데이터 과학자에게 그가 가장 좋아하는 프로그래밍 언어에 대해 물어보면 Python에 대해서만 듣게 될 것입니다. 네, 당신이 들은 게 맞습니다. Python은 사용하기 쉽고, 읽기 쉽고, 실행하기 쉬운 특성으로 인해 데이터 과학자들 사이에서 유명해졌습니다. 이 외에도 인기와 수요 증가에는 많은 이유가 있습니다. 그 중 상위 3개는 다음과 같습니다 코딩.
1. 간단하고 읽기 쉬운 언어이다.
초보자든 전문가든 관계없이 Python으로 작업하는 것은 케이크 위에 칼을 꽂는 것만큼 간단할 수 있습니다. 당신에게 필요한 것은 이 언어 전문가의 지도뿐입니다. 이 언어를 처음 접하더라도 다른 프로그래밍 언어보다 기본 사항을 훨씬 빠르게 이해할 수 있습니다. Python이 제공하는 단순성과 가독성은 SAS 및 R과 같은 다른 언어보다 돋보입니다. 초보자에게는 또 다른 디딤돌이고 전문가에게는 이력서에 깊이를 더할 수 있는 잠재력을 가진 것입니다.
2. 더 빠르다
간단하고 읽기 쉽다고 해서 실행하는 데 시간이 걸린다는 의미는 아닙니다. 아니요, 그렇지 않습니다. 실제로 Python 프로그래밍 언어는 데이터 과학자가 사용해 본 언어 중 가장 빠르고 매력적인 언어 중 하나입니다. 일부 인기 있는 프로그래밍 언어와 비교해 보면 동일한 작업을 수행하는 데 Java 코드 용량의 1/3, C++ 코드 용량의 1/5만 사용된다는 것을 알 수 있습니다. 일반적인 표현식이 사용되는 방식은 Python 코드를 전체적으로 매력적으로 보이게 만듭니다. 데이터 과학자들이 이 언어에서 좋아하는 또 다른 점은 명령을 실행하는 데 거의 최소한의 시간이 걸린다는 것입니다. 기본 사항을 마치고 나면 Python 코드를 만들고 실행하는 데 아무런 문제가 없습니다.
3. 수요가 증가하고 있다
전국적으로 IT 전문가에 대한 수요가 감소한 경우도 있었지만 Python 프로그래머에 대한 수요는 꾸준히 증가했습니다. 모두 기계 학습 알고리즘의 설계 방식을 재정의한 Python 언어와 그 기능 덕분입니다. 업계에서는 Python 기술을 활용하여 다양한 데이터 분석 프로그램, 데이터 중심 작업을 수행할 수 있는 전문가를 항상 찾고 있습니다. 따라서 Python에 대한 강한 이해력을 갖고 있다면 경력 분야에서 새로운 차원을 달성할 수 있습니다.
4. 마무리