Python - Data Science Einführung
Data Science ist der Prozess, bei dem Wissen und Erkenntnisse aus einem riesigen und vielfältigen Datensatz durch Organisieren, Verarbeiten und Analysieren der Daten abgeleitet werden. Es umfasst viele verschiedene Disziplinen wie die mathematische und statistische Modellierung, das Extrahieren von Daten aus der Quelle und das Anwenden von Datenvisualisierungstechniken. Oft geht es auch darum, mit Big-Data-Technologien sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu erfassen. Im Folgenden sehen Sie einige Beispielszenarien, in denen Data Science verwendet wird.
Empfehlungssysteme
Mit zunehmender Verbreitung des Online-Shoppings können die E-Commerce-Plattformen die Einkaufspräferenzen der Benutzer sowie die Leistung verschiedener Produkte auf dem Markt erfassen. Dies führt zur Schaffung von Empfehlungssystemen, die Modelle erstellen, die die Bedürfnisse der Käufer vorhersagen und die Produkte anzeigen, die der Käufer am wahrscheinlichsten kauft.
Finanzielles Risikomanagement
Das finanzielle Risiko von Krediten und Krediten lässt sich besser analysieren, indem die Kaufgewohnheiten der Kunden, frühere Zahlungsausfälle, andere finanzielle Verpflichtungen und viele sozioökonomische Indikatoren herangezogen werden. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen in verschiedenen Formaten. Die gemeinsame Organisation und der Einblick in das Kundenprofil erfordert die Hilfe von Data Science. Das Ergebnis ist die Minimierung von Verlusten für die Finanzorganisation durch Vermeidung von Forderungsausfällen.
Verbesserung der Gesundheitsdienste
Die Gesundheitsbranche befasst sich mit einer Vielzahl von Daten, die in technische Daten, Finanzdaten, Patienteninformationen, Arzneimittelinformationen und gesetzliche Vorschriften unterteilt werden können. Alle diese Daten müssen auf koordinierte Weise analysiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die sowohl für den Leistungserbringer als auch für den Leistungsempfänger Kosten sparen und gleichzeitig die Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen gewährleisten.
Computer Vision
Der Fortschritt beim Erkennen eines Bildes durch einen Computer beinhaltet das Verarbeiten großer Sätze von Bilddaten von mehreren Objekten derselben Kategorie. Zum Beispiel Gesichtserkennung. Diese Datensätze werden modelliert und Algorithmen erstellt, um das Modell auf neuere Bilder anzuwenden und ein zufriedenstellendes Ergebnis zu erzielen. Die Verarbeitung dieser riesigen Datenmengen und die Erstellung von Modellen erfordern verschiedene Werkzeuge, die in der Datenwissenschaft verwendet werden.
Effizientes Energiemanagement
Da die Nachfrage nach Energieverbrauch steigt, müssen die Energieerzeuger die verschiedenen Phasen der Energieerzeugung und -verteilung effizienter steuern. Dies beinhaltet die Optimierung der Produktionsmethoden, der Lager- und Vertriebsmechanismen sowie die Untersuchung der Verbrauchsmuster der Kunden. Das Verknüpfen der Daten aus all diesen Quellen und das Ableiten von Erkenntnissen scheint eine entmutigende Aufgabe zu sein. Dies wird durch die Verwendung der Werkzeuge der Datenwissenschaft erleichtert.
Python in der Datenwissenschaft
Die Programmieranforderungen der Datenwissenschaft erfordern eine sehr vielseitige und dennoch flexible Sprache, die einfach zu schreiben ist, aber hochkomplexe mathematische Verarbeitungen verarbeiten kann. Python eignet sich am besten für solche Anforderungen, da es sich bereits sowohl als Sprache für das allgemeine Rechnen als auch für das wissenschaftliche Rechnen etabliert hat. Darüber hinaus wird es kontinuierlich in Form einer neuen Erweiterung seiner Fülle an Bibliotheken aktualisiert, die auf unterschiedliche Programmieranforderungen ausgerichtet sind. Im Folgenden werden solche Funktionen von Python erläutert, die es zur bevorzugten Sprache für die Datenwissenschaft machen.
- Eine einfache und leicht zu erlernende Sprache, die zu weniger Codezeilen führt als andere ähnliche Sprachen wie R. Ihre Einfachheit macht es auch robust, komplexe Szenarien mit minimalem Code und viel weniger Verwirrung über den allgemeinen Programmfluss zu handhaben.
- Es ist plattformübergreifend, sodass derselbe Code in mehreren Umgebungen funktioniert, ohne dass Änderungen erforderlich sind. Das macht es perfekt, um einfach in einer Umgebung mit mehreren Umgebungen verwendet zu werden.
- Es wird schneller ausgeführt als andere ähnliche Sprachen, die für die Datenanalyse verwendet werden, wie R und MATLAB.
- Dank seiner hervorragenden Speicherverwaltungsfunktionen, insbesondere der Speicherbereinigung, kann es sehr große Datenmengen transformieren, aufteilen, aufteilen und visualisieren.
- Am wichtigsten ist, dass Python über eine sehr große Sammlung von Bibliotheken verfügt, die als spezielle Analysewerkzeuge dienen. Zum Beispiel - das NumPy-Paket befasst sich mit wissenschaftlichem Rechnen und sein Array benötigt viel weniger Speicher als die herkömmliche Python-Liste zum Verwalten numerischer Daten. Und die Anzahl solcher Pakete wächst kontinuierlich.
- Python verfügt über Pakete, die den Code aus anderen Sprachen wie Java oder C direkt verwenden können. Dies hilft bei der Optimierung der Codeleistung, indem vorhandener Code anderer Sprachen verwendet wird, wenn ein besseres Ergebnis erzielt wird.
In den folgenden Kapiteln werden wir sehen, wie wir diese Funktionen von Python nutzen können, um alle Aufgaben zu erfüllen, die in den verschiedenen Bereichen von Data Science erforderlich sind.