資料科學 Python - 入門

什麼是資料科學？

資料科學是從海量且多樣化的資料集中提取知識和見解的過程，它涉及到資料的組織、處理和分析。它包含許多不同的學科，例如數學和統計建模、從資料來源提取資料以及應用資料視覺化技術。通常，它還涉及處理大資料技術以收集結構化和非結構化資料。下面我們將看到一些資料科學應用的示例場景。

推薦系統

隨著線上購物越來越普遍，電子商務平臺能夠捕捉使用者的購物偏好以及市場上各種產品的效能。這導致了推薦系統的建立，這些系統建立預測購物者需求的模型，並展示購物者最有可能購買的產品。

金融風險管理

涉及貸款和信貸的金融風險可以透過使用客戶過去的支出習慣、過去的違約記錄、其他財務承諾以及許多社會經濟指標來更好地分析。這些資料是從各種來源以不同的格式收集的。將它們組織在一起並深入瞭解客戶概況需要資料科學的幫助。其結果是透過避免壞賬來最大限度地減少金融機構的損失。

改進醫療服務

醫療保健行業處理各種資料，這些資料可以分為技術資料、財務資料、患者資訊、藥物資訊和法律法規。所有這些資料都需要以協調的方式進行分析，以產生可以節省醫療保健提供者和接受者成本的見解，同時保持法律合規性。

計算機視覺

計算機識別影像的進步涉及處理來自同一類別多個物件的大量影像資料。例如，人臉識別。對這些資料集進行建模，並建立演算法以將模型應用於較新的影像以獲得令人滿意的結果。這些海量資料集的處理和模型的建立需要資料科學中使用的各種工具。

高效的能源管理

隨著能源消耗需求的飆升，能源生產公司需要更有效地管理能源生產和分配的各個階段。這包括最佳化生產方法、儲存和分配機制，以及研究客戶的消費模式。將來自所有這些來源的資料聯絡起來並獲得見解似乎是一項艱鉅的任務。使用資料科學工具可以更容易地做到這一點。

Python 在資料科學中的應用

資料科學的程式設計要求需要一種非常通用且靈活的語言，這種語言編寫程式碼簡單，但可以處理高度複雜的數學處理。Python 最適合此類要求，因為它已經確立了自己在通用計算和科學計算方面的語言地位。此外，它正在不斷升級，其形式是針對不同程式設計要求的新庫的不斷新增。下面我們將討論 Python 的這些特性，這些特性使其成為資料科學的首選語言。

• 一種簡單易學的語言，它比其他類似語言（如 R）用更少的程式碼行就能實現結果。它的簡潔性也使其能夠以最少的程式碼和對程式總體流程的最小混淆來處理複雜的場景。
• 它是跨平臺的，因此相同的程式碼可以在多種環境中工作而無需任何更改。這使其非常適合輕鬆地在多環境設定中使用。
• 它的執行速度比其他用於資料分析的類似語言（如 R 和 MATLAB）更快。
• 其出色的記憶體管理能力，特別是垃圾收集，使其能夠靈活地優雅地管理海量資料的轉換、切片、切塊和視覺化。
• 最重要的是，Python 擁有大量的庫，它們用作特殊用途的分析工具。例如，NumPy 包處理科學計算，其陣列比傳統的 Python 列表需要更少的記憶體來管理數值資料。而且此類包的數量還在不斷增長。
• Python 擁有可以直接使用 Java 或 C 等其他語言程式碼的包。這有助於透過使用其他語言的現有程式碼來最佳化程式碼效能，只要它能產生更好的結果。

在接下來的章節中，我們將看到如何利用 Python 的這些特性來完成資料科學不同領域所需的所有任務。