Python 如何成为数据科学的语言

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什么是数据科学？


数据科学是一门帮助我们从一组结构化或非结构化数据中提取信息的研究。它利用统计学、数学、科学计算的研究来分析数据。




数据科学对 Python 的需求：


在深入探讨该主题之前，让我们首先讨论一下为什么对 Python 有巨大的需求。Python 是在数据科学领域脱颖而出所需的最重要技能之一，因此它被认为是数据科学的最佳选择。由于其简单性，即使没有工程背景的人也可以轻松适应 Python。


Python 在数据科学领域有着悠久的历史：


2016 年，Python 在 Kaggle 上超越了 R。Kaggle 是著名的数据科学竞赛平台。资料来源： Finextra
在 2017 年，Python 在 KDNuggets 的数据科学家年度调查中超过了 R。资料来源： KDnuggets
在 2018 年，大约 66% 的数据科学家声称他们每天都使用 Python，这是一个巨大的数字，并使其成为分析专业人员的第一语言。资料来源： KDnuggets
据专家介绍，随着 Python 语言的发展，这种趋势将继续下去。此外，根据 Indeed 的一份报告，数据科学家的平均基本工资约为每年 109,596 美元。近年来，市场上数据科学家的工作机会急剧增加。


为什么在数据科学中使用 Python：


Python 是一种通用且易于使用的语言，因此被认为是数据科学同行中最好的语言。在可扩展性方面，Python 比 R 等其他编程语言具有优势。它通过为数据科学家提供灵活性以及解决不同问题的不止一种方法来提供可扩展性。在速度方面，Python 再次在其同类语言（如 Matlab 和 Stata）中脱颖而出。


下面讨论 Python 语言的一些重要特性：


语法使用起来非常简单，因此任何人都可以在更短的时间内学习 Python。
庞大而强大的库支持来处理数据科学应用程序。库是一组相互关联的模块。它可以一次又一次地用于不同的程序。
强大的社区支持有助于使库和框架保持最新。社区规模估计约为 1010 万。资料来源：开发者技术
库和框架可以免费下载和使用。Python 库和框架估计在 137000 个左右。
Python 是一种解释型编程语言。这意味着，与 C 或 C++ 不同，Python 源代码首先被转换为包含低级指令的字节码，然后由 Python 解释器执行。
Python 是跨平台的，这意味着一旦用 Python 编写代码，它就可以在任何操作系统上运行：Windows、Mac、Linux 等。请注意，Python 解释器是依赖于平台的。
通过 Python 也可以实现自动化。因此，我们可以自动化某些在我们忙碌的日常生活中耗时的任务。
例如，假设一位班主任想要根据 Excel 表中的分数准备学生的数字成绩单。假设一个班可能有 100 名学生，一张一张制作成绩单似乎不是一个好的尝试。为了解决这个程序，我们可以创建一个 Python 脚本，该脚本能够根据 Excel 表创建所有学生的成绩单。
Python 如何用于数据科学？


Python 提供了 NumPy、pandas、SciPy、matplotlib 等库，使用它们我们可以轻松地完成我们日常的数据科学任务。下面讨论其中一些库：


Numpy：Numpy 是 Numerical Python 的首字母缩写词。它是一个 Python 库，提供对数学函数的支持，程序员可以使用这些函数使用具有更大维度的数组。它包含有助于处理数组和矩阵的有用功能。
麻木的
Pandas： Pandas 是 Python 开发人员中最受欢迎的库之一。该库的主要目标是借助其中捆绑的功能来分析和操作数据。使用该库也可以轻松处理大量结构化数据。Pandas 支持两种类型的数据结构：
系列——它保存一维数据。
DataFrame - 它保存二维数据。
熊猫
SciPy：SciPy 是另一个流行的 Python 库，专门用于执行数据科学任务。它在科学计算领域也很有用。它提供了解决科学数学问题和计算机编程任务的功能。它由执行以下任务的子模块组成：
信号和图像处理
优化
一体化
插值
辛辣的
Matplotlib：Matplotlib 是一个非常特殊的 Python 库。它用于数据可视化。数据的可视化对任何组织都至关重要。它提供了可以有效地可视化数据的方法。该库不仅限于绘制饼图、条形图、直方图，还可以制作高级图形。自定义是该库的另一个功能，因为可以有效地自定义图形的任何部分。


