10 полезных навыков Python, которыми все учёные данных должны овладеть

10 полезных навыков Python, которыми все ученые данных должны овладеть

Введение

Python – универсальный и мощный язык программирования, который занимает центральное место в инструментарии данных ученых и аналитиков. Его простота и читаемость делают его предпочтительным выбором для работы с данными, начиная от самых фундаментальных задач до передового искусственного интеллекта и машинного обучения. Независимо от того, только начинаете ли вы свой путь в области науки о данных или хотите улучшить свои навыки в качестве ученого по данным, этот руководство поможет вам освоить знания и инструменты для полного раскрытия потенциала Python для ваших проектов, связанных с данными. Итак, отправимся в это путешествие, чтобы разблокировать основы Python, которые лежат в основе мира науки о данных.

Полезные навыки Python, которыми должны обладать все ученые по данным

Наука о данных динамична, и Python стал основным языком для ученых данных. Чтобы преуспеть в этой области, необходимо приобрести определенные навыки Python. Вот десять основных навыков, которыми должен обладать каждый ученый по данным:

Основы Python

• Понимание синтаксиса Python: Синтаксис Python известен своей простотой и читаемостью. Ученым по данным необходимо овладеть основами, включая правильное форматирование, присваивание переменных и структуры управления, такие как циклы и условные операторы.
• Типы данных: Python предлагает различные типы данных, включая целые числа, числа с плавающей запятой, строки, списки и словари. Понимание этих типов данных критично для работы с данными и их манипулирования.
• Основные операции: Владение основными операциями, такими как арифметические операции, манипуляция строками и логические операции, является необходимым. Ученые по данным используют эти операции для очистки и предварительной обработки данных.

Манипуляция и анализ данных

• Владение Pandas: Библиотека Pandas в Python предлагает различные функции и структуры данных для манипулирования данными. Ученые по данным используют Pandas для эффективной загрузки данных из различных источников, включая файлы CSV и базы данных. Это позволяет им эффективно получать доступ и работать с данными.
• Очистка данных: Python, в сочетании с Pandas, предоставляет мощные инструменты для очистки данных. Ученые по данным могут использовать Python для обработки пропущенных значений, удаления дублирующихся записей и определения и работы с выбросами. Гибкость Python упрощает выполнение этих важных задач по очистке данных.
• Преобразование данных: Python необходим для задач преобразования данных. Ученые по данным могут использовать Python для создания новых признаков из существующих данных с целью повышения производительности модели. Кроме того, Python позволяет выполнять нормализацию и масштабирование данных, обеспечивая их пригодность для различных методов моделирования.
• Исследовательский анализ данных (EDA): Python и библиотеки, такие как Matplotlib и Seaborn, являются важными для проведения исследовательского анализа данных. Ученые по данным используют Python для выполнения статистических и визуальных методов для выявления паттернов, взаимосвязей и выбросов в данных. Исследовательский анализ данных служит основой для формулирования гипотез и помогает выбрать соответствующие методы моделирования.

Визуализация данных

• Matplotlib и Seaborn: Библиотеки Python, такие как Matplotlib, предлагают различные настройки, позволяющие ученым по данным создавать визуализации, соответствующие их потребностям. Это включает настройку цветов, меток и других визуальных элементов. Seaborn упрощает создание эстетически приятных статистических визуализаций. Он улучшает стандартные стили Matplotlib, что упрощает создание привлекательных диаграмм.
• Создание убедительных графиков: С помощью Python и Matplotlib, ученые по данным могут разрабатывать различные типы графиков, включая точечные графики, гистограммы и тепловые карты. Эти визуализации являются мощным инструментом для представления данных, трендов и паттернов, основанных на данных. Более того, эффективная визуализация данных является инструментом, упрощающим доступность сложных данных и их переваривание для заинтересованных сторон. Визуальные представления сообщают информацию быстрее и всесторонне, чем обычные данные, что помогает в принятии решений.
• Передача сложных идей: Визуализация данных важна для передачи сложных идей с помощью визуальных средств. Возможности Python в этой сфере упрощают коммуникацию результатов, делая их понятными и интерпретируемыми для неспециалистов. Переводя данные в интуитивно понятные диаграммы и графики, Python позволяет увлекательно рассказывать о данных, помогая принимать решения, генерировать отчеты и эффективно передавать информацию, основанную на данных.

