در دنیای امروزی که در هر لحظه، داده های زیادی ایجاد می شود و به اشتراک گذاشته می شود. به عنوان یک دانشمند داده نیاز به تسلط مهمی بر آن دارد تا آن را به روشی کارآمدتر درک کند، اما مهمترین آن این است که ابزارهای ارائه شده در اختیار داشته باشید، سپس این سوال پیش میآید که کدام زبان برنامهنویسی را برای ماژولار بودن، کارایی، کتابخانهها و مدیریت بهتر زمان انتخاب کنید. ثبت داده ها با حداکثر یا بهینه دقت، در زمان پیچیدگی یا مدیریت حافظه. در این مقاله، بیشتر با این موضوع آشنا می شوید یا حداقل می فهمید و می توانید بهتر بفهمید و خودتان پاسخ دهید که "آیا باید پایتون را برای تمرین علم داده انتخاب کنید؟" ".
بهترین دلایل برای در نظر گرفتن انتخاب پایتون برای تمرین علم داده،
- مقیاس پذیری
- انجمن فعال
- رشد دارایی های کتابخانه / کتابخانه های پشتیبانی شده
- توسعه وب
- سادگی
مقیاس پذیری
هر زمان که هر زبان برنامه نویسی را برای یک پروژه علم داده یا هر ماژول انتخاب می کنید، باید توجه داشت که مقیاس پذیری پشتیبانی از برنامه را تضمین می کند، زیرا در نهایت مهم نیست که چه باشد، مقیاس پذیری یکپارچگی بیشتر و افزودنی های توابع بیشتری را در ویژگی های بعدی تضمین می کند. بنابراین لازم به ذکر است که پایتون به نجات ویژگی مقیاس پذیری برنامه مدل کمک می کند.
انجمن فعال
Active Community یکی از مهم ترین و اصلی ترین نقاط بازرسی است که باید بدانیم زیرا زمانی که یک زبان برنامه نویسی دارای یک انجمن فعال است، اگر هر کاربری با مشکلی مواجه شود، همیشه جامعه برای پاسخگویی و کمک به کاربر وجود دارد، همچنین بازخوردی را به رهبر انجمن ارائه می دهد. در مورد وضعیت و قابلیت استفاده از زبان برنامه نویسی. مزیت افزوده حضور در یک جامعه فعال به کاربر کمک میکند که همیشه در مورد هر ویژگی اضافه دیگری که ممکن است در مورد نیازهای آینده پروژه برای او مفید باشد، بهروزرسانی شود، که ممکن است به انجام و اجرای آن به شیوهای یکپارچه کمک کند.
رشد دارایی های کتابخانه / کتابخانه های پشتیبانی شده
دارایی های رو به رشد کتابخانه / کتابخانه های پشتیبانی شده، تجربه ای قوی برای ساخت هر مدلی ارائه می دهند و تجربه انجام کارهای بیشتر با کد را افزایش می دهند و استفاده از بهره وری کد را تا حدی با پشتیبانی کتابخانه ای مناسب از زبان برنامه نویسی آسان می کنند. در پایتون از کتابخانههای مختلف برای علم داده یا یادگیری ماشین پشتیبانی میشود، بنابراین به یکی از زبانهای اولویت اول برای یادگیری تبدیل میشود. رشد دارایی های کتابخانه ها به انجام و حل یا ساخت منطق به روشی جالب و کارآمد کمک می کند.
توسعه وب
این فریمورکهای مختلفی را ارائه میکند که بر اساس دانش افزونهها میتواند به کاربران کمک کند تا یک فرانتاند تمام عیار برای پشتیبانی از اجرای مدل DataScience بسازند. توانمندسازی افزودن توسعه وب، پایتون را قادر میسازد تا یکی از انتخابهای قبلی برای علم داده باشد، زیرا مقیاسپذیری را افزایش میدهد و به استخراج توابع بهتر و نتیجه کلی در کل کمک میکند.
سادگی
وقتی صحبت از سادگی می شود، پایتون بهترین بخش را برای درک و پیاده سازی دانش حتی برای یک کاربر جدیدتر نیز فراهم می کند. این به یکی از انتخاب های برتر برای هر کاربر جدید تبدیل شده است و بنابراین به درک دانش عمیق هسته ای کمک می کند و علم داده یا هر عمل دیگری را به طور دقیق قادر می سازد.
هر زمان که یک زبان برنامه نویسی را برای هر هدفی انتخاب می کنید، اطمینان از نکته فوق و همچنین سایر نکات ارزشمند که ممکن است به سوالات خود پاسخ دهد و همچنین به یافتن بهتر یک زبان برنامه نویسی نه تنها بلکه با هدف و دلیل پاسخگو کمک می کند بسیار ضروری است. هنگامی که از نظر علم داده صحبت می کنیم، اگر کسی باید نیازهای خود را از طریق موارد بالا دریافت کند، ممکن است پایتون را به عنوان زبان برنامه نویسی ترجیحی خود برای تمرین علم داده انتخاب کند. همچنین در صورت نیاز، نیاز به سایر نکات ارزشمند را در نظر داشته باشید.