Cómo utilizar el lenguaje Python para el análisis de datos

Con el continuo desarrollo de Internet, el análisis de datos se ha convertido en una de las principales bases para orientar la dirección de nuestro trabajo. Hoy veremos cómo utilizar la programación Python para analizar datos. Comencemos con el contenido principal de la formación informática de hoy.

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

Python como lenguaje de análisis de datos ha atraído un gran interés recientemente. Aprendí los conceptos básicos de Python antes. Aquí hay algunas razones para apoyar el aprendizaje de Python:

Código abierto y de instalación gratuita

Gran comunidad en línea

Fácil de aprender

pueden convertirse en datos Un lenguaje común para la generación de productos analíticos científicos y basados ​​en la web.

No hace falta decir que también tiene algunas desventajas:

Es un lenguaje interpretado, no un lenguaje compilado, por lo que puede consumir más tiempo de CPU. Sin embargo, considerando ahorrar tiempo al programador (porque es simple y fácil de aprender), sigue siendo una buena opción.

Python 2.7 y 3.4

Este es uno de los temas controvertidos en Python. Seguramente lo encontrarás, especialmente si eres un principiante. Aquí no hay una elección correcta o incorrecta. Todo depende de la situación y de tus necesidades. Intentaré darte algunos consejos para ayudarte a tomar una decisión informada.

¿Por qué Python2.7?

¡Gran apoyo de la comunidad! Esto es lo que necesitas en tus primeros años. Python2 se lanzó a finales del año 2000 y se ha utilizado durante más de 15 años.

¡Hay demasiadas bibliotecas de terceros! Aunque muchas bibliotecas brindan soporte para 3.x, todavía hay muchos módulos que solo pueden funcionar en versiones 2.x. Si planea usar Python para aplicaciones específicas, como el desarrollo web que depende en gran medida de módulos externos, entonces use 2.7. mejor.