Python是數據科學領域應用最廣泛的編程語言。

當今世界產生的數據量比以往任何時候都要龐大。IDC預測，到2025年，全球數據量將達到175zettabytes。管理這樣的數據量為企業提供了提供增強業務服務的能力。然而，它需要包容性的知識和熟練的大數據分析能力。Python編程語言提供了大量的庫來處理大數據。得益于Python的易讀性和統計分析能力，Python在數據科學、人工智能、機器學習和深度學習中應用最為廣泛。

它提供了更好的便利性、時間效率、提高成果、顯著效益和參與度，有助于在時間內無障礙地實現項目目標。

用Python管理大數據

Python在數據領域已經相當普及。它有大量的庫和框架可以供開發人員使用。許多Python庫是專門用于數據分析和機器學習的。這些庫為處理大數據提供了無數的支持，使得Python成為大數據最喜歡的語言。大數據中的Python可以幫助和惠及開發者的原因有很多：

可擴展性

說到可擴展性，Python在最佳編程語言中排名第一。只要數據的數量增加，它就有可能迅速提升數據的處理速度。與Java和R等其他編程語言無法處理大量數據不同，Python可以非常流暢、輕松地處理大量數據。

簡單的編碼

與其他編程語言相比，Python涉及到的代碼行數更少，它可以用最少的代碼行數執行程序，并提供自動識別和關聯數據類型的幫助。它可以用最少的代碼行來執行程序，并提供自動識別和關聯數據類型的幫助。這種語言可以在短時間內處理冗長而復雜的任務。

易學性

Python可以很快學會，因為一個非程序員可以瀏覽這門語言的語法。對于一個程序員或開發人員來說，沒有必要學習或理解Python語言。龐大的社區對這種編程語言的及時支持有助于解決眾多現場問題。任何人都可以通過在實際應用中使用Python快速學習。

多庫支持

由于Python對庫的支持非常廣泛，很多庫對數據分析、可視化、數值計算和機器學習都有很好的支持。大數據需要科學計算和數據分析，Python與大數據的統一，使它們成為了很好的伙伴。Pandas、Numpy、Scikit-Learn和SciPy等都是一些Python庫。

此外，Python對數據處理的高速性，使其成為大數據的最佳用法。與其他編程語言相反，用Python編寫的數據代碼可以在極短的時間內執行。以前，Python編程語言被認為是與Java或Scala相比較慢的語言。但Anaconda的出現，讓Python的每個版本都始終如一地比以往更快，也讓它成為科技行業大數據最受歡迎的選擇之一。Python多樣化的開源庫讓數據科學家平時所做的一切都成為可能。

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