Python数据科学教程：示例场景和需要解决的问题

在新时代，数据就是新石油。它展示了每个现代 IT 系统如何通过捕获、存储和分析数据来满足不同的需求。无论是制定商业决策、预测天气、研究生物学中的蛋白质结构还是设计营销活动。所有这些场景都涉及使用数学模型、统计、图表、数据库以及数据分析背后的业务或科学逻辑的多学科方法。因此，我们需要一种能够满足所有这些不同的数据科学需求的编程语言。 Python 作为一门语言脱颖而出，因为它拥有大量的库和内置函数，可以轻松满足数据科学的需求。

数据科学是通过组织、处理和分析大量不同数据来获取知识和见解的过程。它涵盖许多不同的学科，例如数学和统计建模、从数据源提取数据以及应用数据可视化技术。这通常还涉及处理大数据技术以收集结构化和非结构化数据。下面我们看到一些使用数据科学的示例场景。

推荐系统
随着网上购物变得越来越普遍，电商平台可以捕捉用户的购物偏好以及市场上各种产品的表现。这可以通过创建推荐系统来实现，该系统创建预测客户需求并显示客户可能购买的产品的模型。

金融风险管理
通过使用过去的消费习惯、过去的违约、其他财务义务和许多社会经济指标，可以更好地分析与贷款和信贷相关的金融风险。这些数据以不同的格式从不同的来源收集。为了将它们组织在一起并深入了解客户档案，需要数据科学的帮助。结果是通过避免坏账将金融机构的损失降至最低。

改善医疗服务
医疗保健行业处理各种数据，这些数据可分为技术数据、财务数据、患者信息、药品信息和法律法规。所有这些数据必须以协调的方式进行分析，以产生见解，同时降低医疗保健提供者和护理接受者的成本，同时保持监管合规性。

计算机视觉
计算机图像识别的进步涉及处理同一类别的多个对象的大型图像数据集。例如，面部识别。对这些数据集进行建模并创建算法以将模型应用于较新的图像以获得满意的结果。处理这些海量数据集和创建模型需要数据科学中使用的各种工具。

有效的能源管理
随着能源消耗需求的增加，能源生产公司必须更有效地管理能源生产和分配的各个阶段。这包括优化生产方法、储存和分配机制以及研究客户消费模式。连接所有这些来源的数据并获得见解似乎是一项艰巨的任务。使用数据科学工具使这一切变得更容易。

数据科学中的Python

数据科学编程需要一种非常灵活且适应性强的语言，可以轻松编写代码，但可以处理非常复杂的数学处理。 Python 最适合此类需求，因为它已成为通用和科学计算的语言。此外，它还不断以新的形式对其众多库进行升级，以满足不同的编程要求。下面，我们将讨论 Python 的这些特性，这些特性使其成为数据科学的首选语言。

• 一种简单易学的语言，与 R 等其他类似语言相比，可以用更少的代码行来实现。由于其简单性，这种语言还可以用最少的代码和更少的混淆来处理复杂的场景。程序的整体流程。
• 它是跨平台的，因此相同的代码可以在多个环境中工作而无需任何更改。这使得它可以在多环境设置中轻松使用。
• 它的执行速度比其他类似的数据分析语言如R和MATLAB更快。
• 它具有出色的内存管理能力，尤其是垃圾回收能力，使其在管理大量数据转换、切片、切割和可视化方面具有通用性。
• 最重要的是，Python 已经获得了大量作为专用分析工具的库。例如，NumPy 包处理科学计算，其数组比用于管理数值数据的传统 Python 列表需要更少的内存。而且此类包裹的数量还在持续增长。
• Python 有可以直接使用其他语言（例如 Java 或 C）代码的包。这有助于通过使用其他语言的现有代码来优化代码性能，只要它能产生更好的结果。

在接下来的章节中，我们将学习如何使用Python的这些函数来执行数据科学不同领域所需的所有任务。

在本教程中，我们将使用 Python 编程语言介绍数据科学中使用的各种技术。