Python - Introduction à la science des données
La science des données est le processus qui consiste à tirer des connaissances et des idées à partir d'un ensemble énorme et diversifié de données en organisant, en traitant et en analysant les données. Il implique de nombreuses disciplines différentes comme la modélisation mathématique et statistique, l'extraction de données à partir de sa source et l'application de techniques de visualisation de données. Souvent, cela implique également de gérer des technologies de Big Data pour collecter des données structurées et non structurées. Ci-dessous, nous verrons quelques exemples de scénarios où la science des données est utilisée.
Systèmes de recommandation
À mesure que les achats en ligne deviennent de plus en plus courants, les plates-formes de commerce électronique sont en mesure de capturer les préférences d'achat des utilisateurs ainsi que les performances de divers produits sur le marché. Cela conduit à la création de systèmes de recommandation qui créent des modèles prédisant les besoins des acheteurs et montrant les produits que l'acheteur est le plus susceptible d'acheter.
Gestion des risques financiers
Le risque financier lié aux prêts et crédits est mieux analysé en utilisant les habitudes de dépenses passées des clients, les défauts passés, d'autres engagements financiers et de nombreux indicateurs socio-économiques. Ces données sont recueillies à partir de diverses sources dans différents formats. Les organiser ensemble et obtenir un aperçu du profil des clients nécessite l'aide de la science des données. Le résultat est de minimiser les pertes pour l'organisation financière en évitant les créances irrécouvrables.
Amélioration des services de santé
L'industrie des soins de santé traite une variété de données qui peuvent être classées en données techniques, données financières, informations sur les patients, informations sur les médicaments et règles juridiques. Toutes ces données doivent être analysées de manière coordonnée pour produire des informations qui permettront de réduire les coûts à la fois pour le fournisseur de soins de santé et le bénéficiaire de soins tout en restant conforme à la loi.
Vision par ordinateur
L'avancement de la reconnaissance d'une image par un ordinateur implique le traitement de grands ensembles de données d'image à partir de plusieurs objets de la même catégorie. Par exemple, la reconnaissance faciale. Ces ensembles de données sont modélisés et des algorithmes sont créés pour appliquer le modèle à des images plus récentes afin d'obtenir un résultat satisfaisant. Le traitement de ces énormes ensembles de données et la création de modèles nécessitent divers outils utilisés en science des données.
Gestion efficace de l'énergie
Alors que la demande de consommation d'énergie augmente, les entreprises productrices d'énergie doivent gérer plus efficacement les différentes phases de la production et de la distribution d'énergie. Il s'agit d'optimiser les méthodes de production, les mécanismes de stockage et de distribution ainsi que d'étudier les modes de consommation des clients. Relier les données de toutes ces sources et en tirer des informations semble une tâche ardue. Cela est facilité par l'utilisation des outils de la science des données.
Python en science des données
Les exigences de programmation de la science des données exigent un langage très polyvalent mais flexible qui est simple à écrire le code mais peut gérer un traitement mathématique très complexe. Python est le plus adapté à de telles exigences car il s'est déjà imposé à la fois en tant que langage pour le calcul général et le calcul scientifique. De plus, il est continuellement mis à jour sous la forme de nouveaux ajouts à sa pléthore de bibliothèques destinées à différentes exigences de programmation. Ci-dessous, nous discuterons de ces fonctionnalités de python, ce qui en fait le langage préféré pour la science des données.
- Un langage simple et facile à apprendre qui aboutit à moins de lignes de code que d'autres langages similaires comme R. Sa simplicité le rend également robuste pour gérer des scénarios complexes avec un code minimal et beaucoup moins de confusion sur le flux général du programme.
- Il est multiplateforme, donc le même code fonctionne dans plusieurs environnements sans nécessiter de changement. Cela le rend parfait pour être utilisé facilement dans une configuration multi-environnement.
- Il s'exécute plus rapidement que d'autres langages similaires utilisés pour l'analyse de données comme R et MATLAB.
- Son excellente capacité de gestion de la mémoire, en particulier le garbage collection, le rend polyvalent dans la gestion gracieuse de très gros volumes de transformation de données, de découpage, de découpage et de visualisation.
- Plus important encore, Python a une très grande collection de bibliothèques qui servent d'outils d'analyse spéciaux. Par exemple, le package NumPy traite du calcul scientifique et son tableau nécessite beaucoup moins de mémoire que la liste Python conventionnelle pour gérer les données numériques. Et le nombre de ces paquets ne cesse de croître.
- Python a des packages qui peuvent utiliser directement le code d'autres langages comme Java ou C. Cela aide à optimiser les performances du code en utilisant le code existant d'autres langages, chaque fois qu'il donne un meilleur résultat.
Dans les chapitres suivants, nous verrons comment nous pouvons tirer parti de ces fonctionnalités de python pour accomplir toutes les tâches nécessaires dans les différents domaines de la science des données.