जब यह डेटा विज्ञान की बात आती है, तो कई प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग डेटा वैज्ञानिकों के लिए किया जा सकता है, चाहे वे अभी शुरू कर रहे हों या अनुभवी पेशेवरों के लिए एक बहुत ही सुलभ भाषा है। इसके अलावा, पायथन की ओपन-सोर्स प्रकृति का मतलब है कि भाषा को सुधारने और विकसित करने पर काम करने वालों का एक बड़ा, सक्रिय समुदाय है, जो बड़ी संख्या में डेटा-विशिष्ट उपकरण और पुस्तकालयों में अनुवाद करता है जो स्वतंत्र रूप से उपलब्ध हैं। यह एक और कारण है कि पायथन विज्ञान के लिए एक आदर्श भाषा है, और यह किसी भी व्यक्ति के लिए डाउनलोड करने, उपयोग करने और डेटा विश्लेषण करने के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है।
एक ब्लॉग पोस्ट लिखें जो बताता है कि क्यों पायथन डेटा विज्ञान के लिए आदर्श प्रोग्रामिंग भाषा है।