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為什麼Python是數據科學領域必學的語言?

15 Oct 2019

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什麼是 Python?


如果您聽說過編程,那麼您可能聽說過 Python。Python 不只是蟒蛇的意思,實際上,Python 是一種易學又功能強大的編程語言。如果想要進入數據科學的領域,Python 更是必學的入門語言。(而 JavaScript則適合用於網站開發)。

近年,Python 己成為最受全球程式編寫員歡迎的程式語言之一,主要原因如下:

  • 簡潔代碼,易於上手
    Python 的代碼簡潔易讀,語法亦易於理解,因此十分適合初學者。而 Jupyter Notebook 之類的軟件也能立即對您的 Python 代碼提供反饋,因此在您運行 Python 時,輸出會立即顯示出來。如果您的代碼有任何問題,Jupyter Notebook 更會告訴您錯在哪裡。

  • 龐大的資源庫
    Python 是一門易於學習的編程語言,學習時間較短。由此促進了大量 Python 專家的崛起,當他們把知識和經驗分享到網上的資源庫時,新手便有更多可用的解決方案了。

  • 強大的 Python 社區
    以上兩點促成了一個強大的 Python 社區。初學者在遇到任何問題時,只須在 Google 上進行快速搜索問題,根本上任何困難都能找到答案。


儘管線上的 Python 社區非常密集和活躍,但許多學生還是喜歡的線下 Python 基礎知識課程,一個可以隨時發問,更加專注的學習體驗。


什麼是數據科學?


數據科學是一個從數據中提取有意義資訊的過程,當中需要結合領域知識,編程,數學和統計學。近年,越來越多公司意識到大數據的潛在價值,他們希望從大數據中進行分析和得到見解,Python 能夠有效提取和快速解讀相關數據,因此被廣泛使用。 數據科學和數據分析亦成為近年來最熱門的技術之一,市場需求愈來愈大。


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為什麼 Python 是進入數據科學領域必學的入門語言?


上文提到 Python 對初學者來說易於上手,一旦您了解了 Python 的基礎知識,便可以快速開始使用數據,而不必為其他編程語言所帶來的小麻煩所困擾。再加上 Python 龐大的資源庫,您可以輕鬆執行複雜的數據科學任務。如果遇到任何障礙,網上強大的 Python 社區更隨時為您提供幫助。


學會利用 Python 進行數據科學,對您的工作有何幫助?


越來越多公司意識到數據的重要,由於每間公司都有不同形式的數據,因此,如果您能懂得分析數據並提出有效見解,那麼您對於公司的價值一定有所提升。略略觀察一下,您身邊的同事是否仍然堅持使用 Excel 軟件,花費幾天時間來完成工作?此時,若您可以使用 Python 在短短的時間內完成這些工作,將令他們(包括您的老闆)眼前一亮! 再者,學會 Python 等於多了一技之長,同時掌握數據科學的技能,不論在目前工作領域,甚至轉到其他行業,也會有幫助。例如在過往,我們有學生從事金融領域,他們成功把 Python 應用於專業上,令事業更上一層。

以下將比較使用 Python 和 Excel 進行數據分析的實際情況:

  • 建立圖表
    Excel 擅長把小型的數據可視化,即是建立清晰易懂的圖表,但是當遇到大量數據時,處理過程較長。反之,Python 擅長把大型數據可視化,處理過程又快又輕鬆。
  • 處理丟失數據(missing values)
    當處理 Excel 數據中的 missing values 時,經常會顯示一些錯誤值信息,相信大家都經歷過亦感到有點麻煩,您必須一個一個檢查,單點擊並按一下右鍵才能改正,更要小心翼翼,擔心損壞公式或範圍。反之,利用 Python 強大的資源庫(pandas),只需輸入一句單行代碼,一秒便可替換所有 missing values。容易吧?

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除了數據科學,Python 還可以做什麼?


Python 是一種通用語言。即使在學習 Python 的過程中您意識到數據科學不適合您,您仍然可以使用 Python 創造其他東西,例如開發游戲,建立計算器甚至是個人網頁!

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15 Oct 2019

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