Хранение и извлечение данных

• Разнообразные системы хранения данных: Python предлагает библиотеки и коннекторы для взаимодействия с различными системами хранения данных. Для реляционных баз данных, таких как MySQL и PostgreSQL, используются библиотеки типа SQLAlchemy, упрощающие доступ к данным. Библиотеки типа PyMongo позволяют ученым по данным работать с базами данных NoSQL, такими как MongoDB. Кроме того, Python может обрабатывать данные, хранящиеся в плоских файлах (например, CSV, JSON) и в коллекциях данных с использованием библиотеки Pandas.
• Извлечение данных: Ученые по данным используют Python с SQL для извлечения данных из реляционных баз данных, таких как MySQL и PostgreSQL. Коннекторы баз данных Python и инструменты ORM (Object-Relational Mapping) упрощают выполнение SQL-запросов.
• Интеграция данных: Python играет ключевую роль в процессах извлечения, преобразования и загрузки (ETL) для интеграции данных из разных источников. Инструменты, такие как Apache Airflow, и библиотеки, такие как Pandas, позволяют выполнять задачи преобразования и загрузки данных. Эти процессы гарантируют, что данные из разных систем хранения объединены в единый формат.

Искусственный интеллект и машинное обучение

• Библиотеки машинного обучения: Библиотека scikit-learn является одним из ключевых инструментов в области машинного обучения. Она предоставляет множество алгоритмов машинного обучения для классификации, регрессии, кластеризации, сокращения размерности и т. д. Простота использования Python и пользовательский интерфейс библиотеки scikit-learn делают ее предпочтительным выбором для ученых по данным. Работа с scikit-learn позволяет ученым по данным создавать предиктивные модели быстро и эффективно.
• Фреймворки глубокого обучения: TensorFlow и PyTorch – основные фреймворки глубокого обучения, используемые для решения сложных задач искусственного интеллекта. Python является основным языком программирования для обоих фреймворков. Эти фреймворки предлагают готовые модели, широкий спектр архитектур нейронных сетей и обширный набор инструментов для создания пользовательских моделей глубокого обучения. Гибкость Python и возможности этих фреймворков являются основой для задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и многое другое.
• Предиктивные модели: Python позволяет создавать системы рекомендаций, которые предоставляют пользователям персонализированный контент, продукты или услуги. Ученые по данным используют методы машинного и глубокого обучения для понимания предпочтений пользователей и предоставления соответствующих рекомендаций. Кроме того, Python, в сочетании с машинным обучением, помогает выявлять мошенническую деятельность, анализируя шаблоны и аномалии в данных. Это критически важно для финансовых учреждений, платформ электронной коммерции и других отраслей. Кроме того, Python необходим для прогнозирования будущего спроса, что является важным для управления цепями поставок, оптимизации запасов и для обеспечения доступности продуктов или услуг в нужное время.

Программирование

• Основы Python: Простота и гибкость Python являются ключевыми для ученых по данным. Он отлично справляется с обработкой переменных, типов данных, циклов и условий. Эти фундаментальные навыки используются для загрузки, очистки и подготовки данных для анализа. Читаемость и простой синтаксис Python делают его предпочтительным языком для работы с данными.
• Продвинутые концепции: Ученые по данным часто изучают продвинутые концепции Python, включая объектно-ориентированное программирование (ООП). ООП позволяет создавать многоразовый и модульный код, что является важным для управления сложными проектами в области науки о данных. Это помогает структурировать код и организовывать рабочие процессы в области науки о данных эффективно.
• Эффективный и поддерживаемый код: Эффективность Python в обработке больших наборов данных и сложных вычислений является важной. Ученым по данным необходимо писать код, который может эффективно обрабатывать и анализировать обширные данные, и для этой цели в Python существуют библиотеки и пакеты, такие как NumPy и Pandas. Кроме того, хорошо структурированный и поддерживаемый код критичен для совместных проектов в области науки о данных. Чистый и организованный стиль кода на Python способствует легкости понимания, модификации и расширения кода другими членами команды. Это минимизирует ошибки и сокращает время отладки, способствуя эффективной работе в команде.

Технологии фронтэнда

Обычно Python не считается технологией фронтэнда для разработки веб-приложений. Он применяется преимущественно для разработки бэкэнда, анализа данных и машинного обучения. Однако Python может быть косвенно важным для ученых по данным, работающих с технологиями фронтэнда, в следующих аспектах:

• Обработка и анализ данных: Ученые по данным часто работают с большими наборами данных для извлечения информации. Библиотеки Python для манипулирования данными, такие как Pandas и NumPy, с помощью которых можно осуществлять очистку и подготовку данных для отображения на фронтальной части веб-приложения.
• Модели машинного обучения: Python является языком программирования для создания и обучения моделей машинного обучения. Ученые по данным могут разрабатывать предиктивные модели, которые сигнализируют о возможностях фронтэнда, таких как рекомендации и персонализация.
• Разработка API: Ученые по данным могут создавать API с использованием Python для предоставления фронтэнд-приложениям данных и прогнозов в режиме реального времени.

