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¿Por qué Python es tan popular para la ciencia de datos?
¿Por qué Python es tan popular para la ciencia de datos?

Video: ¿Por qué Python es tan popular para la ciencia de datos?

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Video: 🔴 Descubre por qué Python es el lenguaje más popular para la ciencia de datos 2024, Noviembre
Anonim

Porque Pitón es el único lenguaje de programación de propósito general que viene con un ecosistema sólido de científico bibliotecas informáticas. Además, al ser un lenguaje interpretado con una sintaxis muy sencilla, Pitón permite la creación rápida de prototipos. También es el rey indiscutible del aprendizaje profundo.

Además, ¿por qué se usa Python en la ciencia de datos?

Una de las principales razones por las que Pitón es ampliamente usó en el científico y comunidades de investigación se debe a su facilidad de uso y sintaxis simple que facilita la adaptación para personas que no tienen experiencia en ingeniería. También es más adecuado para la creación rápida de prototipos.

¿Es Python necesario para la ciencia de datos? Pitón es el lenguaje de codificación más común que veo normalmente requerido en Ciencia de los datos roles, junto con Java, Perl o C / C ++. Pitón es un gran lenguaje de programación para científicos de datos . Debido a su versatilidad, puede utilizar Pitón para casi todos los pasos involucrados en Ciencia de los datos Procesos.

Teniendo esto en cuenta, ¿por qué Python es mejor que R para la ciencia de datos?

R y Pitón son ambos de código abierto programación Idiomas con una gran comunidad. R se utiliza principalmente para estadísticas análisis tiempo Pitón proporciona un enfoque más general para Ciencia de los datos . R y Pitón son de vanguardia en términos de programación lenguaje orientado hacia Ciencia de los datos.

¿Cómo se usa Python en la ciencia de datos?

Cómo aprender Python para la ciencia de datos

  1. Paso 1: Aprenda los conceptos básicos de Python. Todo el mundo empieza en algún lugar.
  2. Paso 2: Practica los proyectos de Mini Python. Realmente creemos en el aprendizaje práctico.
  3. Paso 3: Aprenda las bibliotecas de ciencia de datos de Python.
  4. Paso 4: Cree una cartera de ciencia de datos a medida que aprende Python.
  5. Paso 5: aplique técnicas avanzadas de ciencia de datos.

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