Lequel dois-je apprendre entre Access et Python ?

L'économie est une matière auxiliaire importante du big data. À l'ère actuelle du big data, l'intégration des spécialisations économiques et de la technologie du big data se rapproche de plus en plus. Pour les étudiants se spécialisant en économie, il est nécessaire de maîtriser une certaine quantité de big data. La connaissance des données est très nécessaire, en particulier la technologie d'analyse du Big Data, et Access et Python sont des composants de la technologie du Big Data.

Access est un système de gestion de bases de données et Python est un langage de programmation. La différence entre les deux technologies est assez évidente pour les étudiants se spécialisant en économie, à la fois les bases de données et. les langages de programmation doivent être appris. (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

Si vous souhaitez en choisir un entre ces deux cours, alors il est préférable d'apprendre Python d'abord, pourquoi Il y a les points suivants :

Premier : Access est un système de gestion de base de données relativement basique.

Access est un système de gestion de bases de données de bureau typique. Microsoft classe Access dans le domaine des logiciels de bureau ordinaires. De ce point de vue, Access n'est pas adapté aux tâches de gestion de données volumineuses.

À l'ère du big data, l'espace d'application des bases de données de bureau telles qu'Access va diminuer considérablement. Actuellement, les bases de données utilisées plus fréquemment dans le domaine économique incluent des solutions de bases de données au niveau de l'entreprise telles que Mysql, Sql Server et Oracle.

Deuxièmement : Python est puissant.

Le langage Python est actuellement largement utilisé dans les domaines du big data et de l'intelligence artificielle, et Python est largement utilisé pour mettre en œuvre des algorithmes dans le domaine de l'analyse du big data. Le langage Python lui-même possède une multitude de bibliothèques, et les bibliothèques largement utilisées dans le domaine de l'analyse de données incluent Numpy, Scipy, Matplotlib, pandas, etc.

Troisième : le langage Python est simple et facile à apprendre.

La syntaxe du langage Python lui-même est simple et les personnes sans aucune base informatique peuvent démarrer en douceur. Par conséquent, pour les étudiants se spécialisant en économie, l'apprentissage de la programmation Python ne sera pas difficile. De plus, l'environnement de développement du langage Python est également relativement facile à mettre en place, et il ne sera pas trop difficile d'apprendre pour les étudiants ayant une faible capacité pratique.

Le langage Python a reçu une attention et une utilisation généralisées ces dernières années avec le développement du big data et de l'intelligence artificielle. Je pense qu'avec la mise en œuvre du big data, l'application du langage Python deviendra de plus en plus répandue. plus populaire.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!