為什么大多數數據科學家都喜歡Python？這篇文章會讓你了解到，Python有很多完善的工具包可以協(xié)助你完成重要的數據科學任務。

根據Indeed，Glassdoor和Dice等職場網站所提供的信息，與去年同期相比，隨著各行各業(yè)越來越依賴于數據進行決策，商業(yè)對數據科學家的需求也在繼續(xù)擴大。

事實上，對于我們可以?從不同的學習路徑進入到熱門的職業(yè)中，如何選擇一條合適的道路取決于你現在所處的職業(yè)階段。除去數學和統(tǒng)計學的要求外，編程方面的專業(yè)技術同樣是數據科學必須掌握的一項技能。

讓我們深度了解一下在數據科學社區(qū)中最受歡迎的編程語言。

數據科學家使用最多的三種編程語言

Kaggle的一項調查結果顯示，在數據科學家和機器學習愛好者的線上社區(qū)中，Python是使用率最高的編程語言，其次是SQL和R（請參看下圖）。

參與這項調查的有近24000名從事數據相關職業(yè)的人員，其中3/4的調查對象建議那些立志成為數據科學家的人員以Python為學習旅程的起點。在這篇文章中，讓我們來探索一下Python能夠成為數據從業(yè)者中最受歡迎語言的原因，了解為什么做數據分析要選擇Python。

為什么數據科學家們喜歡Python？

數據科學家們需要處理復雜的問題，一般問題的解決過程都包括四個主要的步驟：數據收集和清洗、數據探索、數據建模和數據可視化。

Python可以在整個流程中提供必要有效的處理工具，每一個步驟都有專門的工具庫，對此我們會在下面做詳細介紹。Python包含許多強大的統(tǒng)計學和數學工具，比如Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, scikit-learn等等，另外還包括先進的深度學習工具，比如Tensorflow, PyBrain等等。

此外，Python被認作是人工智能和機器學習的基礎語言，而數據科學和人工智能又有著密切的交集。因此，Python被視為數據科學領域應用最廣泛的語言并不會令人感到意外。

現在讓我們一同來回顧一下數據科學處理問題過程中的各個步驟，以此來進一步了解Python在其中所扮演的角色。

1. 數據收集和清洗

2. 數據探索

3. 數據建模

4. 數據可視化和解釋

數據收集和清洗

通過Python，你可以加載各式各樣不同格式的數據，比如說CSV（逗號分隔值）、TSV（制表符分隔值）或者來源自網絡的JSON。

無論是你想直接把SQL表格載入到你的程序中，還是說需要爬取網站信息，Python都可以幫助你輕松完成這些任務：前一個任務可以用PyMySQL包，后一個任務可以用 BeautifulSoup包。PyMySQL可以讓你輕松連接MySQL數據庫、執(zhí)行查詢、抽取數據等。BeautifulSoup可以幫助你讀取XML和HTML類型的數據。在提取和替換數值后，你可能要還在數據清洗階段處理缺失值和無意義值。

此外，如果你在處理某一特殊的數據集時遇到麻煩，你可以去網上搜索這一數據集名稱再加上“Python”，或許就能夠找到解決方案。

數據探索

現在你已經收集好數據，并對這些數據進行了標準化處理的工作，接下來就是進行數據探索了。在這一過程中你需要理清業(yè)務邏輯中所發(fā)現的問題，并將這一問題轉換成標準化的數據科學問題。

為了實現這一點，需要對數據的類型進行進一步的探析，并將它們分離成不同的數據類型，比如說?數值（numerical）、序數（ordinal）、標稱（nominal）、類別（categorical）等，以便提供它們所需的處理方式。

一旦理清了數據所屬的類別，就可以使用Python中用作數據分析的庫NumPy和Pandas來對這些數據進行探索了。除此之外，Python在數據探索的過程提供了大量的工具，你可以在搜索引擎中進行檢索來獲得更多的信息。

當完成了這些步驟后，你就可以開始人工智能和數據建模機器學習步驟。

數據建模

這對于數據科學流程來說是一個非常關鍵的階段，而建模之前的特征選擇階段，你可能需要對現有的數據集進行降維的工作。Python語言能夠非常方便的幫助你進行這一項任務，它擁有許多高級的工具庫來幫助你解決這些問題。

你是否想要就自己的數據執(zhí)行一個數值模型分析呢？只需要使用Python中的Numpy就行！利用SciPy你可以輕松地使用科學計數和計算。而Python上的Scikit-learn代碼庫給你很多直觀的接口，幫助你在數據上應用機器學習算法，整個過程不會察覺到任何困難。

當數據建模完成后，你可能需要進行可視化展示，并對數據中有價值的情報進行解釋。

數據可視化和解釋

Python帶有許多數據可視化的包。Matplotlib 是最為常用的庫，可以生成基本的圖形和圖表。如果你需要設計精美的高級圖表，你也可以試一下另一個Python包Plotly。

還有一個Python包IPython，可以幫助你進行交互式數據可視化，并支持利用GUI工具箱。如果你想把你的調查結果嵌入到交互式網頁中，nbconvert 函數可以幫助你將IPython轉化或把Jupyter notebooks放入到HTML代碼片段中。

在完成數據可視化之后，如何展示你的數據是極為重要的，并且這必須要以可以回應項目中業(yè)務邏輯的問題的為目的。

現在你可以用這些有價值的情報為之前業(yè)務邏輯中的問題來找尋答案，要謹記你的這些解釋對于公司的項目干系人來說是很有幫助的。

準備好用Python來擁抱你的數據科學目標了嗎？

為什么在踏上數據科學的旅程時使用Python編程，這篇文章已經給了你非常多的理由。這里還有一個新的理由，那就是頂級的科技巨頭同樣使用Python。這是亞馬遜使用Python語言的原因：

作者簡介：Poli Dey Bhavsar是Helios Solutions的編輯，她將自己的工作熱情投入到撰寫最新的科技趨勢和IT進展中。她在業(yè)余喜歡制作美食、旅游、努力尋找生命的意義。

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