Python中的数据科学导论

随着世界在最近几十年进入了大数据时代，对更有效和高效的数据存储的需求大幅增长。使用大数据的企业会在创建能够存储大量信息的框架上投入大量时间和精力。然后通过Hadoop等框架的创建，大量数据的存储变成了可能。

随着存储问题可以通过使用框架来解决，接下来出现的问题是如何处理已存储的数据。用于处理数据并以适当的方式获取有用信息的解决方案即为数据科学。数据科学是一种处理数据和获取有用信息的方法，它成为处理大量数据的行业的强大工具。

使用Python的数据科学导论

Python是一种高级语言，可以在各个领域中使用，包括编程和应用程序开发。正如我们上面所讨论的，数据科学是处理各种来自使用数据的各种行业的不同类型的数据的领域。

Python具有各种功能，成为一种灵活的语言，易于编码或编程，并且可以执行数据科学编程所需的各种非常困难的数学处理。Python编程语言有一个庞大的用户社区，他们使用它进行科学计算和一般计算。

Python在这两个领域都表现出色。此外，Python编程语言包含各种广泛的预定义库，这些库包含执行几乎每个任务所需的代码。

Python编程语言的优势

在数据科学中，我们必须对数据执行各种任务，如可视化、清理、处理等，而每个任务都需要一种编程语言或工具，可能是Python。

有其他可用于数据科学的选项，例如SAS工具或R编程语言，在本节中我们将看到为什么Python是最好的，Python编程语言相对于其他语言的优势是什么。

近年来，Python在编程语言中处于领先地位，并获得了很大的声誉。数据科学不仅仅是应用Python的领域，它还涵盖了人工智能、物联网和其他技术领域。

数据科学的重点是使用数学和统计概念处理数据以获取有用信息，在这些领域中，Python编程语言没有竞争对手。这使得Python被全球的数据专家使用。在最近几年中，Python编程语言在该领域中的趋势只有增长。

用于数据科学的Python库

Python的库是将其置于其他编程语言前的原因；没有任何编程语言能够与Python提供的库的质量相媲美。库提供了特定任务的预先编写代码，因此用户在编写项目时不必重复代码。让我们来看一些对数据科学有用的Python库。

NumPy

当我们想在n维数组上工作时，NumPy是最有力的工具。NumPy包含基本的代数函数，如线性代数函数，并提供高级随机数功能。此外，它还提供与其他编程语言或其他工具的集成。

Pandas

为了执行结构化数据的操作和操纵，我们可以使用Python的Pandas库。Pandas库在Python中并不是很旧，最近才被添加进去，并且它为数据科学中的Python使用提供了支持。

Matplotlib

Matplotlib库用于绘制各种类型的数据科学图表。通过使用Matplotlib库，我们可以绘制任何类型的图表。

Scikit-learn

Python的Scikit-learn库是NumPy和Matplotlib的组合，主要用于绘制图表。在数据科学中，很多时候我们需要对数据进行可视化操作，因此需要这些库。

使用Python进行数据可视化

每天产生大量的数据，有时候如果数据处于原始形式，则分析其特定趋势或模式可能具有挑战性。数据可视化用于解决这个问题。数据可视化通过提供良好、有组织的图形形象描述，使数据更易于理解、观察和分析。Python提供了各种具有不同功能的库用于显示数据。每个库都具有独特的特点并支持各种图表类型。以下是其中几个库：

Matplotlib
Seaborn
Bokeh
Plotly

Python中的数据处理

数据处理一般是获取和修改数据元素以产生有意义、可能有价值的信息。不同编码类型有许多处理格式。

在Python中，您可以处理一些编码过程，它比其他语言更适合数据处理，因为它有简单的语法、可扩展性和明晰性，可用于以各种方式解决各种困难问题。要使这些编码技术工作，您只需要一些库或模块，例如Pandas。

数据处理为何如此重要

数据科学需要进行数据处理才能成功。质量不佳和错误的数据可能对流程和分析有害。良好、干净的数据具有提高生产力和高质量信息用于决策的好处。

数据科学领域是否需要Python

在数据科学家职位上，Python或R都可以使用。每种语言都有其优点和缺点。它们两者在该领域经常被使用。在某些行业中R更常见，而Python在整体上更常用（尤其是在学术和研究领域）。

如果您想在数据科学领域工作，您必须至少学习其中一种语言。无论您选择哪种语言，您还必须学习一些SQL。

结论

数据科学已成为以适当的方式获取和处理数据以获取有用信息的方法。数据科学成为处理大量数据的行业的强大工具。数据科学通过使用数学和统计概念处理数据来获取有用信息，在这些领域中，Python编程语言无与伦比。这使得Python被全球的数据专家所使用。近年来，在这个领域中，Python编程语言的趋势越来越明显。