作者 | 读芯术来源 | AI_Discovery(ID)
人生苦短,我学Python;
人生漫漫,Python是岸!
二十年前的全民学英语风潮,如今变成了“学 Python”。
当代人的知识焦虑中,这门叫 Python 的语言逐渐成为主流。朋友圈、QQ空间随便一刷就出现的「Python 训练营」广告,
“每天半小时学习编程,0基础入门。”
“会Python的人,工作都不会太差。追上同龄人,就现在!”
……
诸如此类的。
此外,知乎、贴吧等社区的热议非凡,总给人一种全民学 Python 的错觉。
是错觉吗?
好像也不是,毕竟连地产大亨潘石屹都把学习 Python 当作自己的“人生礼物”,
浙江都已经把 Python 纳入信息技术高考科目了,这股风潮似乎有愈演愈烈之势。
随着人工智能和机器学习的发展,Python大火,情理之中。
但是你知道吗,Python其实并不年轻,早在1991年,它就诞生了。
最让人难以置信的是,Python实际上出自一个人之手——开发者荷兰程序员Guido van Rossum。
众所周知,大多数编程语言都由大型公司雇佣大量专业人员集体研发而成。在这种意义上,Python是独一无二的!
当然,开发者Russum并没有独自开发和完善Python的所有组件。这是一个开源项目,数千人曾在其中协助开发。尽管Python在数年的时间内不断演化,但人们选择它的目的始终相似。
开发Python的主要目的是帮助程序员编写清晰、有逻辑的程序,满足各种大小的项目的需求。这也是为什么Python如此受开发者欢迎。Python功能全面,可用于网页开发、游戏开发、配置服务器、执行科学计算和数据分析。
近年来,Python的普及率在众多编程语言中快速增长。由Stack Overflow发起的有关各个编程语言使用率的调查表明,Python的使用率不断攀升,已经超过众多竞争者登上榜首。
你知道吗?Python正和Netflix强强联合。
所以,这些年到底发生了什么?Python的热度怎么涨得这么快?
现在我来介绍那些促成了当今Python语言盛世的技术。
人工智能和机器学习的发展程度已远超出科幻小说。
正如ChrisDuffey在SuperhumanInnovation一书中所言,
“限制人工智能的只有人类的想象力。”
当今高密度数据不断扩张,人工智能和机器学习承担起过去人们似乎无法完成的任务。所有的科技巨头(Facebook,Microsoft,Google和Amazon)都在投入大量时间和精力开发人工智能和机器学习领域,并做出了贡献。
研究表明,人工智能和机器学习从业者更喜欢使用Python,因为它编写简单、便于阅读,使技术员们不再为复杂的编程语言结构所困扰。
全世界充斥着数据。席卷全球的数据狂风的规模也日渐扩张。现在我们的一举一动都能生成数据。所有行为,从社交网站上的图片和评论,到网页浏览记录和网上购物行为,再到股票价格和天气预报,都会被记录在案。
预计到2020年,人们每天将产出44字节大小的数据,这个数字比宇宙中可观测恒星总数多40倍。但是不经收集、整理或分析的数据,就是对社会利益无用的数据。因此,我们需要数据科学。
Python在数据科学运转周期中扮演者举足轻重的角色。如今的Python社区成功开发出诸如Numpy,Pandas, sci-kit-learn等优秀的数据分析库,用于处理数据。Python丰富的功能,让它能胜任收集数据、清理数据集、提取重要特征、构建机器学习模型和生成可视化数据图表等任务。
“数据科学家的工作只会越来越时髦”,经济学家兼Indeed求职网报告作者AndrewFlowers说。“越来越多的用人单位开始雇佣数据科学家”。
Github每年都会开展一次调研。2018年,来自TheState of the Octoverse的报告向我们展示了近年来Python的使用量是如何上升的。
Python现已深入Spotify,Netflix, Quora, Facebook和Google这类大公司的开发活动中。Google一直支持Python编程,现在它已经是官方的服务器端语言了。他们还把许多原本用Bash或者Perl编写的程序转写成了Python。
Google研究总监PeterNorvig说,
“Python始终是Google系统的重要部分,在系统扩张演化之后还是如此。现在数十个Google工程师都在使用Python,我们需要更多掌握这一编程语言的人才。”
Spotify和Netflix同样十分依赖Python,这两家公司借此分析服务器端处理的海量数据。分析数百万订阅者的信息,有助于针对每位用户产生更好的推送内容,后者也是Spotify和Netflix能坐拥数十亿收入的原因。
Python早已不是什么新生编程语言,它经过了多年的发展,始终领先,也将在未来保持着优势地位。这便是Python世界,IT行业正身在其中。
多花一些时间学习Python编程,未来的你定将收获颇丰。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13在现代银行业中,数字化用户行为分析已成为优化产品和服务、提升客户体验和提高业务效率的重要工具。通过全面的数据采集、深入的 ...
2024-11-13在这个数据飞速增长的时代,企业若想在竞争中占据优势,必须充分利用数据分析优化其营销策略。数据不仅有助于理解市场趋势,还可 ...
2024-11-13数据分析行业的就业趋势显示出多个积极的发展方向。随着大数据和人工智能技术的不断进步,数据分析在各行各业中的应用变得越来越 ...
2024-11-13市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科,对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析,企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分,它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师,你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时,涉及的问题多种多样,涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务,尤其在开始时。但是,通过一些策略和方法,你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具,它凭借其灵活的功能和易用的界面,成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中,数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家,搭建一个有效的数据分析 ...
2024-11-10