Სარჩევი:

რატომ არის პითონი ასე პოპულარული მონაცემთა მეცნიერებისთვის?
რატომ არის პითონი ასე პოპულარული მონაცემთა მეცნიერებისთვის?

ვიდეო: რატომ არის პითონი ასე პოპულარული მონაცემთა მეცნიერებისთვის?

ვიდეო: რატომ არის პითონი ასე პოპულარული მონაცემთა მეცნიერებისთვის?
ვიდეო: Why Python is so Popular for Machine Learning 2024, დეკემბერი
Anonim

იმიტომ რომ პითონი არის ერთადერთი ზოგადი დანიშნულების პროგრამირების ენა, რომელსაც გააჩნია მყარი ეკოსისტემა სამეცნიერო გამოთვლითი ბიბლიოთეკები. გარდა ამისა, როგორც ინტერპრეტირებული ენა ძალიან მარტივი სინტაქსით, პითონი საშუალებას იძლევა სწრაფი პროტოტიპის შექმნა. ის ასევე ღრმა სწავლის უდავო მეფეა.

ასევე, რატომ გამოიყენება პითონი მონაცემთა მეცნიერებაში?

ერთ-ერთი მთავარი მიზეზი იმისა პითონი ფართოდ არის გამოყენებული წელს სამეცნიერო და კვლევის საზოგადოებები განპირობებულია მისი გამოყენების სიმარტივით და მარტივი სინტაქსით, რაც აადვილებს ადაპტირებას იმ ადამიანებისთვის, რომლებსაც არ აქვთ საინჟინრო გამოცდილება. ის ასევე უფრო შესაფერისია სწრაფი პროტოტიპებისთვის.

საჭიროა თუ არა პითონი მონაცემთა მეცნიერებისთვის? პითონი არის ყველაზე გავრცელებული კოდირების ენა, რომელსაც მე ჩვეულებრივ ვხედავ საჭირო in მონაცემთა მეცნიერება როლები Java, Perl ან C/C++-თან ერთად. პითონი არის შესანიშნავი პროგრამირების ენა მონაცემთა მეცნიერები . მისი მრავალფეროვნების გამო, შეგიძლიათ გამოიყენოთ პითონი ჩართული თითქმის ყველა საფეხურისთვის მონაცემთა მეცნიერება პროცესები.

ამის გათვალისწინებით, რატომ არის პითონი R-ზე უკეთესი მონაცემთა მეცნიერებისთვის?

რ და პითონი ორივე ღია წყაროა პროგრამირება ენები დიდი თემით. რ ძირითადად გამოიყენება სტატისტიკისთვის ანალიზი ხოლო პითონი იძლევა უფრო ზოგად მიდგომას მონაცემთა მეცნიერება . რ და პითონი არიან უახლესი თვალსაზრისით პროგრამირება ენაზე ორიენტირებული მონაცემთა მეცნიერება.

როგორ გამოიყენება პითონი მონაცემთა მეცნიერებაში?

როგორ ვისწავლოთ პითონი მონაცემთა მეცნიერებისთვის

  1. ნაბიჯი 1: ისწავლეთ პითონის საფუძვლები. ყველა სადღაც იწყებს.
  2. ნაბიჯი 2: ივარჯიშეთ მინი პითონის პროექტებზე. ჩვენ ნამდვილად გვჯერა პრაქტიკული სწავლის.
  3. ნაბიჯი 3: ისწავლეთ პითონის მონაცემთა მეცნიერების ბიბლიოთეკები.
  4. ნაბიჯი 4: შექმენით მონაცემთა მეცნიერების პორტფოლიო პითონის სწავლისას.
  5. ნაბიჯი 5: გამოიყენეთ მონაცემთა მეცნიერების გაფართოებული ტექნიკა.

გირჩევთ: