Python Data Science 介绍
数据科学是通过组织，处理和分析数据从大量不同的数据集中获取知识和见解的过程。 它涉及许多不同的学科，如数学和统计建模，从中提取数据源和应用数据可视化技术。 它通常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使用数据科学的示例场景。
推荐系统
随着在线购物变得更加普遍，电子商务平台能够捕获用户的购物偏好以及市场中各种产品的性能。 这导致创建推荐系统，该系统创建预测购物者需求的模型并显示购物者最有可能购买的产品。
财务风险管理
通过使用客户过去的消费习惯，过去的违约，其他财务承诺和许多社会经济指标，可以更好地分析涉及贷款和信贷的财务风险。 这些数据是以不同格式从各种来源收集的。 将数据组织在一起并深入了解客户资料需要数据科学的帮助。 结果是通过避免坏账最小化金融组织的损失。
改善医疗保健服务
医疗保健行业处理各种数据，可分为技术数据，财务数据，患者信息，药物信息和法律规则。 所有这些数据都需要以协调的方式进行分析，以产生见解，这将为医疗保健提供者和护理接收者节省成本，同时保持合法的合规性。
计算机视觉
通过计算机识别图像的进步涉及处理来自相同类别的多个对象的大量图像数据。 例如，面部识别。 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满意的结果。 处理这些庞大的数据集和创建模型需要使用数据科学中使用的各种工具。
有效的能源管理
随着能源消耗需求的飙升，能源生产企业需要更有效地管理能源生产和分配的各个阶段。 这涉及优化生产方法，储存和分配机制以及研究客户消费模式。 链接来自所有这些来源的数据并获得洞察力似乎是一项艰巨的任务。 通过使用数据科学工具，这变得更容易。
Python in Data Science
数据科学的编程要求需要一种非常灵活且灵活的语言，编写代码很简单，但可以处理高度复杂的数学处理。 Python最适合这样的要求，因为它已经将自己既定为通用计算语言又是科学计算语言。 除此之外，它还在不断升级，以满足不同编程要求的众多图书馆。 下面我们将讨论python的这些特性，使其成为数据科学的首选语言。
- 一种简单易学的语言，与其他类似语言（如R）相比，可以实现更少的代码行。它的简单性使其能够以最少的代码处理复杂的场景，并且对程序的一般流程的混淆更少。
- 它是跨平台的，因此相同的代码可以在多个环境中工作而无需任何更改。 这使其非常适合在多环境设置中轻松使用。
- 它的执行速度比用于数据分析的其他类似语言（如R和MATLAB）更快。
- 其出色的内存管理功能，特别是垃圾收集功能，使其能够优雅地管理大量数据转换，切片，切割和可视化。
- 最重要的是，Python有一个非常大的库集合，作为专用分析工具。 例如 - NumPy包处理科学计算，其数组需要比传统python列表更少的内存来管理数字数据。 而且这种包装的数量在不断增加。
- Python有一些软件包可以直接使用其他语言的代码，如Java或C.这有助于通过使用其他语言的现有代码来优化代码性能，只要它能提供更好的结果。
在随后的章节中，我们将看到如何利用python的这些功能来完成数据科学不同领域所需的所有任务。