为什么大多数数据科学家都喜爱Python？这篇文章会让你了解到，Python有许多完善的东西包能够帮忙你完结重要的数据科学使命。
依据Indeed，Glassdoor和Dice等职场网站所供给的信息，与上一年同期相比，跟着各行各业越来越依赖于数据进行决议计划，商业对数据科学家的需求也在持续扩展。
事实上，关于咱们能够 从不同的学习途径进入到抢手的作业中，怎么挑选一条适宜的路途取决于你现在所在的作业阶段。除掉数学和统计学的要求外，编程方面的专业技术相同是数据科学有必要把握的一项技术。
让咱们深度了解一下在数据科学社区中最受欢迎的编程言语。
数据科学家运用最多的三种编程言语
Kaggle的一项查询结果显现，在数据科学家和机器学习爱好者的线上社区中，Python是运用率最高的编程言语，其次是SQL和R（请参看下图）。
参加这项查询的有近24000名从事数据相关作业的人员，其间3/4的查询方针主张那些立志成为数据科学家的人员以Python为学习旅程的起点。在这篇文章中，让咱们来探究一下Python能够成为数据从业者中最受欢迎言语的原因，了解为什么做数据剖析要挑选Python。
为什么数据科学家们喜爱Python？
数据科学家们需求处理杂乱的问题，一般问题的处理进程都包含四个首要的进程：数据搜集和清洗、数据探究、数据建模和数据可视化。
Python能够在整个流程中供给必要有用的处理东西，每一个进程都有专门的东西库，对此咱们会在下面做具体介绍。Python包含许多强壮的统计学和数学东西，比方Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, scikit-learn等等，别的还包含先进的深度学习东西，比方Tensorflow, PyBrain等等。
此外，Python被认作是人工智能和机器学习的根底言语，而数据科学和人工智能又有着亲近的交集。因而，Python被视为数据科学范畴运用最广泛的言语并不会令人感到意外。
现在让咱们一同来回忆一下数据科学处理问题进程中的各个进程，以此来进一步了解Python在其间所扮演的人物。
1. 数据搜集和清洗
2. 数据探究
3. 数据建模
4. 数据可视化和解说
数据搜集和清洗
经过Python，你能够加载林林总总不同格局的数据，比方说CSV（逗号分隔值）、TSV（制表符分隔值）或许来源自网络的JSON。
无论是你想直接把SQL表格载入到你的程序中，仍是说需求爬取网站信息，Python都能够协助你轻松完结这些使命：前一个使命能够用PyMySQL包，后一个使命能够用 BeautifulSoup包。PyMySQL能够让你轻松衔接MySQL数据库、履行查询、抽取数据等。BeautifulSoup能够协助你读取XML和HTML类型的数据。在提取和替换数值后，你或许要还在数据清洗阶段处理缺失值和无含义值。
此外，假如你在处理某一特别的数据集时遇到费事，你能够去网上查找这一数据集称号再加上“Python”，或许就能够找到处理方案。
数据探究
现在你现已搜集好数据，并对这些数据进行了标准化处理的作业，接下来便是进行数据探究了。在这一进程中你需求理清事务逻辑中所发现的问题，并将这一问题转换成标准化的数据科学问题。
为了完结这一点，需求对数据的类型进行进一步的探析，并将它们别离成不同的数据类型，比方说 数值（numerical）、序数（ordinal）、标称（nominal）、类别（categorical）等，以便供给它们所需的处理方式。
一旦理清了数据所属的类别，就能够运用Python顶用作数据剖析的库NumPy和Pandas来对这些数据进行探究了。除此之外，Python在数据探究的进程供给了许多的东西，你能够在查找引擎中进行检索来取得更多的信息。
当完结了这些进程后，你就能够开端人工智能和数据建模机器学习进程。
数据建模
这关于数据科学流程来说是一个十分要害的阶段，而建模之前的特征挑选阶段，你或许需求对现有的数据集进行降维的作业。Python言语能够十分便利的协助你进行这一项使命，它具有许多高档的东西库来协助你处理这些问题。
你是否想要就自己的数据履行一个数值模型剖析呢？只需求运用Python中的Numpy就行！运用SciPy你能够轻松地运用科学计数和核算。而Python上的Scikit-learn代码库给你许多直观的接口，协助你在数据上运用机器学习算法，整个进程不会察觉到任何困难。
当数据建模完结后，你或许需求进行可视化展现，并对数据中有价值的情报进行解说。
数据可视化和解说
Python带有许多数据可视化的包。Matplotlib 是最为常用的库，能够生成根本的图形和图表。假如你需求规划精巧的高档图表，你也能够试一下另一个Python包Plotly。
还有一个Python包IPython，能够协助你进行交互式数据可视化，并支撑运用GUI东西箱。假如你想把你的查询结果嵌入到交互式网页中，nbconvert 函数能够协助你将IPython转化或把Jupyter notebooks放入到HTML代码片段中。
在完结数据可视化之后，怎么展现你的数据是极为重要的，而且这有必要要以能够回应项目中事务逻辑的问题的为意图。
现在你能够用这些有价值的情报为之前事务逻辑中的问题来找寻答案，要谨记你的这些解说关于公司的项目关连人来说是很有协助的。
预备好用Python来拥抱你的数据科学方针了吗？
为什么在踏上数据科学的旅程时运用Python编程，这篇文章现已给了你十分多的理由。这儿还有一个新的理由，那便是尖端的科技巨子相同运用Python。这是亚马逊运用Python言语的原因：
作者简介：Poli Dey Bhavsar是Helios SoluTIons的修改，她将自己的作业热心投入到编撰最新的科技趋势和IT发展中。她在业余喜爱制造美食、旅行、尽力寻觅生命的含义。
责任修改：ct
