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，隨著各行各業越來越依賴于數據進行決策，商業對數據科學家的需求也在繼續擴大。

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中，如何選擇一條合適的道路取決于你現在所處的職業階段。除去數學和統計學的要求外，編程方面的專業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務邏輯中所發現的問題，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。她在業余喜歡制作美食、旅游、努力尋找生命的意義。

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