なぜpythonはデータサイエンスや機械学習に適しているのですか？

簡単に学べる
Pythonの最も魅力的な要素は、この言語を学ぶことを目指す人は誰でも簡単かつ迅速に学習できることです。 Rのような他のデータサイエンス言語と比較すると、Pythonはわかりやすい構文を促進することにより、可読性が高いのが利点です。

スケールアップ
Rのような他の言語と比較すると、Pythonはスケーラブルな言語として浮上してリードを確立しており、MatlabやStataのような他の言語より高速です。 Pythonのスケーラビリティは、Pythonに移行したYouTubeの場合のように、問題を解決するための柔軟性にあります。 Pythonは、さまざまな業界のさまざまな用途やあらゆる種類のアプリケーションの迅速な開発に適しています。

ライブラリ
Pythonを推進する重要な要素は、利用できるさまざまなデータ科学/データ分析ライブラリです。 Pandas、StatsModels、NumPy、SciPy、Scikit-Learnは、データサイエンスの分野でよく知られているライブラリの一部です。 Pythonは、ライブラリが時間の経過と共に成長しているため、これで終わることはありません。 1年前の制約だと思ったことは、新しく問題に対処してソリューションをPythonがうまく扱うことになりました。

Pythonコミュニティ

Pythonの驚異的な上昇の理由の1つは、そのコミュニティに起因するものです。 Pythonがデータ科学コミュニティにその範囲を広げるにつれ、ますます多くのボランティアがデータサイエンスライブラリを作成しています。 これは、今度は、最も現代的なツールを作成し、Pythonで処理する方法を導いています。広く普及しているコミュニティは、コーディングの問題を解決したいと望む人に簡単にアクセスできるようにしています。

グラフィックスと視覚化
Pythonにはさまざまな視覚化オプションがあります。 Matplotlibは、Seaborn、pandas plotting、ggplotなどの他のライブラリが構築された堅実な基盤を提供します。 ビジュアライゼーションパッケージは、優れたデータ感覚、チャートの作成、グラフィカルプロット、ウェブ対応のインタラクティブプロットの作成を支援します。

Pythonは機械学習のツールですか？
データサイエンスに関しては、機械学習はデータから最大限の価値を引き出すために使用される重要な要素の1つです。データサイエンスツールとしてのPythonを使用すると、機械学習の基礎を探ることが簡単かつ効果的になります。簡単に言えば、機械学習は統計、数学的最適化、確率に関するものです。これは、利用者が「分析」を簡単に行うことができるように、最も好ましい機械学習ツールになっています。
任意の数学関数に名前を付けると、要件を満たすPythonパッケージがあります。数値的線形代数のNumpy、凸最適化のCVXOPT、一般的な科学計算のためのScipy、記号代数のSymPy、PYMC3、統計モデリングのStatsmodelがあります。
ロジスティック回帰と線形回帰を含む機械学習アルゴリズムの基本を把握することで、シキット学習ライブラリを使用して機械学習システムを予測用に簡単に実装することができます。 Keras、Theano、TensorFlowなどのライブラリを使用して、中立的なネットワークや深い学習のためにカスタマイズするのは簡単です。