Статистика

• Основы анализа данных: Python обеспечивает многоцелевую среду для анализа данных, предлагая библиотеки, такие как Pandas, для манипулирования данными. Ученые-данных полагаются на возможности анализа данных Python для суммирования, очистки и интерпретации данных. Это позволяет им исследовать и извлекать значимые выводы из сложных наборов данных.
• Тестирование гипотезы: Python предлагает библиотеки, такие как SciPy и statsmodels, которые включают различные статистические тесты. Ученые-данных используют Python для применения этих тестов для проверки гипотез. Это позволяет им принимать решения, основанные на данных, будь то тестирование метода A/B для изменений на веб-сайте или тестирование эффективности нового лекарства в клиническом исследовании.
• Распределения данных: Библиотеки и функции Python позволяют ученым-данных работать с различными распределениями данных, включая стандартные, биномиальные и пуассоновские распределения. Понимая и моделируя эти распределения в Python, ученые-данных получают представление о характеристиках данных, что крайне важно для прогнозирования и выводов.
• Статистические библиотеки: Научно-вычислительные библиотеки Python, NumPy и SciPy, предоставляют множество статистических функций и операций. Ученые-данных используют эти библиотеки для статистического анализа, проверки гипотез и математических операций. Владение этими библиотеками является необходимым для любого статистика или ученого-данных, работающего с Python.

Базы данных NoSQL

• Управление неструктурированными данными: Гибкость и обширные библиотеки Python делают его идеальным для управления неструктурированными данными. Ученые-данных могут использовать Python для извлечения, преобразования и загрузки (ETL) данных из различных источников в базы данных NoSQL, такие как MongoDB и Cassandra, позволяя им эффективно обрабатывать неструктурированные и полу-структурированные данные.
• Масштабируемость и гибкость: Python предлагает разнообразие хорошо поддерживаемых драйверов и библиотек для баз данных NoSQL. Эти драйверы, такие как PyMongo для MongoDB, упрощают взаимодействие с данными, облегчая масштабирование и адаптацию к изменяющимся требованиям данных. Python позволяет ученым-данных писать собственные сценарии для управления масштабированием баз данных и адаптации к изменяющейся среде данных.
• Дизайн без схемы: Динамическая типизация Python и дизайн без схемы хорошо сочетаются с базами данных NoSQL, которые не накладывают жесткие схемы. Ученые-данных могут использовать Python для вставки данных в базы данных NoSQL без предопределенных ограничений схемы. Это преимущество при работе с данными, которые могут развиваться со временем, так как нет необходимости изменять существующие схемы в скриптах Python.

Pandas

• Pandas в качестве основы: Python – это язык программирования для Pandas, широко используемой библиотеки для манипулирования и анализа данных. Pandas представляет структуры данных, такие как фреймы данных и серии, которые Python-разработчики используют для эффективной очистки, преобразования и исследования данных.
• Анализ временных рядов: Библиотека Pandas Python имеет специализированные инструменты для анализа временных рядов. Ученые-данных могут эффективно обрабатывать зависящие от времени данные в финансовой сфере и Интернете вещей (IoT). Python позволяет без проблем интегрироваться с дополнительными библиотеками анализа временных рядов, такими как Statsmodels и Prophet. Это улучшает способность ученых-данных создавать всесторонние модели временных рядов.

Заключение

Простота, читаемость и обширная экосистема библиотек и инструментов делают Python незаменимым активом в динамичной области науки о данных. Будь вы ученым по данным или только входите в мир науки о данных, навыки Python – ваш компас. Обладая этими навыками, вы хорошо подготовлены для навигации в постоянно меняющемся мире науки о данных, превращая сырые данные в полезные инсайты и стимулируя инновации в нашем мире на основе данных. Так что воспользуйтесь мощью Python и отправляйтесь в путешествие по разблокированию бесконечных возможностей науки о данных.

• Советы по повышению продуктивности, перспективы карьеры в области аналитики данных и другие недавние обязательные для чтения материалы
• 7 шагов для использования прогностического анализа для выявления многообещающих проектов в предоставлении грантов
• Перетаскивание, отпускание, анализ взлет No-Code Data Science

Часто задаваемые вопросы