Python - ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นกระบวนการในการแสวงหาความรู้และข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายผ่านการจัดระเบียบประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล มันเกี่ยวข้องกับสาขาวิชาต่างๆมากมายเช่นการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติการดึงข้อมูลจากแหล่งที่มาและการใช้เทคนิคการสร้างภาพข้อมูล บ่อยครั้งที่ยังเกี่ยวข้องกับการจัดการเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรวบรวมทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ด้านล่างนี้เราจะเห็นสถานการณ์ตัวอย่างบางส่วนที่ใช้ Data science

ระบบคำแนะนำ

เนื่องจากการช็อปปิ้งออนไลน์เป็นที่แพร่หลายมากขึ้นแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซจึงสามารถดึงดูดความต้องการในการจับจ่ายของผู้ใช้ตลอดจนประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ต่างๆในตลาด สิ่งนี้นำไปสู่การสร้างระบบคำแนะนำที่สร้างแบบจำลองทำนายความต้องการของผู้ซื้อและแสดงผลิตภัณฑ์ที่นักช้อปมีแนวโน้มจะซื้อมากที่สุด

การบริหารความเสี่ยงทางการเงิน

ความเสี่ยงทางการเงินที่เกี่ยวข้องกับเงินกู้และสินเชื่อได้รับการวิเคราะห์ที่ดีขึ้นโดยใช้พฤติกรรมการใช้จ่ายของลูกค้าในอดีตค่าเริ่มต้นในอดีตภาระผูกพันทางการเงินอื่น ๆ และตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจและสังคมจำนวนมาก ข้อมูลเหล่านี้รวบรวมจากแหล่งต่างๆในรูปแบบที่แตกต่างกัน การจัดระบบเข้าด้วยกันและการทำความเข้าใจกับโปรไฟล์ลูกค้าจำเป็นต้องได้รับความช่วยเหลือจาก Data science ผลลัพธ์คือการลดความสูญเสียให้กับองค์กรทางการเงินโดยหลีกเลี่ยงหนี้เสีย

การปรับปรุงบริการด้านการดูแลสุขภาพ

อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่หลากหลายซึ่งสามารถจำแนกออกเป็นข้อมูลทางเทคนิคข้อมูลทางการเงินข้อมูลผู้ป่วยข้อมูลยาและกฎเกณฑ์ทางกฎหมาย ข้อมูลทั้งหมดนี้จำเป็นต้องได้รับการวิเคราะห์ในลักษณะที่ประสานกันเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่จะช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายทั้งสำหรับผู้ให้บริการด้านสุขภาพและผู้รับการดูแลในขณะที่ยังคงเป็นไปตามกฎหมาย

วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์

ความก้าวหน้าในการรับรู้ภาพโดยคอมพิวเตอร์เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลภาพจำนวนมากจากวัตถุหลายชิ้นในประเภทเดียวกัน ตัวอย่างเช่นการจดจำใบหน้า ชุดข้อมูลเหล่านี้เป็นแบบจำลองและอัลกอริทึมถูกสร้างขึ้นเพื่อใช้โมเดลกับรูปภาพที่ใหม่กว่าเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ การประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้และการสร้างแบบจำลองจำเป็นต้องมีเครื่องมือต่างๆที่ใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การจัดการพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ

ในขณะที่ความต้องการใช้พลังงานเพิ่มสูงขึ้น บริษัท ผู้ผลิตพลังงานจำเป็นต้องจัดการขั้นตอนต่างๆของการผลิตและจำหน่ายพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพวิธีการผลิตกลไกการจัดเก็บและการกระจายตลอดจนศึกษารูปแบบการบริโภคของลูกค้า การเชื่อมโยงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลเหล่านี้และการรับข้อมูลเชิงลึกดูเหมือนเป็นงานที่น่ากลัว สิ่งนี้ทำได้ง่ายขึ้นโดยใช้เครื่องมือของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Python ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อกำหนดการเขียนโปรแกรมของวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการภาษาที่หลากหลาย แต่ยืดหยุ่นซึ่งเขียนโค้ดได้ง่าย แต่สามารถจัดการกับการประมวลผลทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนสูงได้ Python เหมาะสมที่สุดสำหรับข้อกำหนดดังกล่าวเนื่องจากได้สร้างตัวเองแล้วทั้งในฐานะภาษาสำหรับการคำนวณทั่วไปและการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ ยิ่งไปกว่านั้นกำลังได้รับการอัปเกรดอย่างต่อเนื่องในรูปแบบของการเพิ่มใหม่ให้กับไลบรารีมากมายที่มุ่งเป้าไปที่ข้อกำหนดการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกัน ด้านล่างนี้เราจะพูดถึงคุณสมบัติดังกล่าวของ python ซึ่งทำให้เป็นภาษาที่ต้องการสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• ภาษาที่ง่ายและสะดวกในการเรียนรู้ซึ่งส่งผลให้มีจำนวนบรรทัดของโค้ดน้อยกว่าภาษาอื่น ๆ ที่คล้ายคลึงกันเช่น R ความเรียบง่ายของมันยังช่วยให้จัดการสถานการณ์ที่ซับซ้อนด้วยโค้ดที่น้อยที่สุดและความสับสนน้อยลงในขั้นตอนทั่วไปของโปรแกรม
• เป็นข้ามแพลตฟอร์มดังนั้นรหัสเดียวกันจึงทำงานได้ในหลายสภาพแวดล้อมโดยไม่ต้องการการเปลี่ยนแปลงใด ๆ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งที่จะใช้ในการตั้งค่าหลายสภาพแวดล้อมได้อย่างง่ายดาย
• ดำเนินการเร็วกว่าภาษาอื่นที่คล้ายคลึงกันที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเช่น R และ MATLAB
• ความสามารถในการจัดการหน่วยความจำที่ยอดเยี่ยมโดยเฉพาะอย่างยิ่งการรวบรวมขยะทำให้สามารถจัดการการแปลงข้อมูลการแบ่งส่วนการหั่นและการแสดงข้อมูลจำนวนมากได้อย่างสง่างาม
• ที่สำคัญที่สุด Python มีไลบรารีจำนวนมากซึ่งใช้เป็นเครื่องมือวิเคราะห์วัตถุประสงค์พิเศษ ตัวอย่างเช่น - แพ็คเกจ NumPy เกี่ยวข้องกับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และอาร์เรย์ของมันต้องการหน่วยความจำน้อยกว่ารายการ python ทั่วไปสำหรับจัดการข้อมูลตัวเลข และจำนวนแพ็คเกจดังกล่าวมีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง
• Python มีแพ็คเกจที่สามารถใช้โค้ดจากภาษาอื่น ๆ เช่น Java หรือ C ได้โดยตรงซึ่งจะช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพของโค้ดโดยใช้โค้ดที่มีอยู่ของภาษาอื่นเมื่อใดก็ตามที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

ในบทต่อ ๆ ไปเราจะดูว่าเราสามารถใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติเหล่านี้ของ python เพื่อทำงานทั้งหมดที่จำเป็นในด้านต่างๆของ Data Science ได้อย่างไร