数据科学 Python - 入门

什么是数据科学？

数据科学是通过组织、处理和分析数据从大量多样化的数据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。通常，它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。

推荐系统

随着网上购物变得越来越普遍，电子商务平台能够捕捉用户的购物偏好以及市场上各种产品的表现。这导致了推荐系统的诞生，该系统可以创建预测购物者需求的模型，并显示购物者最有可能购买的产品。

金融风险管理

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金融风险。这些数据以不同的格式从各种来源收集。将它们组织在一起并深入了解客户资料需要数据科学的帮助。其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，从而节省医疗服务提供者和护理接受者的成本，同时又符合法律规定。

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。这些数据集被建模，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。

高效的能源管理

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。将来自所有这些来源的数据联系起来并获得见解似乎是一项艰巨的任务。使用数据科学工具可以更轻松地实现这一点。

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，这种语言编写代码简单，但可以处理高度复杂的数学处理。Python 最适合此类要求，因为它已经成为通用计算和科学计算的语言。此外，它还在不断升级，为其大量针对不同编程要求的库添加新内容。 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，与其他类似语言（如 R）相比，它使用更少的代码即可实现结果。它的简单性还使其能够以最少的代码处理复杂场景，并且对程序的总体流程的混淆更少。
• 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。这使得它非常适合在多环境设置中使用。
• 它的执行速度比其他用于数据分析的类似语言（如 R 和 MATLAB）更快。
• 其出色的内存管理能力，尤其是垃圾收集功能，使其能够灵活地管理大量数据转换、切片、切块和可视化。
• 最重要的是，Python 拥有大量可用作特殊用途分析工具的库。例如 - NumPy 包处理科学计算，其数组所需的内存比用于管理数字数据的传统 Python 列表少得多。而且此类包的数量在不断增长。
• Python 具有可以直接使用其他语言（如 Java 或 C）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，只要它能提供更好的结果。

在后续章节中，我们将了解如何利用 Python 的这些功能来完成数据科学不同领域所需的所有任务。