Dlaczego Python jest tak powszechny w badaniach naukowych?

Zwiększona dostępność danych, mocniejsze obliczenia i koncentracja na decyzjach analitycznych w biznesie są obecnie głównymi częściami pracy (również w badaniach akademickich i naukowych) dla rosnącej liczby osób. Wiele osób korzysta z programów takich jak Microsoft Excel lub Arkusze Google do pracy z ogromną ilością danych. Są to potężne narzędzia, jednak mają poważne ograniczenia, takie jak problemy z analizą zestawów danych powyżej określonego rozmiaru. Ograniczenia, które nie stanowią problemu dla Pythona — jednego z najpopularniejszych i najszybciej rozwijających się głównych języków programowania na świecie. 

Dlaczego warto używać Pythona w badaniach naukowych?

Łatwość użycia i wszechstronność

Python jest prostym językiem do nauki od podstaw i szybko się rozwija. Pisanie programu w Pythonie będzie wymagać także od Ciebie mniej czasu niż w innych językach, takich jak C++ czy Java. Pozwoli Ci to spędzić czas na prawdziwych badaniach, zamiast konieczności ciągłego przeglądania dokumentacji przed dotarciem do rzeczywistego celu. W skrócie — skupisz się na swoim głównym celu badawczym, a nie używanym narzędziu.

Jednym z głównych czynników, które sprawiają, że Python jest tak popularny, jest jego wszechstronność. Możesz go używać nie tylko do badań, ale także do tworzenia stron internetowych, przetwarzania tekstu, sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i innych.

Niezwykle stabilne biblioteki z doskonałym wsparciem

Istnieje ponad 125 000 zewnętrznych bibliotek Pythona, dzięki którym Python jest bardziej przydatny do określonych celów, w tym badań.

Biblioteki takie jak NumPy, SciPy, Pandas i matplotlib istnieją już od dawna, są wyjątkowo dobrze utrzymane, zoptymalizowane, gotowe do produkcji i dobrze udokumentowane. Potrzebujesz więcej argumentów? Społeczność programistów Python jest jedną z najlepszych na świecie; jest duża i bardzo aktywna. W przypadku jakichkolwiek pytań lub problemów jest wiele osób, które mogą pomóc.

Python jest językiem dynamicznym

Python jest interpretowanym, obiektowym językiem programowania wysokiego poziomu z dynamiczną semantyką. Ma wbudowane struktury danych wysokiego poziomu, w połączeniu z dynamicznym typowaniem i dynamicznym wiązaniem. Wielu programistów zakochuje się w Pythonie, ponieważ pomaga to zwiększyć wydajność. Podczas używania Pythona kompilacja nie jest konieczna. Oznacza to zdolność do natychmiastowej produktywności, co pomaga w początkowej analizie danych eksploracyjnych. W rezultacie podejście Pythona do tworzenia oprogramowania jest bardziej iteracyjne.

 

Python jest łatwy w użyciu, elastyczny, wszechstronny i ma wiele przydatnych, stabilnych i dobrze utrzymanych bibliotek z doskonałym komunikacją. Jeśli pracujesz na dużych zbiorach danych i chcesz zwiększyć swoją wydajność i zautomatyzować analizę danych — sprawdź czego nauczysz się na kursie Python — analiza danych!