数据科学 Python - 入门

什么是数据科学？

数据科学是从海量且多样化的数据集中提取知识和见解的过程，它涉及到数据的组织、处理和分析。它包含许多不同的学科，例如数学和统计建模、从数据源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数据科学应用的示例场景。

推荐系统

随着在线购物越来越普遍，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性能。这导致了推荐系统的创建，这些系统创建预测购物者需求的模型，并展示购物者最有可能购买的产品。

金融风险管理

涉及贷款和信贷的金融风险可以通过使用客户过去的支出习惯、过去的违约记录、其他财务承诺以及许多社会经济指标来更好地分析。这些数据是从各种来源以不同的格式收集的。将它们组织在一起并深入了解客户概况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。

改进医疗服务

医疗保健行业处理各种数据，这些数据可以分为技术数据、财务数据、患者信息、药物信息和法律法规。所有这些数据都需要以协调的方式进行分析，以产生可以节省医疗保健提供者和接受者成本的见解，同时保持法律合规性。

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多个对象的大量图像数据。例如，人脸识别。对这些数据集进行建模，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。这些海量数据集的处理和模型的创建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。这包括优化生产方法、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容易地做到这一点。

Python 在数据科学中的应用

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，因为它已经确立了自己在通用计算和科学计算方面的语言地位。此外，它正在不断升级，其形式是针对不同编程要求的新库的不断添加。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，它比其他类似语言（如 R）用更少的代码行就能实现结果。它的简洁性也使其能够以最少的代码和对程序总体流程的最小混淆来处理复杂的场景。
• 它是跨平台的，因此相同的代码可以在多种环境中工作而无需任何更改。这使其非常适合轻松地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，特别是垃圾收集，使其能够灵活地优雅地管理海量数据的转换、切片、切块和可视化。
• 最重要的是，Python 拥有大量的库，它们用作特殊用途的分析工具。例如，NumPy 包处理科学计算，其数组比传统的 Python 列表需要更少的内存来管理数值数据。而且此类包的数量还在不断增长。
• Python 拥有可以直接使用 Java 或 C 等其他语言代码的包。这有助于通过使用其他语言的现有代码来优化代码性能，只要它能产生更好的结果。

在接下来的章节中，我们将看到如何利用 Python 的这些特性来完成数据科学不同领域所需的所有任务。