Python - Введение в науку о данных
Наука о данных - это процесс получения знаний и понимания из огромного и разнообразного набора данных посредством организации, обработки и анализа данных. Он включает в себя множество различных дисциплин, таких как математическое и статистическое моделирование, извлечение данных из источника и применение методов визуализации данных. Часто это также связано с обработкой технологий больших данных для сбора как структурированных, так и неструктурированных данных. Ниже мы увидим несколько примеров сценариев, в которых используется наука о данных.
Системы рекомендаций
Поскольку онлайн-покупки становятся все более распространенными, платформы электронной коммерции могут фиксировать покупательские предпочтения пользователей, а также эффективность различных продуктов на рынке. Это приводит к созданию систем рекомендаций, которые создают модели, предсказывающие потребности покупателей, и показывают продукты, которые покупатель, скорее всего, купит.
Управление финансовыми рисками
Финансовый риск, связанный с ссудами и кредитами, лучше анализировать с использованием прошлых привычек клиентов, прошлых дефолтов, других финансовых обязательств и многих социально-экономических показателей. Эти данные собираются из разных источников в разных форматах. Чтобы организовать их вместе и получить представление о профилях клиентов, нужна помощь Data Science. Результатом является минимизация потерь для финансовой организации за счет предотвращения безнадежных долгов.
Улучшение медицинских услуг
Отрасль здравоохранения имеет дело с разнообразными данными, которые можно разделить на технические, финансовые, информацию о пациентах, информацию о лекарствах и правовые нормы. Все эти данные необходимо анализировать скоординированным образом, чтобы получить информацию, которая позволит сэкономить средства как для поставщика медицинских услуг, так и для получателя помощи, оставаясь при этом законными.
Компьютерное зрение
Прогресс в распознавании изображения компьютером включает обработку больших наборов данных изображения из множества объектов одной категории. Например, распознавание лиц. Эти наборы данных моделируются, и создаются алгоритмы для применения модели к новым изображениям для получения удовлетворительного результата. Для обработки этих огромных наборов данных и создания моделей требуются различные инструменты, используемые в Data Science.
Эффективное управление энергией
По мере роста спроса на потребление энергии компаниям-производителям энергии необходимо более эффективно управлять различными этапами производства и распределения энергии. Это включает оптимизацию методов производства, механизмов хранения и распределения, а также изучение моделей потребления потребителями. Связывание данных из всех этих источников и получение информации кажется сложной задачей. Это стало проще благодаря использованию инструментов науки о данных.
Python в науке о данных
Программные требования науки о данных требуют очень универсального, но гибкого языка, который прост для написания кода, но может обрабатывать очень сложную математическую обработку. Python больше всего подходит для таких требований, поскольку он уже зарекомендовал себя как язык для общих вычислений, а также для научных вычислений. Более того, он постоянно обновляется в виде новых дополнений к множеству библиотек, предназначенных для различных требований программирования. Ниже мы обсудим такие особенности Python, которые делают его предпочтительным языком для науки о данных.
- Простой и легкий в изучении язык, который обеспечивает меньшее количество строк кода, чем другие подобные языки, такие как R. Его простота также делает его надежным для обработки сложных сценариев с минимальным кодом и гораздо меньше путаницы в общем потоке программы.
- Это кроссплатформенный код, поэтому один и тот же код работает в нескольких средах без каких-либо изменений. Это делает его идеальным для использования в нескольких средах.
- Он выполняется быстрее, чем другие подобные языки, используемые для анализа данных, такие как R и MATLAB.
- Его отличные возможности управления памятью, особенно сборка мусора, делают его универсальным для изящного управления очень большими объемами преобразования данных, нарезки, нарезки кубиков и визуализации.
- Что наиболее важно, Python имеет очень большую коллекцию библиотек, которые служат в качестве инструментов анализа специального назначения. Например, пакет NumPy занимается научными вычислениями, и его массиву требуется гораздо меньше памяти, чем обычному списку Python для управления числовыми данными. И количество таких пакетов постоянно растет.
- У Python есть пакеты, которые могут напрямую использовать код из других языков, таких как Java или C. Это помогает оптимизировать производительность кода за счет использования существующего кода других языков всякий раз, когда дает лучший результат.
В следующих главах мы увидим, как мы можем использовать эти функции Python для выполнения всех задач, необходимых в различных областях науки о данных.