Was sind die besten Möglichkeiten, Python für Data Science zu verwenden?

2 Erlernen Sie die Grundlagen der Datenanalyse

Datenanalyse ist der Prozess des Untersuchens, Bereinigens, Transformierens und Modellierens von Daten, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Python kann die Datenanalyse vereinfachen, indem es Tools zum Lesen und Schreiben von Daten aus verschiedenen Quellen wie CSV, Excel, JSON, SQL und APIs bereitstellt. Sie können Python verwenden, um deskriptive Statistiken wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Korrelation durchzuführen. Es kann Ihnen auch helfen, fehlende Werte, Ausreißer und Duplikate zu behandeln. Python kann verwendet werden, um Filter-, Sortier-, Gruppierungs- und Aggregationsvorgänge anzuwenden. Darüber hinaus können Sie neue Features und Variablen aus vorhandenen Daten erstellen oder Hypothesen testen und statistische Inferenzen durchführen. Pandas ist ein hilfreiches Werkzeug für die meisten dieser Aufgaben und Matplotlib oder Seaborn können verwendet werden, um die Ergebnisse zu visualisieren.

3 Entdecken Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen, ein Zweig der Datenwissenschaft, verwendet Algorithmen und Modelle, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Python kann Sie beim maschinellen Lernen unterstützen, indem es eine Reihe von Tools zum Vorverarbeiten und Skalieren von Daten bietet, z. B. zum Codieren kategorialer Variablen, zum Normalisieren numerischer Variablen und zum Aufteilen von Daten in Trainings- und Testsätze. Es kann auch bei der Auswahl und Anwendung der geeigneten Algorithmen für maschinelles Lernen helfen, z. B. Regression, Klassifizierung, Clustering oder Dimensionalitätsreduktion. Darüber hinaus können Sie mit Python die Leistung verschiedener Modelle mit Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Abruf und F1-Score bewerten und vergleichen. Mit Hilfe von Techniken wie der Rastersuche, der Kreuzvalidierung oder der Zufallssuche können Sie auch die Hyperparameter der Modelle optimieren. Schließlich können Frameworks wie Flask, Django oder Streamlit verwendet werden, um die Modelle bereitzustellen und zu überwachen. Scikit-learn ist für die meisten dieser Aufgaben nützlich, während TensorFlow oder PyTorch für fortgeschrittenere Modelle wie tiefe neuronale Netze verwendet werden können.

4 Erstellen interaktiver Webanwendungen

Python kann Ihnen dabei helfen, Webanwendungen für Data Science zu erstellen, indem es Tools zum Erstellen und Verwalten des Backends, zum Verbinden und Abfragen der Datenbank, zum Entwerfen und Gestalten des Frontends sowie zum Hinzufügen von Interaktivität und Funktionalität bereitstellt. Mit Webanwendungen können Sie Ihre Data-Science-Projekte präsentieren, Ihre Ergebnisse teilen und Feedback von Ihrem Publikum erhalten. Frameworks wie Flask oder Django können Ihnen bei der Verwaltung des Backends helfen, während Bibliotheken wie SQLAlchemy oder PyMongo bei der Verbindung und Abfrage der Datenbank helfen können. Darüber hinaus helfen Ihnen Bibliotheken wie Bootstrap oder Dash bei der Gestaltung und Gestaltung des Frontends. Für Interaktivität und Funktionalität sind Bibliotheken wie Plotly oder Bokeh nützliche Werkzeuge.

6 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

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