Python - wprowadzenie do nauki o danych

Nauka o danych to proces uzyskiwania wiedzy i spostrzeżeń z ogromnego i zróżnicowanego zestawu danych poprzez organizowanie, przetwarzanie i analizowanie danych. Obejmuje wiele różnych dyscyplin, takich jak modelowanie matematyczne i statystyczne, wyodrębnianie danych ze źródła i stosowanie technik wizualizacji danych. Często wiąże się to również z obsługą technologii big data w celu gromadzenia zarówno danych strukturalnych, jak i nieustrukturyzowanych. Poniżej zobaczymy kilka przykładowych scenariuszy, w których wykorzystywana jest nauka o danych.

Systemy rekomendacji

Ponieważ zakupy online stają się coraz bardziej powszechne, platformy handlu elektronicznego są w stanie uchwycić preferencje zakupowe użytkowników, a także wydajność różnych produktów na rynku. Prowadzi to do tworzenia systemów rekomendacji, które tworzą modele przewidujące potrzeby kupujących i pokazujące produkty, które kupujący najchętniej kupi.

Zarządzanie ryzykiem finansowym

Ryzyko finansowe związane z pożyczkami i kredytami jest lepiej analizowane, wykorzystując przeszłe nawyki klientów w zakresie wydatków, opóźnienia w spłacie, inne zobowiązania finansowe i wiele wskaźników społeczno-ekonomicznych. Dane te są zbierane z różnych źródeł w różnych formatach. Zorganizowanie ich razem i uzyskanie wglądu w profil klientów wymaga pomocy nauki o danych. Rezultatem jest zminimalizowanie strat dla organizacji finansowej poprzez uniknięcie złego długu.

Poprawa usług opieki zdrowotnej

Sektor opieki zdrowotnej ma do czynienia z różnymi danymi, które można podzielić na dane techniczne, dane finansowe, informacje o pacjentach, informacje o lekach i przepisy prawne. Wszystkie te dane muszą być analizowane w skoordynowany sposób, aby uzyskać wgląd, który pozwoli zaoszczędzić koszty zarówno dla świadczeniodawcy, jak i odbiorcy opieki, zachowując jednocześnie zgodność z prawem.

Wizja komputerowa

Postęp w rozpoznawaniu obrazu przez komputer polega na przetwarzaniu dużych zbiorów danych obrazu z wielu obiektów tej samej kategorii. Na przykład rozpoznawanie twarzy. Te zestawy danych są modelowane, a algorytmy są tworzone w celu zastosowania modelu do nowszych obrazów w celu uzyskania zadowalającego wyniku. Przetwarzanie tych ogromnych zbiorów danych i tworzenie modeli wymaga różnych narzędzi wykorzystywanych w nauce o danych.

Efektywne zarządzanie energią

Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na zużycie energii firmy produkujące energię muszą skuteczniej zarządzać różnymi fazami produkcji i dystrybucji energii. Obejmuje to optymalizację metod produkcji, mechanizmów przechowywania i dystrybucji, a także badanie wzorców konsumpcji klientów. Powiązanie danych ze wszystkich tych źródeł i uzyskiwanie wglądu wydaje się zniechęcającym zadaniem. Jest to łatwiejsze dzięki zastosowaniu narzędzi nauki o danych.

Python w nauce o danych

Wymagania programistyczne związane z nauką o danych wymagają bardzo wszechstronnego, ale elastycznego języka, który jest prosty w pisaniu kodu, ale może obsługiwać bardzo złożone przetwarzanie matematyczne. Python najlepiej spełnia takie wymagania, ponieważ ugruntował swoją pozycję zarówno jako język do obliczeń ogólnych, jak i do obliczeń naukowych. Co więcej, jest stale ulepszany w postaci nowych dodatków do wielu bibliotek dostosowanych do różnych wymagań programistycznych. Poniżej omówimy takie cechy Pythona, co czyni go preferowanym językiem do nauki o danych.

Prosty i łatwy do nauczenia język, który pozwala uzyskać mniej wierszy kodu niż inne podobne języki, takie jak R. Jego prostota sprawia, że jest odporny na obsługę złożonych scenariuszy z minimalnym kodem i znacznie mniej zamieszania w ogólnym przebiegu programu.
Jest wieloplatformowy, więc ten sam kod działa w wielu środowiskach bez konieczności dokonywania jakichkolwiek zmian. To sprawia, że idealnie nadaje się do łatwego użycia w konfiguracji z wieloma środowiskami.
Działa szybciej niż inne podobne języki używane do analizy danych, takie jak R i MATLAB.
Jego doskonałe możliwości zarządzania pamięcią, zwłaszcza czyszczenia pamięci, sprawiają, że jest wszechstronny w zarządzaniu bardzo dużą ilością transformacji danych, dzielenia na plasterki, tworzenia kostek i wizualizacji.
Co najważniejsze, Python ma bardzo dużą kolekcję bibliotek, które służą jako specjalne narzędzia analityczne. Na przykład - pakiet NumPy zajmuje się obliczeniami naukowymi, a jego tablica wymaga znacznie mniej pamięci niż konwencjonalna lista Pythona do zarządzania danymi liczbowymi. A liczba takich paczek stale rośnie.
Python ma pakiety, które mogą bezpośrednio używać kodu z innych języków, takich jak Java lub C. Pomaga to w optymalizacji wydajności kodu przy użyciu istniejącego kodu w innych językach, jeśli daje to lepsze wyniki.

W kolejnych rozdziałach zobaczymy, jak możemy wykorzystać te funkcje Pythona do wykonania wszystkich zadań potrzebnych w różnych obszarach Data Science.