Python 数据科学入门

---

近几十年来，随着世界进入大数据时代，对更有效、更高效的数据存储的需求大大增加。使用大数据的企业投入大量时间和精力来创建能够容纳大量信息的框架。然后，通过创建 Hadoop 等框架，实现了海量数据的存储。

由于可以使用这些框架解决存储问题，因此接下来的问题是如何处理已经存储的数据。数据科学提供了处理数据并以适当方式获取有用信息的方法。数据科学已成为一种获取和处理数据以获取有用信息的方法。对于处理大量数据的行业来说，数据科学成为了一种强大的工具。

使用 Python 的数据科学入门

Python 是一种高级语言，可用于包括编程和应用程序开发在内的各个领域。此外，正如我们上面所讨论的，数据科学是处理来自使用数据的各个行业的各种类型数据的领域。

Python 具有多种功能，成为了一种灵活易于编码或编程的语言，并且它可以执行数据科学编程所需的各种极其复杂的数学处理。Python 编程语言拥有庞大的用户社区，他们使用或参与其中，它被用于科学计算和通用计算。

Python 在上述两个领域都展现了强大的实力。此外，Python 编程语言包含各种庞大的预定义库，这些库包含用于执行几乎所有任务的代码，只需将这些库包含在代码中即可。

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，例如可视化、清理、处理等，对于这些任务中的每一个，我们都需要一种编程语言或工具，它可能是 Python。

还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，我们将了解为什么 Python 最佳以及与其他选项相比，Python 编程语言有哪些优势。

近年来，Python 在编程语言中排名第一，并获得了极高的人气。数据科学不仅仅是 Python 使用量增加的领域，它还涵盖了人工智能、物联网和其他技术的领域。

数据科学就是利用数学和统计概念处理数据，从中获取有用信息，在这些领域，Python 编程语言没有竞争对手。这使得 Python 被全球数据专家广泛使用。近年来，Python 编程语言在该领域一直是趋势。

Python 数据科学库

Python 的库使其在执行每项任务时都领先于其他编程语言；没有一个库能与 Python 提供的库的质量相媲美。库提供了针对特定任务的预写代码，因此用户在编写项目时无需重复这些代码。让我们看一下一些对数据科学有用的 Python 库。

NumPy

当我们需要处理 n 维数组时，NumPy 最强大。NumPy 包含基本的代数函数，例如线性代数函数，并且它提供了高级随机数功能。此外，它还提供了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操作，我们可以使用 Python 的 Pandas 库。Pandas 库在 Python 中并不古老，是在最近添加的，它提升了 Python 在数据科学中的应用。

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，我们经常需要可视化数据，对于此类操作，我们需要这些库。

Python 数据可视化

每天都会产生大量数据，如果数据处于原始形式，有时很难分析这些数据以查找特定趋势或模式。数据可视化用于解决此问题。数据可视化通过提供数据的有组织的图形表示，使其更容易理解、观察和分析数据。Python 提供了各种具有不同功能的库来显示数据。这些库中的每一个都具有独特的特性，并支持各种图表类型。以下是一些库：

• Matplotlib

• Seaborn

• Bokeh

• Plotly

Python 中的数据处理

总的来说，数据处理是指获取和修改数据元素以生成有意义的、可能是有价值的信息。对于各种编码类型，存在许多处理格式。

您可以使用 Python 管理一些编码过程，并且它比其他语言更适合数据处理，因为它具有简单的语法、可扩展性和简洁性，这使得能够以各种方式解决各种复杂问题。为了使这些编码技术发挥作用，您只需要一些库或模块，例如 Pandas。

是什么使数据处理如此重要？

数据科学需要数据处理才能取得成功。质量差和不正确的数据可能对过程和分析有害。优质、干净的数据带来的两个好处是提高生产力和为决策提供高质量的信息。

数据科学领域是否需要 Python？

Python 或 R 都适合在数据科学家职位中使用。每种语言都有其优点和缺点。两者都经常在行业中使用。R 在某些行业中更为普遍，但 Python 的整体使用频率更高（尤其是在学术界和研究领域）。

如果您想在数据科学领域工作，则必须学习至少这两种语言中的一种。无论您选择哪种语言，您还必须学习一些 SQL。

结论

数据科学已成为一种获取和处理数据以获取有用信息的方法。对于处理大量数据的行业来说，数据科学成为了一种强大的工具。数据科学就是利用数学和统计概念处理数据，从中获取有用信息，在这些领域，Python 编程语言没有竞争对手。这使得 Python 被全球数据专家广泛使用。近年来，Python 编程语言在该领域一直是趋势。