Если вы хотите получить востребованные навыки, подумайте о науке о данных и машинном обучении. Эти области стали очень востребованными на рынке труда, учитывая растущее количество и важность данных в нашем мире. И если вы только начинаете программировать, язык программирования Python станет отличной отправной точкой для начинающих.
В этой статье мы познакомим вас с тесно связанными областями науки о данных и машинного обучения. Затем мы рассмотрим доминирование Python в этих областях и познакомимся с семью лучшими библиотеками Python для работы в них.
Наука о данных и машинное обучение: обзор
Наука о данных — это область прикладной математики и статистики, предоставляющая полезную информацию на основе анализа и моделирования больших объемов данных. Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта и компьютерных наук, которая включает разработку компьютерных систем, которые могут обучаться и адаптироваться с использованием алгоритмов и статистических моделей. Хотя эти две области кажутся несвязанными, в последние годы они стали неразделимы. Это связано с тем, что, хотя наука о данных может собирать информацию, машинное обучение позволяет делать точные и действенные прогнозы.
Наука о данных и машинное обучение приобретают все большее значение в эпоху больших данных, для которой наборы данных слишком велики и сложны для анализа людьми или традиционными системами управления данными. Используя инструменты науки о данных и машинного обучения, мы можем извлекать информацию из данных, чтобы помочь принимать важные решения.
Сегодня моделирование и анализ данных необходимы для роста и успеха предприятий и организаций почти во всех секторах. Вы можете найти применение науке о данных и машинному обучению в самых разных областях, таких как здравоохранение, дорожное движение, спорт, правительство и электронная коммерция.
Некоторые из реальных приложений науки о данных и машинного обучения включают:
- Google определил опухоли рака молочной железы, которые метастазируют в близлежащие лимфатические узлы, с помощью инструмента машинного обучения под названием LYNA. Инструмент идентифицировал метастатический рак с точностью 99%, используя свой алгоритм, но необходимы дополнительные испытания, прежде чем врачи смогут его использовать.
- Компания StreetLight моделирует модели дорожного движения для автомобилей, велосипедов и пешеходов в Северной Америке, используя науку о данных и триллионы точек данных со смартфонов и автомобильных навигационных устройств.
- UPS оптимизирует транспортировку посылок с помощью платформы под названием «Инструменты сетевого планирования», которая использует искусственный интеллект и машинное обучение для работы в условиях плохой погоды и узких мест в обслуживании.
- Система анализа бросков RSPCT для баскетбола передает данные с датчика на ободе кольца на устройство, которое отображает детали броска и генерирует прогнозные данные. Система была принята командами НБА и колледжей.
- IRS улучшила обнаружение мошенничества с помощью профилей налогоплательщиков, созданных на основе общедоступных данных социальных сетей, различных метаданных, анализа электронной почты и шаблонов электронных платежей. Основываясь на этих профилях, IRS прогнозирует индивидуальные налоговые декларации, и любой, чьи доходы сильно расходятся, помечается для аудита. (Защитники конфиденциальности не были довольны.)
- Компания под названием Sovrn создала интеллектуальную рекламную технологию, совместимую с платформами межсерверных торгов Google и Amazon, для посредничества в сделках между рекламодателями и торговыми точками.
Почему Python используют специалисты по обработке и анализу данных
Python — не единственный язык, используемый в науке о данных и машинном обучении. R — еще один доминирующий вариант, и Java, JavaScript и C++ также имеют свое место. Но преимущества Python помогли ему завоевать место в качестве одного из самых популярных языков программирования в целом, а особенно в науке о данных и машинном обучении.
К этим преимуществам относятся:
- Python относительно прост в изучении. Его синтаксис лаконичен и напоминает английский, что делает его изучение более интуитивным.
- Имеет большое сообщество пользователей. Это выражается в отличной поддержке коллег и документации.
- Python является переносимым и позволяет запускать его код где угодно. Это означает, что приложение Python может работать в Windows, MacOS и Linux без модификации его исходного кода (если нет системных вызовов).
- Python — это бесплатный объектно-ориентированный язык программирования с открытым исходным кодом.
- Python позволяет легко добавлять модули из других языков, таких как C и C++.
- Наконец, многие библиотеки Python буквально созданы для науки о данных и машинного обучения. Подробнее об этом преимуществе мы поговорим в следующем разделе.
7 лучших библиотек Python для науки о данных и машинного обучения
В Python библиотека — это набор ресурсов, содержащих предварительно написанный код. Как программист, это сэкономит вам время, потому что вам не придется писать весь код с нуля. Обширная коллекция библиотек Python обеспечивает все виды функций, особенно в области науки о данных и машинного обучения. В Python есть интерактивные библиотеки для обработки данных, моделирования данных, манипулирования данными, визуализации данных, алгоритмов машинного обучения и многого другого. Давайте поговорим о семи лучших библиотеках Python для этих областей.
