Python — это один из самых распространенных языков программирования, который используется в нескольких областях, таких как веб-разработка, автоматизация, наука о данных и машинное обучение.
Если вы думаете об изучении нового языка программирования, то Python может быть хорошим выбором, особенно если вы пытаетесь перейти к прибыльной карьере в области науки о данных или машинного обучения.
Почему Python так быстро растет?
Несмотря на всю свою мощь и гибкость, Python по-прежнему остается очень простым языком для изучения и иногда рекламируется как идеальный язык программирования для начинающих.
Почему Python развивается так быстро? Python используется в самых разных целях, начиная от веб-разработки и заканчивая наукой о данных и DevOps, и важно понимать, какие конкретные приложения Python в последнее время стали широко распространены. Я ученый, работающий с данными, который использует R, поэтому мне действительно интересно, какой уровень роста Python был в моей собственной области.
В этом посте просмотрите данные, чтобы узнать, какие типы разработки Python растут, и в каких типах фирм и организаций он используется чаще всего.
Эти анализы рекомендуют 2 вывода. Во-первых, самое быстрорастущее использование Python связано с наукой о знаниях, машинным обучением и анализом учебных пособий. Это часто заметно в росте пакета panda, который является самым быстрорастущим зависанием, связанным с Python на сайте.
Поскольку в этих отраслях используется Python, мы обнаружили, что его посещают очень немногие отрасли, такие как электроника, производство, программное обеспечение, правительство и особенно университеты. Тем не менее, рост Python происходит примерно одинаково во всех отраслях. В совокупности Python Training in Bangalore рассказывает историю о том, как наука о данных и машинное обучение стали обычным явлением во многих фирмах, а Python стал обычным выбором для этой цели.
Рост таких языков, как R и Swift, впечатляет, а typescript продемонстрировал особенно быстрый рост за очень короткое время. Некоторые из этих меньших языков выросли из почти несомненного трафика, чтобы стать заметными в программной системе.
Python — редкий случай того, что он является одним из самых быстрорастущих языков.
Python для машинного обучения
Для фреймворков Python существуют популярные библиотеки машинного обучения.
Двумя наиболее известными стандартными являются scikit-learn и TensorFlow.
• Scikit-Learn поставляется со встроенными наиболее популярными алгоритмами машинного обучения. Я обсудил ряд вышеперечисленных.
• TensorFlow — это дополнительная низкоуровневая библиотека, позволяющая создавать собственные алгоритмы машинного обучения.
• Если вы только начинаете работу над проектом машинного обучения, я бы посоветовал вам сначала начать с scikit-learn. Если вы начинаете сталкиваться с проблемами потенции, начните пробовать TensorFlow.
Если вы работаете с Python, занимаетесь веб-разработкой, наукой о данных или другой областью, например, Обучение веб-дизайну в Бангалоре, и хотите сделать следующий шаг в своей карьере,
Вывод:
Если вы работаете с Python, веб-разработкой, наукой о данных или другой областью и пытаетесь сделать следующий шаг в своей карьере, присоединяйтесь к нам TIB Academy Лучший институт по обучению программному обеспечению в Бангалоре, чтобы сделать Ваша карьера взлетит высоко.
Посетите: https://www.traininginbangalore.com/python-training-in-bangalore/
