選擇 Python 進行數據科學的 5 個理由——它有多容易

隨著數據科學成為 21 世紀熱門的新職業選擇，它正像飛蛾撲火一樣吸引著年輕有志者和專業人士。 雖然數據科學的職業前景廣闊，但新生往往一開始就誤入歧途。

如果您剛開始學習數據科學，那麼您首先會想到的問題是：

我該從哪裡開始？

我們會讓你的困惑休息一下。 你從Python開始。

現在，您可能會問——為什麼要學習 Python？ 它有什麼特別之處？

為什麼選擇 Python 進行數據科學？

聽起來可能有些陳詞濫調，但 Python 是嘗試開始數據科學的初學者的完美選擇。 這有很多原因。 但在我們深入研究這些原因之前，讓我們看一些統計數據來支持我們的主張。

根據最近的一項研究，Python 是數據科學家中最受歡迎的編程語言選擇。

Python 已經位居榜首已經有一段時間了——這不足為奇。

為什麼？

Cloud Academy 的一份報告認為：

“眾所周知，Python 是一種直觀的語言，可在計算機科學的多個領域中使用……它易於使用，數據科學界已經投入工作來創建解決複雜計算問題所需的管道。 也可能是更多的公司正在將數據項目和產品投入生產。 R 不是像 Python 那樣的通用編程語言。”

它是一種直觀的語言，具有簡單的詞彙表和功能齊全的庫（也稱為框架），可以比任何其他語言更快地產生所需的結果。 Python 是一種自身獨立的高級語言——你不需要任何編程經驗來學習 Python。 最好的部分——它可以做任何事情。

這裡有 5 個原因將向您展示 Python 為何非常適合初學者！

1. 簡單易學

使 Python 成為初學者完美選擇的首要原因是它的簡單性和流暢的學習曲線。 它的語法非常簡單且對初學者友好。

2. 可擴展性

Python 是一種高度可擴展的語言，也比 R、Stata 和 Matlab 等其他語言快得多。 它的可擴展性進一步提高了它的靈活性商，這在解決問題和應用程序開發中非常有用。

3. 廣泛的圖書館選擇

在庫方面，沒有什麼能比得上 Python。 該語言也是遊戲開發的合適選擇。 Python 附帶大量數據科學和數據分析庫，包括 Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-Learn、StatsModels 等等。 多虧瞭如此龐大的庫，Python 總能為解決特定問題提供出色的解決方案。

4. ActivePython 社區

一個活躍而強大的社區支持 Python。 無論您的問題是什麼（我們在這裡討論的是編碼問題，而不是生活問題！），您總是可以依靠 Python 生態系統來幫助和支持您。 Python 社區定期貢獻、開發庫和創建新的 Python 工具。 這是 Python 受歡迎的主要原因之一。

5. 無數的可視化選項

Python 加載了幾個可視化選項。 一個很好的例子——Matplotlib，它進一步為其他庫的開發提供了基礎，例如 Pandas Plotting、Seaborn 和 ggplot 等等。 這些豐富的可視化框架使您能夠理解手頭的數據，並通過餅圖、圖形圖、圖形甚至網絡就緒的交互式圖來可視化您的發現。

如何為數據科學學習 Python？

現在我們將向您展示如何通過幾個簡單的步驟來學習 Python。

1. 設置您的機器。

如果沒有為它準備好機器，你不可能學習 Python，對嗎？

最方便的方法是從 Continuum.io 下載 Anaconda，因為它配備了幾乎所有你需要的東西。

2. 從 Python 的基礎開始。

開始學習 Python 的最佳方法是找到專門為數據科學設計的合適的 Python 課程。 Python 課程向您介紹 Python 的基礎知識，包括變量、數據類型、函數、循環、運算符、條件語句等。 您不僅需要了解這些概念是什麼，還需要了解它們的具體目的。

3. 熟悉 Python 庫。

正如我們之前提到的，Python 庫對編程非常有幫助。 所以，一旦你掌握了這門語言的基礎知識，你就必須繼續學習下一個最好的東西——Python 庫。 一些廣泛使用的庫是 Pandas、NumPy、SciPy、PyTorch、Theano、Scikit-Learn、Keras 和 Eli5。

4. 使用 Pandas 進行主數據分析、操作和可視化。

如果您想使用 Python，您必須了解 Pandas 的基本知識。 它帶有一個高性能的數據結構，稱為“DataFrame”，最適合不同類型的表格數據。 除此之外，它還有許多有用的工具，用於讀取/寫入數據、處理丟失的數據、過濾數據、清理原始數據、合併數據集和可視化數據。 一旦您徹底了解 Pandas，您的效率就會突飛猛進。

但是有一個問題——Pandas 包含許多功能來完成相同的任務。 您的目標應該是找到最佳實踐。

5. 從事迷你 Python 項目。

到您到達這一步時，您將了解 Python 的所有基礎知識、它的庫及其用途。 現在是將您的理論知識付諸實踐的時候了——從事 Python 項目。 您不必構建太複雜的東西； 您可以開始使用 API 並使用 Python 開發小型應用程序。 您還可以嘗試使用 Python 自動執行小型例行任務。

底線 - 嘗試充分利用您的知識並構建一些東西！

6. 繼續練習和提高技能。

“實踐使人完美。”

Python 和其他一切都是一樣的。 通過定期練習，您將磨練自己的編程技能。 你練習得越多，你就會變得越好。 除了開發個人數據科學項目，你還可以參加 Kaggle 比賽、參加高級在線課程、參加數據科學和技術會議/研討會、閱讀期刊和書籍等。學習的方式有很多種——你必須是開放學習的想法！

總結…

按照這些步驟，繼續虔誠地練習，三個月左右你肯定會掌握 Python。 但是，您必須記住，Python 每天都在發展，即使在我們說話的時候——某個地方的某個人正在積極地為 Python 社區做出貢獻。 Python 的簡單學習曲線、高可擴展性因素，當然，它的簡單性使其成為初學者的語言。 在編程中，一旦你掌握了一種編程語言，學習其他語言將不再是一項艱鉅的任務。

學習世界頂尖大學的數據科學課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。

快樂學習！