1. NumPy
NumPy — это популярная библиотека с открытым исходным кодом для обработки и моделирования данных, которая широко используется в науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении. Он также совместим с другими библиотеками, такими как Pandas, Matplotlib и Scikit-learn, о которых мы поговорим позже.
NumPy представляет объекты для многомерных массивов и матриц, а также подпрограммы, которые позволяют выполнять расширенные математические и статистические функции над массивами с помощью небольшого объема кода. Кроме того, он содержит некоторые функции линейной алгебры и преобразования Фурье.
2. SciPy
SciPy — это еще одна библиотека с открытым исходным кодом для обработки данных и моделирования, основанная на NumPy для приложений научных вычислений. Он содержит более полнофункциональные версии модулей линейной алгебры, которые можно найти в NumPy и многих других численных алгоритмах.
SciPy предоставляет алгоритмы для оптимизации, интеграции, интерполяции, задач на собственные значения, алгебраических уравнений, дифференциальных уравнений, статистики и других классов задач.
Он также добавляет набор алгоритмов и высокоуровневых команд для обработки и визуализации данных. Например, комбинируя SciPy и NumPy, вы можете делать такие вещи, как обработка изображений.
3. Pandas
Pandas — это пакет с открытым исходным кодом для очистки, обработки и обработки данных. Он предоставляет расширенные, гибкие структуры данных для хранения различных типов помеченных и реляционных данных.
Pandas специализируется на манипулировании числовыми таблицами и временными рядами, которые являются распространенными формами данных в науке о данных.
Pandas обычно используется вместе с другими библиотеками обработки данных: она построена на NumPy, а также используется в SciPy для статистического анализа и в Matplotlib для построения графиков функций.
4. Matplotlib
Matplotlib — это библиотека визуализации данных и двумерных графиков. На самом деле, она считается самой популярной и широко используемой библиотекой для построения графиков в сообществе Python.
Matplotlib выделяется своей универсальностью. Matplotlib можно использовать в скриптах Python, оболочках Python и IPython, блокнотах Jupyter и серверах веб-приложений. Кроме того, он предлагает широкий спектр диаграмм, включая графики, гистограммы, круговые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния, диаграммы ошибок, спектры мощности и стеблевые диаграммы.
5. Seaborn
Seaborn — это библиотека визуализации данных, основанная на Matplotlib и тесно интегрированная со структурами данных NumPy и Pandas. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания статистических графиков, которые очень помогают в изучении и понимании данных.
Графические данные, доступные в Seaborn, включают гистограммы, круговые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеивания и диаграммы ошибок.
6. TensorFlow
TensorFlow — популярная платформа машинного обучения, разработанная Google. Варианты его использования включают обработку естественного языка, классификацию изображений, создание нейронных сетей и многое другое.
Эта платформа предоставляет гибкую «экосистему» библиотек, инструментов и пользовательских ресурсов, которые легко переносятся: вы можете обучать и развертывать модели где угодно, независимо от того, какой язык или платформу вы используете.
TensorFlow позволяет создавать и обучать высокоуровневые модели машинного обучения с помощью Keras API, функции TensorFlow 2.0. Он также обеспечивает активное выполнение, позволяя немедленно выполнять итерации и упрощая отладку.
Примечание. Стремительное выполнение — это императивная среда программирования, которая оценивает операции немедленно, без необходимости построения графиков. Это означает, что операции возвращают конкретные значения вместо построения вычислительного графа для последующего запуска.
Для более крупных задач обучения TensorFlow предоставляет API стратегии распределения, который позволяет проводить обучение на различных конфигурациях оборудования без изменения модели машинного обучения.
7. Scikit-learn
Scikit-learn, также называемый sklearn, представляет собой библиотеку для изучения, улучшения и выполнения моделей машинного обучения. Он основан на NumPy и SciPy, добавляя набор алгоритмов для общих задач машинного обучения и интеллектуального анализа данных.
Sklearn — самая популярная библиотека Python для выполнения алгоритмов классификации, регрессии и кластеризации. Она считается тщательно отобранной библиотекой, потому что разработчикам не нужно выбирать между разными версиями одного и того же алгоритма.
Заключение
Сегодня мы дали вам краткий обзор науки о данных и машинного обучения через призму Python и его лучших библиотек для этих областей. Надеемся, наша дискуссия вызвала у вас интерес, и вы хотите узнать больше! Мы только начали изучать то, что вы можете делать с библиотеками Python для науки о данных и машинного обучения. Есть много других библиотек и пакетов, которые стоит изучить, например, Scrapy и BeautifulSoup для парсинга веб-страниц и Bokeh для визуализации данных.
