¿Cómo utilizar el lenguaje Python para el análisis de datos?

Con el desarrollo continuo de Internet, el análisis de datos se ha convertido en una de las principales bases para guiar nuestra dirección de trabajo. Hoy aprenderemos cómo utilizar el desarrollo de programación Python para el análisis de datos. contenido principal.

¿Por qué deberías aprender Python para el análisis de datos?

Python, como lenguaje de análisis de datos, ha despertado mucho interés últimamente. Una vez aprendí los conceptos básicos de Python. Aquí hay algunas razones para apoyar el aprendizaje de Python:

Código abierto: instalación gratuita

Potente comunidad en línea

Fácil de aprender

Disponible como lenguaje universal para la ciencia de datos y la generación de productos de análisis basados ​​en web

No hace falta decir que también tiene algunas desventajas:

Es un lenguaje interpretado, no un lenguaje compilado, por lo que Puede requerir más tiempo de CPU. Aún así, considerando el tiempo que ahorran los programadores (debido a la facilidad de aprendizaje), sigue siendo una buena opción.

Python 2.7 y 3.4

Este es uno de los temas más controvertidos en Python. Definitivamente encontrarás este problema, especialmente si eres principiante. Aquí no hay bien ni mal. Todo depende de la situación y de tus necesidades. Intentaré darte algunos consejos para ayudarte a tomar una decisión informada.

¿Por qué Python 2.7?

¡Fuerte apoyo de la comunidad! Esto es lo que necesitas desde el principio. Python2 se lanzó a finales de la década de 2000 y se ha utilizado durante más de 15 años.

¡Demasiadas bibliotecas de tres vías! Si bien muchas bibliotecas brindan soporte para 3.x, todavía hay muchos módulos que solo se ejecutan en versiones 2.x. Si planea usar Python para una aplicación específica, como el desarrollo web que depende en gran medida de módulos externos, entonces será mejor que use 2.7.