关于与 Python 一起使用的语言

[shukla7789]

最受欢迎的回复是 SQL、JavaScript 和 HTML/CSS。Python与其他语言一起使用时特别灵活。

毫不奇怪，52% 的 Python 开发人员声称自己有一份全职工作。因此，开发人员们，如果您精通 Python，那么您更有可能被录用。

谈到工作角色，受访的开发人员担任全栈开发人员（34％）或后端开发人员（29％），而 14％ 是数据科学家，11％ 是数据分析师。

Python 是一种每年都在不断流行起 以色列电报数据库 来的语言。它提供了很好的工作保障，但学习难度也很大，许多开发人员都难以应对。好消息是，有很多资源可以帮助你学习 Python。

顶级数据库、工具和框架
Microsoft Excel 仍然是数据分析中非常流行的工具，尤其是在处理包含数百和数千条记录的数据时。近 53% 的受访者更喜欢在日常任务的分析工具包中使用 Excel。


根据调查结果，十大最常用的数据工具中有八个源自或使用 Python。Python 在数据科学的所有领域都得到广泛采用 - 包括数据分析、机器学习、深度学习和数据可视化。

顶级数据编程语言

数据领域的下一个大事件是什么？
Python再次成为数据专家在未来 12 个月计划学习的最受欢迎的语言。
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在我们的调查中，我们发现深度学习是任何数据科学家应具备的最有价值的技能之一。
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更多见解：
对 PyTorch 的兴趣恰好源于 NLP 的兴起。PyTorch 由 Facebook 构建，是一个功能强大的神经网络库，它使工程师和数据科学家能够使用极其复杂的深度学习系统。
自然语言处理目前是数据科学中最重要的领域之一。
66% 的受访者表示，他们正在将深度学习技术融入数据分析中。行业已经意识到机器学习的强大和潜力，现在正在实验室外进一步推进神经网络和机器智能。
推动机器学习算法的进一步发展将成为未来一年及以后每一位数据专业人士面临的关键挑战之一。对于一些人来说，这意味着要更深入地了解极其复杂的人工智能系统。对于其他人，尤其是那些刚开始从事数据分析的人，通过 TensorFlow 熟悉深度学习将是迈向深度学习的重要一步。
Spark 被认为是最好的数据平台，它允许您以极快的​​速度处理大量数据，并且已经取代了 Hadoop。
数据专业人士认为区块链具有革命性，74％从事数据工作的受访者支持区块链革命——比应用程序开发人员和 Web 开发人员的支持率都要高。
50% 的受访者表示，数据分析中最糟糕的部分是清理数据。