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我们无时无刻不被数据包围,作为数据科学的基石,Python 在这其中扮演了重要角色,多花些时间学习 Python 编程语言或许是你能做的最好投资。
庆幸,我们生于Python时代
庆幸,我们生于Python时代
当然了,也并不是说 Python 的所有组件都是由 Guido van Rossum 自己开发和优化的。Python 是一个开源项目,其中凝结了千万人的努力。尽管 Python 经过多年的发展已经有很大的进步,但人们对于 Python 的运用却没什么进展。
无往而不胜
开发 Python 的主要目的是帮助程序员为项目编写清晰的、有逻辑的代码,因此它备受开发人员的青睐。如果说 Python 是万能的那或许有些夸大其词,但它在 Web 开发、游戏、为桌面应用程序构建脚本和 GUI、配置服务器、执行科学计算以及数据分析领域所做出的贡献却是不争的事实。在所有主要的编程语言中,Python 最近几年发展迅猛。Stack Overflow 对编程语言的发展做了一项调查,调查显示 Python 如何在激烈的竞争中力挫群雄荣登榜首。
那么,这些年到底发生了什么,为什么 Python 发展如此之快?下面就来为大家来揭晓答案。
AI 的最佳选择—Python
技术革新是推动 Python 快速发展的源动力。Python 编程语言是人工智能领域的最佳之选。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的进步已经超越了科幻小说。正如 Chris Duffey 在他《超越人类的创新》一书中所说,“人工智能的唯一限制是人类的想象力”。
现如今,随着数据体量和强度的扩大,人工智能和机器学习正帮助人们处理过去几乎无法完成的任务。包括 Facebook、微软、谷歌、亚马逊在内的科技巨头公司都在广泛地开展工作,致力于在这些领域大展拳脚。
据研究表明,人工智能和机器学习的实际使用人群更喜欢使用 Python 编程语言,因为它更易于编码和阅读。
Python 是数据科学的基石
世界上充斥着大量的数据。全球范围内的数据如同一场巨大的海啸,无时无刻不在发展壮大。可以这样理解,我们现在所做的一切都在生成数据。从拍照到社交媒体上发表评论,从网上搜索到网上购物,从股票价格到天气预报,这一切都被记录了下来。到 2020 年,我们预计每天会产生 44 zettabytes 字节的数据。这是一个什么概念?我们来具象地描述一下,这个数字相当于人们可观测到的宇宙中星星数量的 40 倍。
但是,如果我们不去收集、整理、分析和应用数据来造福社会,那这些数据毫无用处,这也是数据科学的价值所在。
Python 在数据科学生命周期中被大量应用。Python 社区开发了很多优秀的处理数据的程序库,例如 Numpy、Pandas、sci-kit-learn 等。在收集数据、清理数据集、提取重要特征、构建机器学习模型和使用图形可视化结果等方面,Python 都发挥了巨大作用。
“数据科学家的工作变得炙手可热,越来越多的雇主们希望聘用数据科学家,”Indeed 经济学家 &Indeed 报告作者 Andrew Flowers 如是说。Github 每年都会进行一次年度调查,2018 年 10 月的报告向我们展示了为什么 Python 的使用近年来与日俱增。
像 Spotify、Netflix、Quora、Facebook 和谷歌这样的大公司已经将 Python 深度应用于开发中,谷歌从一开始就在支持 Python,目前 Python 也是谷歌的官方服务器端语言。他们将许多用 Bash 或 Perl 编写的脚本重新编码为 Python。
Spotify 和 Netflix 绝大程度上要依靠 Python 来帮它们分析服务器端的巨大数据。通过分析数百万用户的信息,他们可以为每位用户提供更好的建议,这就是他们赚取数十亿美元的秘诀。
据谷歌公司研究主任 Peter Norvig 称,“从一开始 Python 就一直是谷歌的重要组成部分,随着系统的发展和演变,Python 所扮演的角色更是举足轻重。如今,许多谷歌工程师都在使用 Python,我们也一直在寻找更多掌握这门语言技能的人”。
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