Matplotlib
Matplotlib 为我们提供了缩放绘图并以图形格式保存绘图的便利。


当我们作为与数据科学相关的个人资料进入组织时，通常该组织遵循以下结构：


使用 Python 和 SQL 从公司的数据库中获取数据。
使用 pandas 库将数据插入数据框中，以便我们稍后进行分析。
然后在 Pandas 和 Matplotlib 等 Python 库的帮助下开始对数据进行分析和可视化。
我们深入分析和探索组织的数据，并根据给定的数据预测未来的结果。Scikit-library 负责准备预测模型。
如何为数据科学学习 Python：


任何人都可以学习 Python 编程语言，所需要的只是耐心和奉献精神。我们建议您学习 Joseph Santarcangelo 的 Python for Data Science, AI & Development 课程。在 Coursera 上，该课程的平均评分为 4.6。本课程将有助于从基础（从零开始）学习 Python for Data Science。


除了本课程之外，我们希望您在此过程中获得以下技能：


第1 步：学习 Python 基础知识：


你一定听过这句话：


“任何事情的专家 都曾经是初学者”


因此，我们建议您慢慢开始，循序渐进。有一个工具叫做 Jupyter Notebook。它是一个基于 Web 的工具，用于创建和共享包含实时代码、可视化等的文档。它有一个 ipykernel，我们可以使用它来创建、共享和运行 Python 程序。


Jupyter 笔记本：


Python 如何成为数据科学的语言
Jupyter notebook 近来越来越受欢迎。除了 Python，我们还可以向其中添加 R 内核，并在同一引擎盖下使用两种语言。


第 2 步：成为社区的一员：


我们建议您加入 Python 社区组。通过加入社区，您将被志同道合的人包围。有时，A Community 也可能为您提供工作机会。
您可以在 Kaggle 上创建一个帐户并加入小组以增强您的学习能力。


Python 如何成为数据科学的语言
第 3 步：处理项目：


只学习 Python 语言对你没有多大帮助。你必须实施你得到的学习。这类似于参加无聊的讲座。因此，我们建议您遵循“学习和实施”政策。
您可以在此过程中创建项目。我们知道一开始就不可能创建大项目。因此，我们建议您制作迷你项目。做小项目将提高你对基础知识的掌握。


第 4 步：为 Python 开发数据科学库：


您应该开始使用 Pandas、Numpy、Matplotlib 等数据科学库。这些库将帮助您有效地执行数据科学任务。
Numpy 和 Pandas 是处理数据的优秀库。另一方面，Matplotlib 将帮助您可视化数据。


第 5 步：向他人展示您的作品：


你应该在公众面前展示你的学习。它可以以投资组合或任何形式出现。此外，您可以在Linkedin上创建一个帐户。在这里，您可以建立网络并向他人展示您的工作。


数据科学的应用：


医疗保健行业：医疗保健行业受益于过去几年数据科学领域的发展。像动脉狭窄这样的医学图像分析程序现在可以通过 MapReduce 等库和框架来实现。
卫生保健
互联网搜索：大多数搜索引擎，如谷歌、雅虎、必应等，都在内部使用数据科学算法在几秒钟内产生最佳结果。据报道，谷歌每天处理超过 20 PB 的数据。因此，如果没有数据科学，我们甚至无法想象搜索引擎会是什么样子。
Python 如何成为数据科学的语言
结论


因此，Python 是任何数据科学家的基础。如果您想从事数据科学领域的职业，那么您绝对应该将 Python 视为主要语言，因为它的简单性和对库的大量支持。


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关键词：python 数据科学 Data Science Development Matplotlib