Poli Dey Bhavsar作者詹好、林亦霖校对王菁 编辑吴振东翻译

为什么Python是数据科学领域最受欢迎的语言之一?(附链接)

本文会告诉你为什么Python是数据科学领域最受欢迎的编程语言之一。

为什么大多数数据科学家都喜欢Python?这篇文章会让你了解到,Python有很多完善的工具包可以协助你完成重要的数据科学任务。

根据Indeed,Glassdoor和Dice等职场网站所提供的信息,与去年同期相比,随着各行各业越来越依赖于数据进行决策,商业对数据科学家的需求也在继续扩大。

事实上,对于我们可以从不同的学习路径进入到热门的职业中,如何选择一条合适的道路取决于你现在所处的职业阶段。除去数学和统计学的要求外,编程方面的专业技术同样是数据科学必须掌握的一项技能。

让我们深度了解一下在数据科学社区中最受欢迎的编程语言。

数据科学家使用最多的三种编程语言

Kaggle的一项调查结果显示,在数据科学家和机器学习爱好者的线上社区中,Python是使用率最高的编程语言,其次是SQL和R(请参看下图)。

参与这项调查的有近24000名从事数据相关职业的人员,其中3/4的调查对象建议那些立志成为数据科学家的人员以Python为学习旅程的起点。在这篇文章中,让我们来探索一下Python能够成为数据从业者中最受欢迎语言的原因,了解为什么做数据分析要选择Python。

为什么数据科学家们喜欢Python?

数据科学家们需要处理复杂的问题,一般问题的解决过程都包括四个主要的步骤:数据收集和清洗、数据探索、数据建模和数据可视化

Python可以在整个流程中提供必要有效的处理工具,每一个步骤都有专门的工具库,对此我们会在下面做详细介绍。Python包含许多强大的统计学和数学工具,比如Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, scikit-learn等等,另外还包括先进的深度学习工具,比如Tensorflow, PyBrain等等。

此外,Python被认作是人工智能机器学习的基础语言,而数据科学人工智能又有着密切的交集。因此,Python被视为数据科学领域应用最广泛的语言并不会令人感到意外。

现在让我们一同来回顾一下数据科学处理问题过程中的各个步骤,以此来进一步了解Python在其中所扮演的角色。

1. 数据收集和清洗

2. 数据探索

3. 数据建模

4. 数据可视化和解释

数据收集和清洗

通过Python,你可以加载各式各样不同格式的数据,比如说CSV(逗号分隔值)、TSV(制表符分隔值)或者来源自网络的JSON。

无论是你想直接把SQL表格载入到你的程序中,还是说需要爬取网站信息,Python都可以帮助你轻松完成这些任务:前一个任务可以用PyMySQL包,后一个任务可以用 BeautifulSoup包。PyMySQL可以让你轻松连接MySQL数据库、执行查询、抽取数据等。BeautifulSoup可以帮助你读取XML和HTML类型的数据。在提取和替换数值后,你可能要还在数据清洗阶段处理缺失值和无意义值。

此外,如果你在处理某一特殊的数据集时遇到麻烦,你可以去网上搜索这一数据集名称再加上“Python”,或许就能够找到解决方案。

数据探索

现在你已经收集好数据,并对这些数据进行了标准化处理的工作,接下来就是进行数据探索了。在这一过程中你需要理清业务逻辑中所发现的问题,并将这一问题转换成标准化的数据科学问题。

为了实现这一点,需要对数据的类型进行进一步的探析,并将它们分离成不同的数据类型,比如说数值(numerical)、序数(ordinal)、标称(nominal)、类别(categorical)等,以便提供它们所需的处理方式。

一旦理清了数据所属的类别,就可以使用Python中用作数据分析的库NumPy和Pandas来对这些数据进行探索了。除此之外,Python在数据探索的过程提供了大量的工具,你可以在搜索引擎中进行检索来获得更多的信息。

