Стоит ли учить Python, если не собираешься идти в data science, machine learning? Python выбирают больше для этих сфер чем для web?

Решение о изучении Python стоит принимать с учётом индивидуальных целей и предпочтений.

Python может быть полезен и вне сфер Data Science и Machine Learning. habr.com {7-host} Вот некоторые преимущества этого языка:

• Простой синтаксис. habr.com Здесь нет строгих требований к точкам и запятым, многие команды выполняются в одной строке. habr.com Освоить Python легче, чем другие языки программирования. habr.com
• Лёгкое чтение. habr.com У Python хорошая и наглядная структура, он активно использует отступы, пространство и пробелы для лёгкого чтения кода. habr.com Разбираться в примерах и искать ошибки здесь проще. habr.com
• Динамическая типизация. habr.com Это означает, что типы переменных в языке программирования могут «перемещаться» по разным классам и функциям. habr.com Динамическая типизация даёт гибкость, которая необходима в задачах по обработке больших массивов данных. habr.com
• Богатая экосистема. habr.com {7-host} Библиотек и инструментов здесь много. habr.com Шаблоны кода ускоряют процесс программирования и позволяют разработчикам не зацикливаться на одних и тех же строках, а концентрировать внимание на творческой составляющей процесса. habr.com

Таким образом, изучение Python может быть полезным и для других сфер, кроме Data Science и Machine Learning.

Выбор между изучением Python и другими языками программирования зависит от конкретных задач и предпочтений пользователя.