Auteur: Dey Bhavsar Poli
Traduction: Wu Zhendong
Commenté par: Jim Bonne
Cet article sur 2000 mots lecture recommandée 5 minutes
Cet article vous dira pourquoi Python est l'un des plus populaires domaine du langage de programmation scientifique des données.
Pourquoi la plupart des données scientifiques comme Python? Cet article vous permettra de savoir, Python a beaucoup à améliorer la boîte à outils peut vous aider à remplir la tâche importante de données scientifiques.
Selon les informations En effet, la carrière Glassdoor et dés et d'autres site a à offrir, par rapport à l'année dernière, ainsi que tous les horizons de la vie De plus en plus compter sur des données pour prendre des décisions La demande des entreprises pour les scientifiques de données a également continué à se développer.
En fait, nous pouvons Entrez de différents parcours d'apprentissage à des professions populaires Comment choisir un chemin de carrière dépend de votre scène maintenant en direct. Retirer aux exigences des mathématiques et des statistiques, l'expertise de la programmation est aussi les données scientifiques doivent maîtriser une compétence.
look Let au plus populaire dans la profondeur du langage de programmation communauté scientifique des données.
Les scientifiques ont utilisé des données jusqu'à trois langages de programmation
Une enquête a montré Kaggle, l'apprentissage des scientifiques et des amateurs dans les données de la machine des communautés en ligne, le langage de programmation Python est le taux d'utilisation le plus élevé, suivi par SQL et R (voir la figure ci-dessous).
La participation à cette enquête de près de 24000 personnes engagées dans des professions liées aux données, où les trois quarts des répondants ont laissé entendre que ceux qui aspirent à devenir des scientifiques de données pour apprendre Python comme point de départ pour le voyage. Dans cet article, nous allons explorer Python peut causer des praticiens de données dans la langue la plus populaire pour l'analyse des données pour comprendre pourquoi vous voulez choisir Python.
Pourquoi les scientifiques de données comme Python?
scientifiques données doivent traiter des questions complexes, le processus de résolution des problèmes communs comprennent quatre grandes étapes: La collecte des données et le nettoyage, les données d'exploration, modélisation des données et la visualisation des données.
Python peut être fourni tout au long du processus outil nécessaire pour un traitement efficace, chaque étape a une bibliothèque d'outils spéciale, que nous ferons en détail ci-dessous. Python comprend de nombreux puissants outils statistiques et mathématiques, comme Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, scikit-learn, etc. Il comprend également des outils d'apprentissage en profondeur avancés, tels que tensorflow, PyBrain et ainsi de suite.
De plus, Python est considéré comme la langue de base de l'intelligence artificielle et l'apprentissage de la machine, et la science des données et l'intelligence artificielle et l'intersection de près. Par conséquent, Python est considéré comme les champs de données les plus utilisées de la science et la langue ne serait pas surprenant.
Maintenant, laissez-nous travailler ensemble pour examiner les données scientifiques de traitement des questions au cours des différentes étapes afin de mieux comprendre le rôle joué dans celui-ci Python.
1. Collecte des données et le nettoyage
2. exploration de données
3. Modélisation des données
4. La visualisation des données et l'interprétation
la collecte et le nettoyage des données
En Python, vous pouvez charger une variété de formats de données différents, tels que CSV (Comma Separated Values), le TSV (valeurs séparées par onglet) est dérivé d'un réseau ou JSON.
Que vous souhaitiez directement aux tables SQL chargées dans votre programme, ou qui nécessitent une exploration des informations d'un site Web, Python peut vous aider à remplir facilement ces tâches: une tâche avant de pouvoir utiliser package PyMySQL, après une tâche peut être package BeautifulSoup. PyMySQL vous permet de connecter facilement à la base de données MySQL, exécutez une requête, d'extraire des données et ainsi de suite. BeautifulSoup peut vous aider à lire les types XML et HTML de données. Après extraction et les valeurs de remplacement, vous pouvez toujours vouloir traiter les données manquantes de nettoyage valeur de phase et de la valeur de sens.
En outre, si vous avez du mal à faire face à un ensemble de données particulier, vous pouvez aller en ligne pour rechercher le nom de l'ensemble de données plus le « Python », pourrait être en mesure de trouver une solution.
exploration des données
Maintenant que vous avez une bonne collecte de données, et ces données ont été normalisées travail, l'étape suivante consiste à explorer les données. Dans ce processus, vous devez régler les problèmes rencontrés dans la logique métier et convertit les données en un des problèmes scientifiques standardisés dans ce numéro.
