Python - 数据科学教程

简述

数据是新的石油。该声明显示了每个现代 IT 系统是如何通过捕获、存储和分析数据来满足各种需求的。无论是商业决策、预测天气、研究生物学中的蛋白质结构还是设计营销活动。所有这些场景都涉及使用数学模型、统计数据、图表、数据库的多学科方法，当然还有数据分析背后的商业或科学逻辑。因此，我们需要一种能够满足数据科学所有这些不同需求的编程语言。Python 作为这样一种语言闪耀着光芒，因为它拥有众多库和内置功能，可以轻松满足数据科学的需求。

在本教程中，我们将使用 Python 编程语言介绍数据科学中使用的各种技术。

本教程专为计算机科学专业的毕业生以及愿意使用 Python 作为编程语言以简单易用的步骤学习数据科学的软件专业人士而设计。

在继续本教程之前，您应该具备使用 Python 编程语言编写代码、使用任何 Python IDE 和执行 Python 程序的基本知识。如果您对 python 完全陌生，那么请参阅我们的Python 教程以充分了解该语言。

简述

数据科学是通过组织、处理和分析数据从庞大而多样的数据集中获取知识和见解的过程。它涉及许多不同的学科，如数学和统计建模、从源中提取数据以及应用数据可视化技术。它通常还涉及处理大数据技术以收集结构化和非结构化数据。下面我们将看到一些使用数据科学的示例场景。

财务风险管理

通过使用客户过去的消费习惯、过去的违约、其他财务承诺和许多社会经济指标，可以更好地分析涉及贷款和信贷的财务风险。这些数据是从不同来源以不同格式收集的。将它们组织在一起并深入了解客户档案需要数据科学的帮助。结果是通过避免坏账来最大限度地减少金融机构的损失。

改善医疗保健服务

医疗保健行业处理各种数据，可分为技术数据、财务数据、患者信息、药物信息和法律规则。所有这些数据都需要以协调的方式进行分析，以产生见解，从而为医疗保健提供者和护理接受者节省成本，同时保持合法合规。

计算机视觉

计算机识别图像的进步涉及处理来自同一类别的多个对象的大量图像数据。例如，人脸识别。对这些数据集进行建模，并创建算法以将模型应用于较新的图像以获得令人满意的结果。处理这些庞大的数据集和创建模型需要数据科学中使用的各种工具。

能源的有效管理

随着能源消耗需求的飙升，能源生产公司需要更有效地管理能源生产和分配的各个阶段。这涉及优化生产方法、存储和分配机制以及研究客户的消费模式。将所有这些来源的数据联系起来并获得洞察力似乎是一项艰巨的任务。通过使用数据科学工具，这变得更容易。

数据科学中的 Python

数据科学的编程要求需要一种非常通用且灵活的语言，这种语言编写代码很简单，但可以处理高度复杂的数学处理。Python 最适合这样的要求，因为它已经确立了自己作为通用计算和科学计算的语言。更重要的是，它正在以新添加的形式不断升级，以添加针对不同编程要求的大量库。下面我们将讨论 Python 的这些特性，这些特性使其成为数据科学的首选语言。

一种简单易学的语言，与 R 等其他类似语言相比，它的代码行数更少。它的简单性还使得它能够以最少的代码处理复杂的场景，并且对程序的一般流程的混淆更少。
它是跨平台的，因此相同的代码可以在多个环境中工作而无需任何更改。这使其非常适合轻松用于多环境设置。
它的执行速度比用于数据分析的其他类似语言（如 R 和 MATLAB）更快。
其出色的内存管理能力，尤其是垃圾回收，使其在优雅地管理大量数据转换、切片、切块和可视化方面具有通用性。
最重要的是，Python 拥有非常庞大的库集合，可用作特殊用途的分析工具。例如——NumPy 包处理科学计算，它的数组比用于管理数字数据的传统 python 列表需要更少的内存。而且此类包裹的数量还在不断增长。
Python具有可以直接使用其他语言（如Java或C）的代码的包。这有助于通过使用其他语言的现有代码来优化代码性能，只要它给出更好的结果。

在随后的章节中，我们将看到如何利用 python 的这些特性来完成数据科学不同领域所需的所有任务。