Какво е Data Science
Науката за данни, известна още като наука, управлявана от данни, е интердисциплинарна област от научни методи, процеси и системи. Използва се за извличане на знания или прозрения от данни в различни форми, структурирани или неструктурирани. По този начин той е подобен на извличането на данни. С данните в сърцето си, той използва широк набор от техники за данните, за да извлече съществена информация от тях.
Това беше кратко въведение в науката за данните. Ако решите да се захванете с Python за Data Science, ние сме съставили списък със задачи за вас:
Научете Python за Data Science — Основите
За да влезете в света на Python за Data Science, не е необходимо да познавате Python като собственото си дете. Само основите ще са достатъчни.
Ако все още не сте започнали с Python, предлагаме ви да прочетете Въведение в Python. Не забравяйте да направите следните теми:
- „Списъци на Python“
- „Разбиране на списък“
- „Котежи на Python“
- Речници на Python и разбиране на речници
- „Вземане на решения в Python“
- „Цикли в Python“
Настройте вашата машина
За да се подготвите с Python за Data Science, предлагаме „Anaconda“. Това е безплатна дистрибуция с отворен код на езиците за програмиране Python и R за широкомащабна обработка на данни, прогнозни анализи и научни изчисления. Можете да го изтеглите от Continuum.io. Anaconda има всичко, от което се нуждаете за вашето пътешествие в науката за данни с Python.
Научете регулярни изрази
Ако работите върху текстови данни, регулярните изрази ще бъдат полезни при почистването на данни. Това е процес на откриване и коригиране на повредени или неточни записи от набор от записи, таблица или база данни. Той идентифицира непълни, неправилни, неточни или неподходящи части от данните и след това заменя, модифицира или изтрива мръсните или груби данни. Ще обсъдим регулярните изрази подробно в следващ урок.
Основни библиотеки на Python, използвани за Data Science
Както споменахме, има някои библиотеки с Python, които се използват за пътуване в науката за данни. Библиотеката е пакет от вече съществуващи функции и обекти, които можете да импортирате във вашия скрипт, за да спестите време и усилия. Тук изброяваме важните библиотеки, които не трябва да забравяте, ако искате да отидете навсякъде за Python с наука за данни.
а. NumPy
NumPy улеснява лесното и ефективно цифрово изчисление. Той има много други библиотеки, изградени върху него. Не забравяйте да научите масивите NumPy.
b. панди
Една такава библиотека, изградена върху NumPy, е Pandas. Той е полезен със структури от данни и проучвателен анализ. Друга важна функция, която предлага, е DataFrame, двуизмерна структура от данни с колони от потенциално различни типове. Pandas ще бъде една от най-важните библиотеки, от които ще се нуждаете през цялото време.
° С. SciPy
SciPy ще ви даде всички необходими инструменти за научни и технически изчисления. Има модули за оптимизация, линейна алгебра, интеграция, интерполация, специални функции, FFT, обработка на сигнали и изображения, ODE решаващи средства и други задачи.
д. Matplotlib
Гъвкава библиотека за чертане и визуализация, Matplotlib е мощна. Това обаче е тромаво, така че вместо това можете да изберете Seaborn.
д. scikit-learn
scikit-learn е основната библиотека за машинно обучение. Има алгоритми и модули за предварителна обработка, кръстосано валидиране и други подобни цели. Някои от алгоритмите се занимават с регресия, дървета на решенията, моделиране на ансамбъл и алгоритми за обучение без надзор, като групиране.
f. Seaborn
С Seaborn е по-лесно от всякога да се чертаят общи визуализации на данни. Той е изграден върху Matplotlib и предлага по-приятна обвивка на високо ниво. Трябва да научите ефективна визуализация на данни.
Проекти и допълнително обучение
За да опознаете наистина една технология и да научите Python за Data Science, трябва да изградите нещо в нея. Шансовете са, че ще заседнете по пътя си и всеки път, когато закъсате, ще намерите изхода сами. Започнете с проблеми, налични в Интернет, и изградете уменията си. След това измислете свои собствени проблеми и ги дефинирайте и решете. Също така ви предлагаме да разгледате добре задълбоченото обучение. Това е подполе на машинното обучение, занимаващо се с алгоритми, вдъхновени от структурата и функцията на мозъка, наречени изкуствени невронни мрежи.
Всичко това е на Python за Data Science.
Заключение: Python за Data Science
Чрез този блог на Python за наука за данни ние изготвихме пътна карта за вас, за да продължите вашето пътуване в науката за данни. Ако наистина го искате, започнете днес. Всичко най-добро.
За всякакви въпроси относно урока по Python за наука за данни, моля, напишете коментар.
