Python은 단순함으로 유명한 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. 다른 프로그래밍 언어와 달리 코딩 과정은 매우 쉽습니다. Python을 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나인 Java와 비교해도 Python을 사용하면 코딩이 덜 장황하다는 것을 알 수 있습니다. 그것이 제공하는 가장 큰 장점 중 하나는 배우기가 매우 쉽다는 것입니다. 초보자라면 누구나 단 며칠이면 Python의 구문을 익힐 수 있습니다. 하지만 그렇습니다. 기술을 성장시키고 발전시키기 위해서는 점점 더 연습하는 것이 중요합니다.
읽기 쉽고, 이해하기 쉽다
Python은 이해하고 읽기가 쉽기 때문에 배우기 가장 좋은 언어 중 하나로 간주됩니다 . 초보자가 학습 과정을 시작해야 한다면 우선 초보자가 많은 시간과 투자를 들이지 않아도 됩니다. 코딩이 매우 쉽기 때문에 코딩 기술은 다른 언어에 비해 짧은 시간에 배울 수 있습니다. Python을 사용하는 또 다른 이점 중 하나는 읽기 쉽다는 것입니다. 언어는 동적으로 유형이 지정됩니다. 그리고 동시에 들여쓰기를 의무화하여 결과적으로 언어의 가독성을 높입니다. 코딩
Python은 이해하기 쉽다는 사실로 인해 프로그래밍 세계에서도 인기가 높습니다. 개발자는 코드를 입력하는 데 너무 많은 시간을 소비하지 않아도 됩니다. 오히려 코딩 과정이 빠르고 능률적이므로 Python 프로그래머는 다른 언어보다 Python을 선호합니다. 동시에, 단조로운 작업에 시간을 낭비할 필요가 없기 때문에 다른 중요한 일에 쓸 추가 시간이 남습니다.
Python은 기계 학습의 보석입니다.
Python은 데이터 과학 분야에서 널리 사용됩니다. 머신러닝에도 광범위하게 사용됩니다. 정교한 기계 학습 알고리즘과 관련된 혁신적인 프로젝트가 많이 있습니다. 그리고 이들 모두 Python을 사용합니다. 이 프로젝트는 매우 인기가 있습니다. 또한, 머신러닝 업계에서는 앞으로 Python을 더 많이 사용할 것으로 예상됩니다. 실제로 이는 기계 학습 세계에서 사용되는 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나가 될 것입니다.
Python에는 기계 학습, 데이터 처리, 데이터 조작, 데이터 마이닝 등을 위한 매우 유용한 내장 라이브러리도 많이 포함되어 있습니다. NumPy 는 최고의 라이브러리 중 하나이며 과학 계산에 사용됩니다. Scikit-learn은 데이터 마이닝 및 분석에 널리 사용되는 최고의 도구입니다.
Python으로 생산성 향상
우리는 Python이 매우 간단하고 빠르다는 것을 알고 있으므로 Python은 자동으로 엔지니어의 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다. Python 구문의 높은 수준의 가독성으로 인해 코드를 이해하고 사용하는 과정이 빨라집니다. 따라서 언어의 가독성이 작업 속도를 향상시킨다는 사실에는 의심의 여지가 없습니다. 그리고 결과적으로 제품 개발 시간이 단축됩니다.
Python은 엄청난 양의 지원을
Python은 수많은 데이터 과학자들이 선호하는 최고의 언어입니다. 수년 동안 학계의 학자들과 과학자들은 과학 연구를 위해 MATLAB 언어를 사용해 왔습니다. Python 수치 엔진으로 알려진 “Pandas” 및 “Numpy”의 출시로 인해 모든 것이 변화되었습니다.
Python은 마찬가지로 통계 데이터 외에도 표 형식, 행렬을 처리할 뿐만 아니라 ‘Matplotlib’ 및 ‘Seaborn’과 같은 주요 라이브러리를 사용하여 상상도 합니다.
2. 빅데이터
Python은 많은 번거로운 정보를 처리합니다. 또한 Python을 Hadoop에도 사용할 수 있는 병렬 컴퓨팅도 지원합니다. Python에는 “Pydoop”이라는 이름의 라이브러리가 있으며, HDFS 컬렉션에 존재하는 프로세스 정보뿐만 아니라 Python으로 MapReduce 프로그램도 만들 수 있습니다.
그 밖에도 빅데이터 처리를 위한 ‘Dask’, ‘Pyspark’ 등 다양한 라이브러리가 있습니다. 결과적으로 Python은 빠르게 처리할 수 있는 빅 데이터에 일반적으로 사용됩니다!
3. 인공지능
AI는 기술 세계에서 차세대 대규모 성장입니다. 모든 개인은 인간의 마음과 유사하고 가정하고 평가하고 선택할 수 있는 능력을 갖춘 기계를 개발할 수 있습니다. 또한 Keras 및 TensorFlow와 같은 라이브러리는 인공 지능 기능을 바로 혼합하여 제공합니다. 명확하게 구성하지 않고도 알아낼 수 있는 기능을 제공합니다. 컴퓨터 비전이나 사진 인식에 필수적인 역할을 하는 OpenCV와 같은 라이브러리가 있습니다.
4. 확장성과 휴대성