Բովանդակություն:
Video: Ինչու՞ է Python-ն այդքան հայտնի տվյալների գիտության համար:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Որովհետեւ Պիթոն միակ ընդհանուր նշանակության ծրագրավորման լեզուն է, որն ունի ամուր էկոհամակարգ գիտական հաշվողական գրադարաններ. Բացի այդ, լինելով մեկնաբանվող լեզու՝ շատ պարզ շարահյուսությամբ, Պիթոն թույլ է տալիս արագ նախատիպեր պատրաստել: Դա նաև խորը ուսուցման անվիճելի արքան է:
Բացի այդ, ինչու է Python-ը օգտագործվում տվյալների գիտության մեջ:
Հիմնական պատճառներից մեկը, թե ինչու Պիթոն լայնորեն է օգտագործված մեջ գիտական և հետազոտական համայնքները դրա օգտագործման հեշտության և պարզ շարահյուսության պատճառով են, ինչը հեշտացնում է հարմարվողականությունը այն մարդկանց համար, ովքեր չունեն ինժեներական նախապատմություն: Այն նաև ավելի հարմար է արագ նախատիպերի համար:
Արդյո՞ք Python-ը անհրաժեշտ է տվյալների գիտության համար: Պիթոն Ամենատարածված կոդավորման լեզուն է, որը ես սովորաբար տեսնում եմ պահանջվում է մեջ տվյալների գիտություն դերերը Java-ի, Perl-ի կամ C/C++-ի հետ միասին: Պիթոն հիանալի ծրագրավորման լեզու է տվյալների գիտնականներ . Իր բազմակողմանիության պատճառով կարող եք օգտագործել Պիթոն ներգրավված գրեթե բոլոր քայլերի համար տվյալների գիտություն գործընթացները։
Հաշվի առնելով սա, ինչու՞ է Python-ն ավելի լավ, քան R-ն տվյալների գիտության համար:
Ռ և Պիթոն երկուսն էլ բաց կոդով են ծրագրավորում լեզուներ մեծ համայնքով: Ռ հիմնականում օգտագործվում է վիճակագրական վերլուծություն մինչդեռ Պիթոն տրամադրում է ավելի ընդհանուր մոտեցում տվյալների գիտություն . Ռ և Պիթոն առումով ժամանակակից են ծրագրավորում լեզուն ուղղված է դեպի տվյալների գիտություն.
Ինչպե՞ս է Python-ը օգտագործվում տվյալների գիտության մեջ:
Ինչպես սովորել Python-ը տվյալների գիտության համար
- Քայլ 1. Սովորեք Python-ի հիմունքները: Բոլորը սկսում են ինչ-որ տեղից:
- Քայլ 2. Կիրառեք մինի Python նախագծեր: Մենք իսկապես հավատում ենք գործնական ուսուցմանը:
- Քայլ 3. Սովորեք Python տվյալների գիտական գրադարանները:
- Քայլ 4. Կառուցեք տվյալների գիտության պորտֆոլիո, երբ սովորում եք Python-ը:
- Քայլ 5. Կիրառել տվյալների գիտության առաջադեմ տեխնիկան:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ո՞ր լեզուն է օգտագործվում տվյալների գիտության և առաջադեմ վերլուծության համար:
Պիթոն Նմանապես, ո՞ր լեզուն է լավագույնը տվյալների գիտության համար: Ծրագրավորման լավագույն 8 լեզուները, որոնք յուրաքանչյուր տվյալների գիտնական պետք է տիրապետի 2019 թվականին Պիթոն. Python-ը չափազանց տարածված ընդհանուր նպատակ է, դինամիկ և լայնորեն օգտագործվող լեզու է տվյալների գիտության համայնքում:
Ինչու է հարաբերական տվյալների բազան այդքան հզոր:
Հարաբերական տվյալների բազաները հզոր են, քանի որ դրանք պահանջում են մի քանի ենթադրություններ այն մասին, թե ինչպես են տվյալները կապված կամ ինչպես են դրանք հանվելու տվյալների բազայից: Արդյունքում նույն տվյալների շտեմարանը կարող է դիտվել տարբեր ձևերով: Հարաբերական համակարգերի կարևոր առանձնահատկությունն այն է, որ մեկ տվյալների բազան կարող է տարածվել մի քանի աղյուսակների վրա
Ինչու է WhatsApp-ը հայտնի Եվրոպայում:
Եվրոպայում WhatsApp-ից SMS-ից ավելի հանրաճանաչ լինելու հիմնական պատճառն այն է, որ այն անվճար է, իսկ SMS-ը՝ ոչ: Որպես այդպիսին, տեղ հասնելուն պես տեղային համար ստանալու փոխարեն, ԱՄՆ ճանապարհորդների մեծամասնությունը փոխարենը ներբեռնում է WhatsApp-ը նախքան Եվրոպա մեկնելը:
Ո՞ր ՕՀ-ն է լավագույնը տվյալների գիտության համար:
Linux ընդդեմ Windows. Ո՞րն է լավագույն OS-ը տվյալների գիտնականների համար: Չկա հակասություն, որ Linux-ն ավելի լավ տարբերակ է, քան Windows-ը ծրագրավորողների համար: Աշխարհի ամենաարագ սուպերհամակարգիչների 90%-ն աշխատում է Linux-ով, մինչդեռ Windows-ի 1%-ը: Linux-ն ունի ծրագրային ապահովման բազմաթիվ տարբերակներ, երբ խոսքը վերաբերում է Windows-ի համեմատ կոնկրետ առաջադրանք կատարելուն: Linux-ը շատ ճկուն է: Linux OS-ն անվճար է
Ո՞րն է ավելի լավ տվյալների գիտության Python-ի կամ R-ի համար:
R-ն և Python-ը երկուսն էլ բաց կոդով ծրագրավորման լեզուներ են՝ մեծ համայնքով: R-ն հիմնականում օգտագործվում է վիճակագրական վերլուծության համար, մինչդեռ Python-ն ավելի ընդհանուր մոտեցում է տրամադրում տվյալների գիտությանը: R-ը և Python-ը ժամանակակից են ծրագրավորման լեզվի առումով՝ ուղղված տվյալների գիտությանը