Pour ce faire, la nécessité d'autres types de données pour l'analyse et les séparer en différents types de données, par exemple, Valeur (numérique), numéro (ordinales) séquence, nominale (nominal), catégorie (catégorique), etc. Pour assurer le traitement de celui-ci désiré.
Une fois que vous triez les catégories de données appartient, et peut être utilisé comme une analyse de données bibliothèque NumPy Pandas d'explorer l'utilisation de ces données en Python. De plus, Python lors de l'exploration de données fournit un certain nombre d'outils, vous pouvez être récupéré dans un moteur de recherche pour plus d'informations.
Lorsque vous avez terminé ces étapes, vous pouvez commencer à l'intelligence artificielle et l'apprentissage de la machine, les étapes de modélisation des données.
Modélisation des données
Ceci est une étape très critique dans le processus pour les données scientifiques et la modélisation des caractéristiques de la phase de sélection précédente, vous devrez peut-être réduire la dimension des travaux sur l'ensemble des données existantes. langage Python peut être très pratique pour vous aider à faire cette tâche, il a beaucoup avancé arsenal d'outils pour vous aider à résoudre ces problèmes.
Est-ce que vous voulez effectuer un modèle numérique sur sa propre analyse des données? Seulement vous devez utiliser Python Numpy sur la ligne! Vous pouvez facilement utiliser le nombre SciPy et l'utilisation de l'informatique scientifique. Le scikit-learn la base de code sur le Python vous donner beaucoup d'interfaces intuitives, vous aider à appliquer des algorithmes d'apprentissage machine sur les données, le processus n'a pas connaissance des difficultés.
Lorsque la modélisation des données est terminée, vous devrez peut-être faire l'affichage visuel, et les données sont des renseignements précieux pour interpréter.
la visualisation et l'interprétation des données
Python avec une pluralité de paquet de visualisation de données. Matplotlib est la bibliothèque la plus couramment utilisée, vous pouvez générer un graphique de base et des graphiques. Si vous avez besoin de concevoir les graphiques avancés exquis, vous pouvez aussi essayer un autre package Python Plotly.
Il y a aussi un paquet Python IPython, vous pouvez aider à la visualisation interactive des données, et de soutenir l'utilisation d'outils GUI. Si vous voulez que vos résultats à intégrer des pages Web interactives, la fonction nbconvert peut vous aider à convertir ou IPython dans les cahiers Jupyter HTML à bout de code.
Après l'achèvement de la visualisation des données, comment afficher vos données est extrêmement important, et cette question doit être fondée sur le projet peut répondre à la logique métier dans le but.
Maintenant, vous pouvez utiliser ces questions de renseignement précieux avant la logique métier pour trouver la réponse, vous devez garder à l'esprit ces explications pour les parties prenantes de l'entreprise est utile.
Préparez-vous à utiliser Python pour embrasser vos objectifs scientifiques de données?
Pourquoi pied ensemble de données de programmation Python dans le voyage scientifique, cet article vous a donné beaucoup de raisons. Il y a aussi une autre raison, qui est, le géant de la technologie supérieure utilisent également Python. Ceci est la raison pour laquelle l'Amazone utiliser le langage Python:
A propos de l'auteur: Dey Bhavsar est Poli édition Solutions Helios son propre enthousiasme de travail par écrit les dernières tendances technologiques et les progrès informatiques. Elle a fait la nourriture, Voyage en amateur comme, en essayant de trouver le sens de la vie.
Dey Bhavsar Poli
https://www.heliossolutions.co/
Titre original:
Pourquoi Python est un des plus Langues préférées pour la science des données?
Lien original:
https://www.kdnuggets.com/2020/01/python-preferred-languages-data-science.html
Editeur: Wang Jing
Commenté par: Lin Yilin
Introduction Traducteur
Wu Zhendong Maître France informatique universitaire Lorraine professionnelle et de prise de décision. Maintenant engagés dans le travail lié à l'intelligence artificielle et gros volumes de données, les scientifiques de données pour devenir objectif de vie. De Jinan, la pelle ne sera pas ouvert, mais un Java écrit, Python et PPT.
- FIN -
attention Tsinghua - données Académie des sciences de Qingdao plate-forme publique micro-canal officiel " données d'envoi THU « Sisters et n ° » Les données envoyées THU « Pour plus de conférences et de bien-être contenu de qualité.
