Python-데이터 과학 소개

데이터 과학은 데이터를 구성, 처리 및 분석하여 거대하고 다양한 데이터 집합에서 지식과 통찰력을 도출하는 프로세스입니다. 여기에는 수학적 및 통계적 모델링, 소스에서 데이터 추출 및 데이터 시각화 기술 적용과 같은 다양한 분야가 포함됩니다. 종종 구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 수집하기 위해 빅 데이터 기술을 처리하는 것도 포함됩니다. 아래에서는 데이터 과학이 사용되는 몇 가지 예제 시나리오를 볼 수 있습니다.

재무 리스크 관리

대출 및 신용과 관련된 재무 위험은 고객의 과거 지출 습관, 과거의 불이행, 기타 재정적 약정 및 많은 사회 경제적 지표를 사용하여 더 잘 분석됩니다. 이러한 데이터는 다양한 형식의 다양한 소스에서 수집됩니다. 함께 구성하고 고객 프로필에 대한 통찰력을 얻으려면 데이터 과학의 도움이 필요합니다. 결과는 대손 부채를 피함으로써 금융 기관의 손실을 최소화하는 것입니다.

의료 서비스 개선

의료 산업은 기술 데이터, 재무 데이터, 환자 정보, 약물 정보 및 법률 규칙으로 분류 할 수있는 다양한 데이터를 다룹니다. 이 모든 데이터는 합법적으로 규정을 준수하면서 의료 제공자와 간병 수혜자 모두 비용을 절감 할 수있는 통찰력을 생성하기 위해 조정 된 방식으로 분석되어야합니다.

컴퓨터 시각 인식

컴퓨터에 의한 이미지 인식의 발전은 동일한 범주의 여러 개체에서 대량의 이미지 데이터 집합을 처리하는 것을 포함합니다. 예 : 얼굴 인식. 이러한 데이터 세트가 모델링되고 알고리즘이 생성되어 모델을 최신 이미지에 적용하여 만족스러운 결과를 얻습니다. 이러한 방대한 데이터 세트를 처리하고 모델을 생성하려면 데이터 과학에 사용되는 다양한 도구가 필요합니다.

효율적인 에너지 관리

에너지 소비에 대한 수요가 급증함에 따라 에너지 생산 기업은 에너지 생산 및 유통의 다양한 단계를보다 효율적으로 관리해야합니다. 여기에는 생산 방법, 저장 및 유통 메커니즘을 최적화하고 고객 소비 패턴을 연구하는 것이 포함됩니다. 이러한 모든 소스의 데이터를 연결하고 통찰력을 도출하는 것은 어려운 작업으로 보입니다. 이것은 데이터 과학 도구를 사용하여 더 쉽게 이루어집니다.

데이터 과학에서의 Python

데이터 과학의 프로그래밍 요구 사항은 코드 작성이 간단하지만 매우 복잡한 수학적 처리를 처리 할 수있는 매우 다재다능하면서도 유연한 언어를 요구합니다. Python은 이미 일반 컴퓨팅과 과학 컴퓨팅을위한 언어로 자리 잡았 기 때문에 이러한 요구 사항에 가장 적합합니다. 또한 다양한 프로그래밍 요구 사항을 목표로하는 수많은 라이브러리에 새로운 추가 형태로 지속적으로 업그레이드되고 있습니다. 아래에서는 데이터 과학에서 선호하는 언어 인 파이썬의 이러한 기능에 대해 설명합니다.

간단하고 배우기 쉬운 언어는 R과 같은 다른 유사한 언어보다 코드 줄이 적습니다. 또한 단순성으로 인해 복잡한 시나리오를 최소한의 코드로 처리하고 프로그램의 일반적인 흐름에 대한 혼동을 훨씬 줄일 수 있습니다.
크로스 플랫폼이므로 동일한 코드가 변경없이 여러 환경에서 작동합니다. 따라서 다중 환경 설정에서 쉽게 사용할 수 있습니다.
R 및 MATLAB과 같은 데이터 분석에 사용되는 다른 유사한 언어보다 빠르게 실행됩니다.
뛰어난 메모리 관리 기능, 특히 가비지 컬렉션은 매우 많은 양의 데이터 변환, 슬라이싱, 다이 싱 및 시각화를 우아하게 관리하는 데 유용합니다.
가장 중요한 것은 Python이 특수 목적 분석 도구 역할을하는 매우 큰 라이브러리 모음을 가지고 있다는 것입니다. 예를 들어, NumPy 패키지는 과학 컴퓨팅을 다루며 그 배열은 숫자 데이터를 관리하기 위해 기존의 파이썬 목록보다 훨씬 적은 메모리를 필요로합니다. 그리고 그러한 패키지의 수는 지속적으로 증가하고 있습니다.
Python에는 Java 또는 C와 같은 다른 언어의 코드를 직접 사용할 수있는 패키지가 있습니다. 이는 더 나은 결과를 제공 할 때마다 다른 언어의 기존 코드를 사용하여 코드 성능을 최적화하는 데 도움이됩니다.

다음 장에서는 이러한 Python 기능을 활용하여 데이터 과학의 다양한 영역에서 필요한 모든 작업을 수행하는 방법을 알아 봅니다.