Наука о данных — это процесс получения знаний и идей из огромного и разнообразного набора данных посредством организации, обработки и анализа данных. Он включает в себя множество различных дисциплин, таких как математическое и статистическое моделирование, извлечение данных из его источника и применение методов визуализации данных. Часто это также включает обработку больших данных для сбора как структурированных, так и неструктурированных данных. Ниже мы увидим несколько примеров сценариев, в которых используется наука о данных.
Рекомендации системы
Поскольку онлайн-покупки становятся все более распространенными, платформы электронной коммерции могут захватывать покупательские предпочтения пользователей, а также производительность различных продуктов на рынке. Это приводит к созданию систем рекомендаций, которые создают модели, прогнозирующие потребности покупателей и показывающие продукты, которые покупатель, скорее всего, купит.
Управление финансовыми рисками
Финансовый риск, связанный с займами и кредитами, лучше анализируется с использованием прошлых покупательских привычек, прошлых дефолтов, других финансовых обязательств и многих социально-экономических показателей. Эти данные собираются из разных источников в разных форматах. Чтобы организовать их вместе и получить представление о профиле клиента, нужна помощь науки о данных. Результатом является минимизация потерь для финансовой организации за счет избежания безнадежных долгов.
Улучшение в здравоохранении
Индустрия здравоохранения имеет дело с различными данными, которые можно классифицировать на технические данные, финансовые данные, информацию о пациентах, информацию о наркотиках и правовые нормы. Все эти данные необходимо проанализировать скоординированным образом, чтобы получить представление, которое позволит сэкономить как поставщику медицинских услуг, так и получателю медицинской помощи, оставаясь при этом юридически совместимым.
Компьютерное зрение
Прогресс в распознавании изображения компьютером включает в себя обработку больших наборов данных изображения из нескольких объектов одной категории. Например, распознавание лиц. Эти наборы данных моделируются, и создаются алгоритмы для применения модели к новым изображениям для получения удовлетворительного результата. Для обработки этих огромных наборов данных и создания моделей необходимы различные инструменты, используемые в науке о данных.
Эффективное управление энергией
По мере роста спроса на энергоресурсы энергопроизводящим компаниям необходимо более эффективно управлять различными этапами производства и распределения энергии. Это включает в себя оптимизацию методов производства, механизмов хранения и распределения, а также изучение потребительских моделей потребления. Связывание данных из всех этих источников и получение информации кажется сложной задачей. Это делается проще с помощью инструментов науки о данных.
Python в науке о данных
Требования программирования к науке о данных требуют очень универсального, но гибкого языка, который прост в написании кода, но может выполнять очень сложную математическую обработку. Python наиболее подходит для таких требований, поскольку он уже зарекомендовал себя как язык для общих вычислений, а также научных вычислений. Более того, он постоянно обновляется в форме нового дополнения к множеству библиотек, ориентированных на различные требования к программированию. Ниже мы обсудим такие особенности Python, которые делают его предпочтительным языком для науки о данных.
- Простой и легкий для изучения язык, который дает меньше строк кода, чем другие подобные языки, такие как R. Его простота также делает его устойчивым для обработки сложных сценариев с минимальным количеством кода и намного меньшим количеством путаницы в общем потоке программы.
- Он кроссплатформенный, поэтому один и тот же код работает в нескольких средах без каких-либо изменений. Это делает его идеальным для использования в настройках нескольких сред.
- Он работает быстрее, чем другие подобные языки, используемые для анализа данных, такие как R и MATLAB.
- Его превосходные возможности управления памятью, особенно сбор мусора, делают его универсальным в изящном управлении очень большим объемом преобразования данных, нарезки, нарезки кубиками и визуализации.
- Самое главное, что у Python есть очень большая коллекция библиотек, которые служат инструментами анализа специального назначения. Например, пакет NumPy имеет дело с научными вычислениями, а его массиву требуется гораздо меньше памяти, чем в обычном списке Python для управления числовыми данными. И количество таких пакетов постоянно растет.
- В Python есть пакеты, которые могут напрямую использовать код из других языков, таких как Java или C. Это помогает оптимизировать производительность кода, используя существующий код других языков, всякий раз, когда он дает лучший результат.
В последующих главах мы увидим, как мы можем использовать эти возможности Python для выполнения всех задач, необходимых в различных областях науки о данных.