Python數據科學簡介

數據科學是通過組織,處理和分析數據從大量不同的數據中獲取知識和洞察力的過程。 它涉及許多不同的學科,如數學和統計建模,從數據源提取數據和應用數據可視化技術。 通常還涉及處理大數據技術以收集結構化和非結構化數據。 下面我們將看到一些使用數據科學的示例場景。

推薦系統
隨着網上購物越來越普遍,電子商務平臺能夠捕捉用戶購物偏好以及市場上各種產品的表現。這可以通過創建推薦系統實現,該系統創建預測購物者需求的模型並顯示購物者最有可能購買的產品。

金融風險管理
通過使用過去的消費習慣,過去的違約,其他財務承諾和許多社會經濟指標,可以更好地分析涉及貸款和信貸的金融風險。這些數據以不同格式從各種來源收集。將他們組織在一起並深入瞭解客戶概況需要數據科學的幫助。其結果是通過避免壞賬將金融機構的損失降到最低。

改善保健服務
醫療保健行業處理各種數據,這些數據可以分爲技術數據,財務數據,患者信息,藥物信息和法律規則。所有這些數據需要以協調一致的方式進行分析,以產生見解,同時保持醫療服務提供者和受護理者的成本,同時保持合法合規。

計算機視覺
計算機識別圖像的進步涉及處理來自同一類別的多個對象的大量圖像數據集。例如,臉部識別。對這些數據集進行建模,並創建算法將模型應用於較新的圖像以獲得令人滿意的結果。處理這些龐大的數據集和創建模型需要數據科學中使用的各種工具。

有效的能源管理
隨着能源消費需求的增長,能源生產企業需要更有效地管理能源生產和配送的各個階段。這包括優化生產方法,儲存和分配機制以及研究客戶消費模式。鏈接來自所有這些來源的數據並獲得洞察力似乎是一項艱鉅的任務。通過使用數據科學工具使這變得更容易。

數據科學中的Python

數據科學的編程需要非常靈活而靈活的語言,編寫代碼很簡單,但可以處理高度複雜的數學處理。 Python最適合這樣的需求,因爲它已經將自己建立爲一般計算和科學計算的語言。 更重要的是,它正在不斷升級,以針對不同編程要求的其衆多庫的新增加形式。 下面我們將討論python的這些特性,使其成爲數據科學的首選語言。

  • 一種簡單易學的語言,與R等其他類似語言相比,可以實現更少的代碼行。它的簡單性還使得它能夠以最少的代碼處理複雜的場景,並且對程序的一般流程的混淆更少。
  • 它是跨平臺的,因此相同的代碼可以在多個環境中工作而無需任何更改。這使得它很容易用於多環境設置。
  • 它比其他用於數據分析的類似語言(如R和MATLAB)執行得更快。
  • 它有出色的內存管理功能,特別是垃圾回收功能使其能夠在管理大量數據轉換,切片,切割和可視化時進行多功能管理。
  • 最重要的是,Python獲得了非常大量的庫,這些庫可以作爲特殊用途的分析工具。例如 - NumPy軟件包處理科學計算,其數組需要的內存比傳統的Python列表少得多,用於管理數字數據。而且這類軟件包的數量還在不斷增長。
  • Python具有可以直接使用其他語言(如Java或C)的代碼的包。這有助於通過使用其他語言的現有代碼來優化代碼性能,只要它提供了更好的結果。

在隨後的章節中,我們將學習如何利用python的這些功能來完成數據科學不同領域所需的所有任務。

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