当完成了这些步骤后,你就可以开始人工智能和数据建模机器学习步骤。

数据建模

这对于数据科学流程来说是一个非常关键的阶段,而建模之前的特征选择阶段,你可能需要对现有的数据集进行降维的工作。Python语言能够非常方便的帮助你进行这一项任务,它拥有许多高级的工具库来帮助你解决这些问题。

你是否想要就自己的数据执行一个数值模型分析呢?只需要使用Python中的Numpy就行!利用SciPy你可以轻松地使用科学计数和计算。而Python上的Scikit-learn代码库给你很多直观的接口,帮助你在数据上应用机器学习算法,整个过程不会察觉到任何困难。

当数据建模完成后,你可能需要进行可视化展示,并对数据中有价值的情报进行解释。

数据可视化和解释

Python带有许多数据可视化的包。Matplotlib 是最为常用的库,可以生成基本的图形和图表。如果你需要设计精美的高级图表,你也可以试一下另一个Python包Plotly。

还有一个Python包IPython,可以帮助你进行交互式数据可视化,并支持利用GUI工具箱。如果你想把你的调查结果嵌入到交互式网页中,nbconvert 函数可以帮助你将IPython转化或把Jupyter notebooks放入到HTML代码片段中。

在完成数据可视化之后,如何展示你的数据是极为重要的,并且这必须要以可以回应项目中业务逻辑的问题的为目的。

现在你可以用这些有价值的情报为之前业务逻辑中的问题来找寻答案,要谨记你的这些解释对于公司的项目干系人来说是很有帮助的。

准备好用Python来拥抱你的数据科学目标了吗?

为什么在踏上数据科学的旅程时使用Python编程,这篇文章已经给了你非常多的理由。这里还有一个新的理由,那就是顶级的科技巨头同样使用Python。这是亚马逊使用Python语言的原因:

作者简介:Poli Dey Bhavsar是Helios Solutions的编辑,她将自己的工作热情投入到撰写最新的科技趋势和IT进展中。她在业余喜欢制作美食、旅游、努力寻找生命的意义。

Poli Dey Bhavsar

https://www.heliossolutions.co/

原文标题:

Why Python is One of the Most Preferred Languages for Data Science?

原文链接:

https://www.kdnuggets.com/2020/01/python-preferred-languages-data-science.html

THU数据派
THU数据派

THU数据派"基于清华,放眼世界",以扎实的理工功底闯荡“数据江湖”。发布全球大数据资讯,定期组织线下活动,分享前沿产业动态。了解清华大数据,敬请关注姐妹号“数据派THU”。

理论数据科学Python
1
相关数据
亚马逊机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

https://www.amazon.com/
相关技术
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数据科学技术

数据科学,又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

降维技术

降维算法是将 p+1 个系数的问题简化为 M+1 个系数的问题,其中 M<p。算法执行包括计算变量的 M 个不同线性组合或投射(projection)。然后这 M 个投射作为预测器通过最小二乘法拟合一个线性回归模型。两个主要的方法是主成分回归(principal component regression)和偏最小二乘法(partial least squares)。

查询技术

一般来说,查询是询问的一种形式。它在不同的学科里涵义有所不同。在信息检索领域,查询指的是数据库和信息系统对信息检索的精确要求

特征选择技术

在机器学习和统计学中,特征选择(英语:feature selection)也被称为变量选择、属性选择或变量子集选择。 它是指:为了构建模型而选择相关特征(即属性、指标)子集的过程。

数据可视化技术

数据可视化被许多学科视为现代视觉传达的等价物。为了清晰有效地传递信息,数据可视化使用统计图形、图表、信息图和其他工具。数字数据可以使用点、线或条编码,以视觉传达定量消息。有效的可视化帮助用户对数据进行分析和推理。它使复杂的数据更容易理解和使用。用户可以根据特定的分析任务进行数据可视化,例如进行比较或理解因果关系,并且图形的设计原则(即,显示比较或显示因果关系)来进行可视化。表通常用于用户查找特定测量的地方,而各种类型的图表用于显示一个或多个变量的数据中的模式或关系。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~