Python - Giới thiệu Khoa học Dữ liệu

Khoa học dữ liệu là quá trình thu thập kiến thức và hiểu biết sâu sắc từ một bộ dữ liệu khổng lồ và đa dạng thông qua tổ chức, xử lý và phân tích dữ liệu. Nó liên quan đến nhiều lĩnh vực khác nhau như mô hình toán học và thống kê, trích xuất dữ liệu từ nguồn và áp dụng các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu. Thông thường, nó cũng liên quan đến việc xử lý các công nghệ dữ liệu lớn để thu thập cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Dưới đây, chúng ta sẽ thấy một số tình huống ví dụ trong đó Khoa học dữ liệu được sử dụng.

Hệ thống khuyến nghị

Khi mua sắm trực tuyến trở nên phổ biến hơn, các nền tảng thương mại điện tử có thể nắm bắt được sở thích mua sắm của người dùng cũng như hiệu suất của các sản phẩm khác nhau trên thị trường. Điều này dẫn đến việc tạo ra các hệ thống đề xuất tạo ra các mô hình dự đoán nhu cầu của người mua hàng và hiển thị các sản phẩm mà người mua sắm có nhiều khả năng mua nhất.

Quản lý rủi ro tài chính

Rủi ro tài chính liên quan đến các khoản vay và tín dụng được phân tích tốt hơn bằng cách sử dụng thói quen chi tiêu của khách hàng trong quá khứ, các khoản nợ trong quá khứ, các cam kết tài chính khác và nhiều chỉ tiêu kinh tế xã hội. Những dữ liệu này được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau với các định dạng khác nhau. Việc tổ chức chúng lại với nhau và có được thông tin chi tiết về hồ sơ khách hàng cần sự trợ giúp của Khoa học dữ liệu. Kết quả là giảm thiểu tổn thất cho tổ chức tài chính bằng cách tránh nợ xấu.

Cải thiện dịch vụ chăm sóc sức khỏe

Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe xử lý nhiều loại dữ liệu có thể được phân loại thành dữ liệu kỹ thuật, dữ liệu tài chính, thông tin bệnh nhân, thông tin thuốc và các quy tắc pháp lý. Tất cả dữ liệu này cần được phân tích một cách đồng bộ để tạo ra thông tin chi tiết giúp tiết kiệm chi phí cho cả nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và người nhận chăm sóc trong khi vẫn tuân thủ pháp luật.

Tầm nhìn máy tính

Sự tiến bộ trong việc nhận dạng hình ảnh bằng máy tính liên quan đến việc xử lý tập hợp lớn dữ liệu hình ảnh từ nhiều đối tượng cùng thể loại. Ví dụ: Nhận dạng khuôn mặt. Các tập dữ liệu này được lập mô hình và các thuật toán được tạo ra để áp dụng mô hình cho các hình ảnh mới hơn nhằm thu được kết quả hài lòng. Việc xử lý các tập dữ liệu khổng lồ này và tạo ra các mô hình cần nhiều công cụ khác nhau được sử dụng trong Khoa học dữ liệu.

Quản lý hiệu quả năng lượng

Khi nhu cầu tiêu thụ năng lượng tăng cao, các công ty sản xuất năng lượng cần quản lý các giai đoạn khác nhau của quá trình sản xuất và phân phối năng lượng hiệu quả hơn. Điều này liên quan đến việc tối ưu hóa các phương pháp sản xuất, cơ chế lưu trữ và phân phối cũng như nghiên cứu cách thức tiêu dùng của khách hàng. Liên kết dữ liệu từ tất cả các nguồn này và thu được thông tin chi tiết có vẻ là một nhiệm vụ khó khăn. Điều này được thực hiện dễ dàng hơn bằng cách sử dụng các công cụ của khoa học dữ liệu.

Python trong Khoa học Dữ liệu

Các yêu cầu lập trình của khoa học dữ liệu đòi hỏi một ngôn ngữ rất linh hoạt nhưng linh hoạt, đơn giản để viết mã nhưng có thể xử lý các xử lý toán học rất phức tạp. Python phù hợp nhất cho các yêu cầu như vậy vì nó đã tự thiết lập cả như một ngôn ngữ cho tính toán chung cũng như tính toán khoa học. Hơn nữa, nó đang được liên tục nâng cấp dưới dạng bổ sung mới cho vô số thư viện nhằm vào các yêu cầu lập trình khác nhau. Dưới đây chúng tôi sẽ thảo luận về các tính năng như vậy của python khiến nó trở thành ngôn ngữ ưa thích cho khoa học dữ liệu.

Một ngôn ngữ đơn giản và dễ học giúp tạo ra ít dòng mã hơn so với các ngôn ngữ tương tự khác như R. Sự đơn giản của nó cũng làm cho nó trở nên mạnh mẽ để xử lý các tình huống phức tạp với mã tối thiểu và ít nhầm lẫn hơn trong quy trình chung của chương trình.
Nó là nền tảng chéo, vì vậy cùng một mã hoạt động trong nhiều môi trường mà không cần bất kỳ thay đổi nào. Điều đó làm cho nó trở nên hoàn hảo để dễ dàng sử dụng trong thiết lập đa môi trường.
Nó thực thi nhanh hơn các ngôn ngữ tương tự khác được sử dụng để phân tích dữ liệu như R và MATLAB.
Khả năng quản lý bộ nhớ tuyệt vời của nó, đặc biệt là thu thập rác làm cho nó trở nên linh hoạt trong việc quản lý một cách linh hoạt khối lượng dữ liệu rất lớn chuyển đổi, cắt, cắt và hiển thị trực quan.
Quan trọng nhất, Python có một bộ sưu tập rất lớn các thư viện đóng vai trò là các công cụ phân tích mục đích đặc biệt. Ví dụ: gói NumPy đề cập đến tính toán khoa học và mảng của nó cần ít bộ nhớ hơn nhiều so với danh sách python thông thường để quản lý dữ liệu số. Và số lượng các gói như vậy không ngừng tăng lên.
Python có các gói có thể sử dụng trực tiếp mã từ các ngôn ngữ khác như Java hoặc C. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất mã bằng cách sử dụng mã hiện có của các ngôn ngữ khác, bất cứ khi nào nó cho kết quả tốt hơn.

Trong các chương tiếp theo, chúng ta sẽ xem cách chúng ta có thể tận dụng các tính năng này của python để hoàn thành tất cả các nhiệm vụ cần thiết trong các lĩnh vực khác nhau của Khoa học dữ liệu.