Python是一种通用的，高级的，面向对象的，易于学习的编程语言。它由GuidovanRossum创建，他被称为Python的教父。
Python是一种流行的编程语言，因为它简单易用，开源许可和可访问性-它是着名社区的基础-它为创建大量的包，教程和示例程序提供了很好的支持和帮助。
Python可用于开发各种应用程序，从Web，基于桌面GUI的程序/应用程序到科学和数学程序以及机器学习和其他大数据计算系统。
让我们探讨Python在机器学习，数据科学和数据工程中的应用。
机器学习
机器学习是一种相对较新且不断发展的系统开发范例，很快成为公司和程序员理解和使用的强制性要求。有关背景，请参阅我们之前关于机器学习的文章。由于机器学习应用程序的复杂，科学计算性质，Python被认为是最合适的编程语言。这是因为其广泛和成熟的数学和统计库集合，可扩展性，易用性以及科学界的广泛采用。因此，Python已成为机器学习系统开发的推荐编程语言。
数据科学
数据科学将先进的计算和存储技术与数据表示和转换算法以及科学方法相结合，为包含任何格式的原始数据和结构化数据的各种复杂数据分析问题开发解决方案。数据科学家拥有解决各类数据导向问题的解决方案的知识，以及应用必要的算法，统计和数学模型来创建所需解决方案的专业知识。Python是解决数据科学相关问题的最有效和最受欢迎的工具之一。
数据工程
数据工程师为数据科学和机器学习系统和解决方案奠定了基础。数据工程师是技术专家，他们从数据科学家确定的要求开始。这些要求推动了数据平台的开发，利用复杂的数据提取，加载和转换来提供结构化数据集，使数据科学家能够专注于解决业务问题。同样，Python是数据工程师工具箱中必不可少的工具-每天用于构建和操作数据科学家利用的大数据基础架构。
用例Python，数据科学和机器学习
以下是利用Python的数据科学和机器学习应用程序的一些示例：
Netflix使用数据科学来了解用户查看模式和行为驱动因素。反过来，这有助于Netflix了解用户喜欢/不喜欢，并预测和建议相关项目。亚马逊，沃尔玛和Target大量使用数据科学，数据挖掘和机器学习来了解用户偏好和购物行为。这有助于预测推动库存管理的需求，并向在线用户或通过电子邮件营销建议相关产品。Spotify使用数据科学和机器学习向用户提供音乐推荐。垃圾邮件程序正在利用数据科学和机器学习算法来检测和防止垃圾邮件。本文概述了Python及其在数据科学和机器学习中的应用及其重要性。