器，你不可能学习 Python，对吗？

最方便的方法是从 Continuum.io 下载 Anaconda，因为它配备了几乎所有你需要的东西。

2. 从 Python 的基础开始。

开始学习 Python 的最佳方法是找到专门为数据科学设计的合适的 Python 课程。 Python 课程向您介绍 Python 的基础知识，包括变量、数据类型、函数、循环、运算符、条件语句等。 您不仅需要了解这些概念是什么，还需要了解它们的具体目的。

3. 熟悉 Python 库。

正如我们之前提到的，Python 库对编程非常有帮助。 所以，一旦你掌握了这门语言的基础知识，你就必须继续学习下一个最好的东西——Python 库。 一些广泛使用的库是 Pandas、NumPy、SciPy、PyTorch、Theano、Scikit-Learn、Keras 和 Eli5。

4. 使用 Pandas 进行主数据分析、操作和可视化。

如果您想使用 Python，您必须了解 Pandas 的基本知识。 它带有一个高性能的数据结构，称为“DataFrame”，最适合不同类型的表格数据。 除此之外，它还有许多有用的工具，用于读取/写入数据、处理丢失的数据、过滤数据、清理原始数据、合并数据集和可视化数据。 一旦您彻底了解 Pandas，您的效率就会突飞猛进。

但是有一个问题——Pandas 包含许多功能来完成相同的任务。 您的目标应该是找到最佳实践。

5. 从事迷你 Python 项目。

到您到达这一步时，您将了解 Python 的所有基础知识、它的库及其用途。 现在是将您的理论知识付诸实践的时候了——从事 Python 项目。 您不必构建太复杂的东西； 您可以开始使用 API 并使用 Python 开发小型应用程序。 您还可以尝试使用 Python 自动执行小型例行任务。

底线 - 尝试充分利用您的知识并构建一些东西！

6. 继续练习和提高技能。

“实践使人完美。”

Python 和其他一切都是一样的。 通过定期练习，您将磨练自己的编程技能。 你练习得越多，你就会变得越好。 除了开发个人数据科学项目，你还可以参加 Kaggle 比赛、参加高级在线课程、参加数据科学和技术会议/研讨会、阅读期刊和书籍等。学习的方式有很多种——你必须是开放学习的想法！

总结…

按照这些步骤，继续虔诚地练习，三个月左右你肯定会掌握 Python。 但是，您必须记住，Python 每天都在发展，即使在我们说话的时候——某个地方的某个人正在积极地为 Python 社区做出贡献。 Python 的简单学习曲线、高可扩展性因素，当然，它的简单性使其成为初学者的语言。 在编程中，一旦你掌握了一种编程语言，学习其他语言将不再是一项艰巨的任务。

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快乐学习！