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Warum Python für Data Science und Datenanalyse verwenden?

Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen weiter: Warum Python für Data Science und Datenanalyse verwenden?

Mit der Weiterentwicklung von maschinellem Lernen, KI, Predictive Analytics und Data Science wird die Berufswahl immer beliebter. Daher ist es immer von Vorteil, mehrere Programmiersprachen zu beherrschen. Als angehender Datenwissenschaftler kann es jedoch schwierig sein, sich zu entscheiden, wo man anfangen soll. Es stehen viele zur Auswahl, wie Java, Python, Scala, MATLAB und R.

Das Erlernen des Programmierens kann selbst für einen Unternehmer, der sich mit Datenwissenschaft befassen muss, eine entmutigende Aufgabe sein. Es scheint, dass das Erlernen von Python für die Datenwissenschaft jetzt der beste Weg ist.

Derzeit ist Python eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen und die meisten Datenwissenschaftler verwenden Python für die Datenwissenschaft. Und die Statistiken belegen das auch.

Laut der von Burtch Works durchgeführten Studie bevorzugt die Mehrheit der Datenwissenschaftler/-analysten Python gegenüber R oder SAS, die vor einiger Zeit die am häufigsten verwendeten Sprachen waren.

Vorteile von Python und warum wir Python für Data Science verwenden

Hier besprechen wir einige der wichtigsten Vorteile von Python und warum wir Ihnen die Verwendung empfehlen Datenwissenschaft

  1. Leicht zu lernen – Python ist eine sehr einfach zu schreibende Sprache, da die meisten Codes sehr intuitiv sind und daher eine deutlich kürzere Lernkurve als seine Konkurrenten wie R, Java usw. haben.
  2. Skalierbarkeit – Python skaliert sehr schnell und bietet mehrere Lösungen für dasselbe Problem, was es zur Programmiersprache jedes Datenwissenschaftlers macht. Aufgrund der schieren Geschwindigkeit, mit der Python wächst, gefällt es Unternehmen YouTube übernehmen Python.
  3. Bibliotheken und Frameworks – Python unterstützt eine große Anzahl von Bibliotheken und Paketen, die ausschließlich für maschinelles Lernen/Deep Learning entwickelt wurden. Ein ausgefeilter Algorithmus für künstliche Intelligenz kann ebenfalls implementiert werden und ist in Python leicht verfügbar. Es verfügt über eine breite Palette an Paketen für Statistiken und grundlegende datenwissenschaftliche Aufgaben wie Datenmanipulation/Data-Wrangling. Einige beliebte Bibliotheken sind Pandas, Scipy, NumPy, Sklearn usw.
  4. Grafiken und Visualisierungen – Alle Arten von Aktivitäten, die ein BI-Analyst mit fortschrittlichen Tools wie Tableau/PowerBi durchführen soll, können mit Python repliziert oder sogar aktualisiert werden. Pakete wie Matplotlib, Plotly und Streamlit sind bahnbrechend und führen zu ästhetisch anspruchsvollen, informativen Bildern, was für jedes Unternehmen das Gebot der Stunde ist.
  5. Web Entwicklung – Python verfügt über Full-Stack-Webentwicklungs-Frameworks wie Django, Pyramid und web2py, mit denen Sie ansprechende Apps erstellen können, die außerdem als Wrapper für Ihre Modelle für maschinelles Lernen dienen können.
  6. Große Community-Unterstützung – Python verfügt über eine ständig wachsende starke Community, die es auf dem neuesten Stand hält und Ihnen beim Debuggen Ihres Codes hilft. Fast alle Arten von Problemen und Lösungen sind im Internet leicht verfügbar.
  7. Jobs und Gehalt – Python-Entwickler ist einer der bestbezahlten Jobs weltweit, genießt aber auch die Ehre, ein immer gefragteres Berufsprofil zu haben. Daher ist es für jedermann eine sehr attraktive Lernmöglichkeit. Werfen Sie einen Blick auf das durchschnittliche Gehalt eines Python-Entwicklers in den USA nach Bundesstaaten. Dadurch erhalten Sie möglicherweise ein besseres Verständnis dafür, wie gut die Python-Entwickler bezahlt werden.

Quelle- DAX

Unterm Strich ist Python aus all diesen guten Gründen und noch mehr eine sehr beliebte Sprache für die Datenwissenschaft. Es ist vielseitig, dynamisch und leicht zu erlernen. Dennoch kann es Probleme in Mathematik, Statistik und mehr lösen. Insgesamt ist Python eine Win-Win-Situation für Unternehmen und ihre Data-Science-Teams. Daher wird es dringend als unverzichtbares Tool für jeden Datenwissenschaftler oder Analysten empfohlen.

~ Nishkam Shivam, Datenwissenschaftler @ Bristlecone | Ex-Walmart | Ex-Accenture

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