Python編程是驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)、金融、統(tǒng)計(jì)和數(shù)字運(yùn)算的核心科技，而它的語法卻像英語一樣易懂。近來，由于擁有多個(gè)針對機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、數(shù)據(jù)視覺化、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的插件，豐富的Python數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)體系得到了較大的發(fā)展，甚至有將數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)Python化的趨勢。今天，面向數(shù)據(jù)科學(xué)的Python已經(jīng)具備了清洗、轉(zhuǎn)換和處理大數(shù)據(jù)的所有工具。對于數(shù)據(jù)分析師崗位來說，掌握Python也是最受歡迎的技能。一名具備Python編程能力的數(shù)據(jù)科學(xué)家，可以在紐約掙到平均年薪14萬美元的工資。

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家喜歡那些能夠快速輸出原型，幫助他們輕松地記錄下自己的想法和模型的編程環(huán)境。他們喜歡通過分析巨量的數(shù)據(jù)集，得出結(jié)論，完成工作。而Python編程語言則是開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用的多面手，因?yàn)樗軒椭鷶?shù)據(jù)科學(xué)家，以最短最優(yōu)的時(shí)間進(jìn)行編碼、調(diào)試、運(yùn)行并獲取結(jié)果，從而高效地完成工作。

　　Python遵循統(tǒng)一的設(shè)計(jì)哲學(xué)，注重可用性、可讀性，對于數(shù)據(jù)科學(xué)的學(xué)習(xí)曲線也較低。

　　Python有很高的可擴(kuò)展性，且與Matlab、Stata等語言相比，運(yùn)行更加快速。

　　另外，Python生態(tài)系統(tǒng)中還在涌現(xiàn)出更多的數(shù)據(jù)視覺化庫，以及炫酷的應(yīng)用編程結(jié)構(gòu)，目的是使用圖形更好地展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。Python社區(qū)有著諸如Sci-Kit learn、NumPy、Pandas、Statsmodel和SciPy等許多優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析庫。這些庫的數(shù)量還在不斷增長。

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　　參加奇酷教育的Python培訓(xùn)課程，與很多從零基礎(chǔ)開始的學(xué)員共同學(xué)習(xí)，有專業(yè)的多年經(jīng)驗(yàn)Python講師為你解答遇到的各種編程問題，會(huì)少走許多的彎路，縮短學(xué)習(xí)的時(shí)間，全面系統(tǒng)的掌握Python編程需要學(xué)習(xí)的各種知識(shí)和要點(diǎn)。