Введение в Python для науки о данных

Python — это мощный объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня с простым синтаксисом. У него много приложений, но основными из них являются веб-разработка, разработка программного обеспечения и наука о данных. Наука о данных — это область, в которой из данных извлекается значимая информация, позволяющая принимать решения и планировать в бизнесе. Он сочетает в себе математику, статистику, программирование, машинное обучение, искусственный интеллект и расширенную аналитику.

Жизненный цикл проекта Data Science

Жизненный цикл проекта по науке о данных состоит из различных процессов, которые включают в себя: сбор данных, очистку данных, исследовательский анализ данных, построение модели и развертывание модели. Python имеет несколько библиотек, которые облегчают эти процессы, что делает его подходящим для науки о данных. Примерами этих библиотек являются pandas для анализа данных, обработки и очистки, matplotlib и seaborn для визуализации данных, tensor flow и scikit-learn для машинного обучения, keras и pyTorch для глубокого обучения, SciPy и NumPy для математических вычислений и многие другие.

Другими факторами, которые делают Python предпочтительным языком для науки о данных, являются: простой синтаксис, следовательно, его легко выучить, он имеет открытый исходный код, позволяет разрабатывать через тестирование и совместим с несколькими операционными системами, такими как Windows, Linux и MacOS. .

Работа с питоном

Чтобы работать с Python, нужно сначала загрузить его, а затем работать в предпочитаемой им интегрированной среде разработки (IDE), например IDLE, Visual Studio Code, Spyder, Jupyter Notebooks и многих других.

Можно также работать в веб-среде IDE, поэтому ее не нужно загружать. Примерами этого являются: Google Colab, Jupyter lab и т. д.

Основы Python

Чтобы изучить Python для науки о данных, сначала нужно изучить основы Python, которые включают типы данных, операторы, последовательности / составные структуры данных, условные операторы, циклы, функции и внешние библиотеки.

Типы данных Python включают:

Строки: последовательность символов, заключенная в одинарные или двойные кавычки. Записывается как str в python. Примеры: «яблоко», «питон», «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))

Списки: это упорядоченные, проиндексированные, изменяемые наборы данных, заключенные в квадратные скобки и разделенные запятыми, например, 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')

После изучения этих основ можно перейти к библиотекам обработки, очистки, обработки данных и исследовательского анализа данных (EDA), которые включают в себя: pandas, NumPy, matplotlib, seaborn и многие другие. Их приложения будут лучше всего видны при практическом подходе и использовании их в проекте.

После этого следующим шагом будет изучение статистики. Статистика включает: одномерный анализ, двумерный анализ, многомерный анализ, выборку, распределения и проверку гипотез. Лучший подход к этому — обучение, а затем выполнение практического проекта с подходящими библиотеками Python.

Машинное обучение

Последним шагом является машинное обучение, которое будет включать изучение различных алгоритмов, а затем их реализацию в проектах на основе использования алгоритмов. Машинное обучение включает в себя три типа: контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением. Каждый тип имеет свои собственные алгоритмы с библиотеками Python для облегчения создания, тестирования и развертывания модели.

Python — это очень мощный инструмент для науки о данных, который имеет решающее значение для всех, кто занимается наукой о данных или хочет получить представление о данных для своего бизнеса.