Привет и добро пожаловать в новый специалист по анализу данных. В этой статье мы увидим, что такое наука о данных, шаги, связанные с наукой о данных, языки программирования, используемые для науки о данных, и 4 базовых библиотеки Python.
Во-первых, что такое наука о данных?
Наука о данных простым языком, извлечение полезной информации и идей из необработанных данных. Наука о данных более тесно связана с математической областью статистики, которая включает сбор данных, организацию данных, анализ данных и представление данных.
Наука о данных - это область, которая также включает машинное обучение, глубокий анализ и искусственный интеллект для создания высокоточных моделей для бизнеса. Давайте посмотрим на картинку ниже, на которой показаны этапы построения высокоточной модели.
Языком программирования, используемым для науки о данных, является python и R. Большинство специалистов по данным предпочитают python, поскольку он предоставляет отличные библиотеки для работы с приложениями для обработки данных.
Python является наиболее широко используемым языком в научных и исследовательских сообществах из-за простоты использования. Он имеет простой синтаксис, и обучение становится простым для людей, не имеющих инженерного образования.
Важные библиотеки, которые должен знать каждый новичок в области науки о данных:
- Numpy
- Панды
- Sklearn
- Матплотлиб
В этой статье мы видим основные определения библиотек.
Numpy - это библиотека для численных вычислений. Это расшифровывается как числовой Python. Это модуль Python с открытым исходным кодом, который предлагает быстрые математические вычисления для массивов и матриц.
Панды предназначен для манипулирования данными. Используя pandas, вы можете напрямую загружать csv, html, Json, txt и другие форматы в python и обрабатывать их. Он имеет множество встроенных функций, которые облегчают вам работу.
Sklearn - самая полезная библиотека для машинного обучения на Python. Она содержит эффективные инструменты для машинного обучения и статистического моделирования, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и уменьшение размерности.
Matplotlib - это библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций на Python для 2D-графиков массивов.
Просмотрите ссылки, предоставленные для этих библиотек, для лучшего понимания. Давайте посмотрим на практическое использование библиотек в следующей статье.
Специалисты по данным и начинающие специалисты по данным, которые считают эту статью полезной, пожалуйста, хлопните в ладоши.
