Python 資料科學入門

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近幾十年來，隨著世界進入大資料時代，對更有效、更高效的資料儲存的需求大大增加。使用大資料的企業投入大量時間和精力來建立能夠容納大量資訊的框架。然後，透過建立 Hadoop 等框架，實現了海量資料的儲存。

由於可以使用這些框架解決儲存問題，因此接下來的問題是如何處理已經儲存的資料。資料科學提供了處理資料並以適當方式獲取有用資訊的方法。資料科學已成為一種獲取和處理資料以獲取有用資訊的方法。對於處理大量資料的行業來說，資料科學成為了一種強大的工具。

使用 Python 的資料科學入門

Python 是一種高階語言，可用於包括程式設計和應用程式開發在內的各個領域。此外，正如我們上面所討論的，資料科學是處理來自使用資料的各個行業的各種型別資料的領域。

Python 具有多種功能，成為了一種靈活易於編碼或程式設計的語言，並且它可以執行資料科學程式設計所需的各種極其複雜的數學處理。Python 程式語言擁有龐大的使用者社群，他們使用或參與其中，它被用於科學計算和通用計算。

Python 在上述兩個領域都展現了強大的實力。此外，Python 程式語言包含各種龐大的預定義庫，這些庫包含用於執行幾乎所有任務的程式碼，只需將這些庫包含在程式碼中即可。

Python 程式語言的優勢

在資料科學中，我們必須對資料執行各種任務，例如視覺化、清理、處理等，對於這些任務中的每一個，我們都需要一種程式語言或工具，它可能是 Python。

還有其他可用於資料科學的選項，例如 SAS 工具或 R 程式語言，在本節中，我們將瞭解為什麼 Python 最佳以及與其他選項相比，Python 程式語言有哪些優勢。

近年來，Python 在程式語言中排名第一，並獲得了極高的人氣。資料科學不僅僅是 Python 使用量增加的領域，它還涵蓋了人工智慧、物聯網和其他技術的領域。

資料科學就是利用數學和統計概念處理資料，從中獲取有用資訊，在這些領域，Python 程式語言沒有競爭對手。這使得 Python 被全球資料專家廣泛使用。近年來，Python 程式語言在該領域一直是趨勢。

Python 資料科學庫

Python 的庫使其在執行每項任務時都領先於其他程式語言；沒有一個庫能與 Python 提供的庫的質量相媲美。庫提供了針對特定任務的預寫程式碼，因此使用者在編寫專案時無需重複這些程式碼。讓我們看一下一些對資料科學有用的 Python 庫。

NumPy

當我們需要處理 n 維陣列時，NumPy 最強大。NumPy 包含基本的代數函式，例如線性代數函式，並且它提供了高階隨機數功能。此外，它還提供了與其他程式語言或其他工具的整合。

Pandas

為了執行結構化資料操作，我們可以使用 Python 的 Pandas 庫。Pandas 庫在 Python 中並不古老，是在最近新增的，它提升了 Python 在資料科學中的應用。

Matplotlib

Matplotlib 庫用於繪製各種型別的資料科學圖表。透過使用 matplotlib 庫，我們可以繪製任何型別的圖表。

Scikit-learn

Python 的 scikit-learn 庫是 NumPy 和 matplotlib 的組合，主要用於繪製圖表。在資料科學中，我們經常需要視覺化資料，對於此類操作，我們需要這些庫。

Python 資料視覺化

每天都會產生大量資料，如果資料處於原始形式，有時很難分析這些資料以查詢特定趨勢或模式。資料視覺化用於解決此問題。資料視覺化透過提供資料的有組織的圖形表示，使其更容易理解、觀察和分析資料。Python 提供了各種具有不同功能的庫來顯示資料。這些庫中的每一個都具有獨特的特性，並支援各種圖表型別。以下是一些庫：

• Matplotlib

• Seaborn

• Bokeh

• Plotly

Python 中的資料處理

總的來說，資料處理是指獲取和修改資料元素以生成有意義的、可能是有價值的資訊。對於各種編碼型別，存在許多處理格式。

您可以使用 Python 管理一些編碼過程，並且它比其他語言更適合資料處理，因為它具有簡單的語法、可擴充套件性和簡潔性，這使得能夠以各種方式解決各種複雜問題。為了使這些編碼技術發揮作用，您只需要一些庫或模組，例如 Pandas。

是什麼使資料處理如此重要？

資料科學需要資料處理才能取得成功。質量差和不正確的資料可能對過程和分析有害。優質、乾淨的資料帶來的兩個好處是提高生產力和為決策提供高質量的資訊。

資料科學領域是否需要 Python？

Python 或 R 都適合在資料科學家職位中使用。每種語言都有其優點和缺點。兩者都經常在行業中使用。R 在某些行業中更為普遍，但 Python 的整體使用頻率更高（尤其是在學術界和研究領域）。

如果您想在資料科學領域工作，則必須學習至少這兩種語言中的一種。無論您選擇哪種語言，您還必須學習一些 SQL。

結論

資料科學已成為一種獲取和處理資料以獲取有用資訊的方法。對於處理大量資料的行業來說，資料科學成為了一種強大的工具。資料科學就是利用數學和統計概念處理資料，從中獲取有用資訊，在這些領域，Python 程式語言沒有競爭對手。這使得 Python 被全球資料專家廣泛使用。近年來，Python 程式語言在該領域一直是趨勢。