데이터 과학을 위한 Python 소개

Python은 간단한 구문을 사용하는 강력한 고급 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 많은 응용 프로그램이 있지만 주요 응용 프로그램은 웹 개발, 소프트웨어 개발 및 데이터 과학입니다. 데이터 과학은 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하여 비즈니스에서 의사 결정 및 계획을 수립할 수 있도록 하는 분야입니다. 수학, 통계, 프로그래밍, 기계 학습, 인공 지능 및 고급 분석을 결합합니다.

데이터 과학 프로젝트 수명 주기

데이터 과학 프로젝트 수명 주기는 데이터 수집, 데이터 정리, 탐색적 데이터 분석, 모델 구축 및 모델 배포를 포함하는 다양한 프로세스로 구성됩니다. Python에는 이러한 프로세스를 용이하게 하는 여러 라이브러리가 있으므로 데이터 과학에 적합합니다. 이러한 라이브러리의 예로는 데이터 분석, 랭글링 및 정리를 위한 pandas, 데이터 시각화를 위한 matplotlib 및 seaborn, 머신 러닝을 위한 텐서 흐름 및 scikit-learn, 딥 러닝을 위한 keras 및 pyTorch, 수학적 계산을 위한 SciPy 및 NumPy 등이 있습니다.

Python을 데이터 과학에서 선호하는 언어로 만드는 다른 요소는 다음과 같습니다. 구문이 단순하여 배우기 쉽고 오픈 소스이며 테스트 주도 개발이 가능하고 Windows, Linux 및 MacOS와 같은 여러 운영 체제와 호환됩니다. .

파이썬으로 작업하기

Python으로 작업하려면 먼저 다운로드한 다음 선호하는 통합 개발 환경(IDE)(예: IDLE, Visual Studio 코드, Spyder, Jupyter 노트북 등)에서 작업해야 합니다.

웹 기반 IDE에서도 작업할 수 있으므로 다운로드할 필요가 없습니다. 이에 대한 예는 Google Colab, Jupyter lab 등입니다.

파이썬 기초

데이터 과학을 위한 파이썬을 배우려면 먼저 데이터 유형, 연산자, 시퀀스/복합 데이터 구조, 조건문, 루프, 함수 및 외부 라이브러리를 포함하는 파이썬 기본 사항을 배워야 합니다.

Python 데이터 유형은 다음으로 구성됩니다.

문자열: 작은따옴표 또는 큰따옴표로 묶인 일련의 문자입니다. 파이썬에서는 str로 작성됩니다. 예: 'apple', "python", '1', '1+3', "3.65", "", " ".

#To check data type in python
fruit='apple'
print(type(fruit))

#To check data type in python
number = -3
print(type(number))

#To check data type in python
a = True
print(type(a))

#To check data type in python
m = -5e10
print(type(m))

목록: 이것은 대괄호로 묶이고 쉼표로 구분되는 정렬되고 색인화되며 변경 가능한 데이터 모음입니다. 예: list_A=['apple', 1, True, 3.3]

#To check type which should be list
list_A=['apple', 1, True, 3.3]
print(type(list_A))

#To check type which should be set
Set_A= {'apple', 0, True, 3.3}
print(type(Set_A))

#To check type which should be tuple
Tuple_A= ('apple', 0, True, 3.3)
print(type(Tuple_A))

#To check type which should be dictionary
Dict_A= {'Name': 'Jane', 'Age': 24, 'Country': 'Kenya'}
print(type(Dict_A))

a= 10
b= 5

#addition
print(a+b)

#subtraction
print(a-b)

#multiplication
print(a*b)

#classic division
print(a/b)

#floor division- rounds off result to nearest integer
#result will be 1 instead of 1.5
c=5
d=4
print(c//d)

# prompt asking user to enter number
integer=int(input('Enter an integer:'))
# if division of number by 2 gives a reminder of 0 it is even, otherwise it is odd. % is the modulo operator which gives the result as a remainder of #division of the number to the left by the number to the right.
if integer%2 == 0:
print('The number is even')
else:
print('The number is odd')

#prompt for user to enter a number
number=int(input('Enter a number:'))

#while loop 
# count is the loop variable that has been initialized by starting at 10
count=10
# while count is equal to or less than 10 and greater than or equal to 1
while count<=10 and count>=1:
  product= count*number
  print(f"{number} * {count} = {product}")
  count-=1

#defining the function
def letter_check(letter):
  if letter =='a' or letter =='e' or letter =='i' or letter =='o' or letter =='u':
    print("Vowel")
  elif letter =='y':
    print("y is a vowel, and sometimes y is a consonant")
  else:
    print('Consonant')

#calling the function
letter_check('a')

이러한 기본 사항을 학습하면 pandas, NumPy, matplotlib, seaborn 등을 포함하는 데이터 처리, 정리, 데이터 랭글링 및 탐색적 데이터 분석(EDA) 라이브러리로 이동합니다. 그들의 응용 프로그램은 접근 방식을 취하고 프로젝트에서 사용함으로써 가장 잘 보일 것입니다.

이 후 다음 단계는 통계 학습입니다. 통계에는 일변량 분석, 이변량 분석, 다변량 분석, 샘플링, 분포 및 가설 테스트가 포함됩니다. 이에 대한 가장 좋은 접근 방식은 적절한 Python 라이브러리를 사용하여 프로젝트를 직접 학습한 후 수행하는 것입니다.

기계 학습

마지막 단계는 다양한 알고리즘을 학습한 다음 알고리즘 사용을 기반으로 프로젝트에서 이를 구현하는 기계 학습입니다. 기계 학습은 감독, 비지도 및 강화 학습의 세 가지 유형으로 구성됩니다. 각 유형에는 모델 생성, 테스트 및 배포를 용이하게 하는 Python 라이브러리가 포함된 자체 알고리즘이 있습니다.

Python은 데이터 과학을 위한 매우 강력한 도구이며 데이터 과학 분야를 추구하거나 비즈니스를 위해 데이터에서 통찰력을 얻고자 하는 모든 사람에게 중요합니다.