面向数据科学的 Python：完整指南

什么是数据科学？

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数据科学是一个关键领域，它结合了不同的工具和技术，从结构化数据（即，以预定义格式或模式组织的数据，例如数据库或电子表格）和非结构化数据（即，缺乏一致结构的文本密集型或多媒体数据，例如电子邮件、视频和录音）中提取知识和见解。

数据科学也有许多子领域，包括

• 数据工程 是一种实践，涉及收集和管理数据，以供其他数据科学学科使用。
• 数据分析 是一个子领域，更侧重于分析过去的绩效并支持数据驱动的决策。
• 人工智能 (AI) 是计算机科学的一个方面，专注于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统。
• 机器学习 是 AI 的一个子领域，使系统能够从数据中学习，而无需显式编程。
• 深度学习 是机器学习的一个分支，它使用神经网络来识别非常大型数据集中的复杂模式。

根据具体的用例，数据科学家可能会选择使用不同的编程语言。Python 或 R 是用于执行分析、将统计学应用于数据以及构建 AI/ML 模型的有用语言。许多数据科学家还使用 SQL 来操作数据并提取相关见解，特别是对于数据分析和商业智能用例。

为什么 Python 用于数据科学？

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Python 是数据科学和机器学习最流行的语言之一，因为它用途广泛且拥有充满活力的开源生态系统。因此，有大量的开发者社区创建库和工具，使 Python 更易于使用。事实上，Python 包索引 (PyPI) 拥有数十万个可用的开源软件包。

许多开源 Python 库为数据科学家提供了额外的功能，用于操作和分析数据、处理大型数据集、构建新的 AI/ML 模型、创建交互式可视化等等。这种可扩展性和多功能性使 Python 非常适合初学者和经验丰富的数据科学家。

用于数据科学的必要 Python 工具

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让我们来看看一些最流行的 Python 工具、库和框架，用于各种数据科学项目。

pandas

pandas 是一个开源数据分析和操作库，旨在使处理结构化数据更容易。该库提供快速且灵活的数据结构和分析工具，扩展了 Python 的功能。pandas 在分析、清理和探索大型数据集方面很受欢迎。

NumPy

NumPy 是一个用于更高级数值计算的数据分析库。该库提供了强大的数组和数学运算功能，这对于机器学习和其他数据科学用例非常有用。许多最流行的 Python 库都依赖 NumPy 进行数值运算，因为它快速且高效。

PyTorch

PyTorch 是 Meta AI 开发的用于机器学习项目的开源平台。该库包括用于处理机器学习模型的全面功能，以及扩展其功能的丰富的工具和库生态系统。PyTorch 特别适用于构建和部署深度学习模型，以支持计算机视觉和自然语言处理应用。

TensorFlow

TensorFlow 是一个开源机器学习框架，用于以极少的代码构建深度神经网络。该框架提供端到端的机器学习功能，重点是模型训练和推理。TensorFlow 非常适合大规模机器学习应用，因为它可以在各种平台上部署，并且可以在多个 CPU 和 GPU 上运行。

Apache Spark

Apache Spark 是一个开源统一分析引擎，用于大规模数据处理。它支持数据科学、数据工程和机器学习用例。该平台特别适用于实时流处理和批量处理大型数据集。

Keras

Keras 是一个开源深度学习框架，用于处理深度神经网络。该库提供了一个简单的 Python 接口，专为快速实验深度学习模型而设计，并与 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 框架集成。Keras 是一个流行的选择，因为 API 易于学习，并且可以减少构建原型所需的时间。

Matplotlib

Matplotlib 是一个用于创建静态、交互式和动画可视化的库。它是最古老的数据可视化库之一，包括各种 2D 图表类型和输出格式。Matplotlib 是需要细粒度控制和高度自定义可视化的项目的绝佳选择。

Seaborn

Seaborn 是一个统计数据可视化库，它扩展了 Matplotlib 的功能。附加功能包括更多的图表类型和开箱即用的高级选项。Seaborn 非常适合使用最少的代码快速创建数据可视化。

Scikit-learn

Scikit-learn 是一个流行的预测数据分析库，构建于 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 之上。它提供了许多聚类、分类和回归算法，以及决策树。Scikit-learn 非常适合在 Python 中构建和部署机器学习模型。

Anaconda

Anaconda 是一个 Python 发行版和综合平台，它带有许多数据科学和机器学习软件包，以及一个名为 Conda 的软件包管理器，可以轻松安装更多软件包。该平台有一个名为 Spyder 的 IDE，它是为 Python 中的科学计算和数据分析量身定制的。许多数据科学家选择 Anaconda，因为它的交互式控制台、调试工具、数据探索功能以及对 ML 和 AI 模型的支持，以及它促进企业安全使用开源的能力。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一个用于创建和共享文档的界面，这些文档结合了代码、文本解释、可视化等等。Jupyter Notebooks 对于各种数据科学任务非常有用，包括探索性分析和协作进行数据科学项目。

使用 Anaconda 进行数据科学的 Python

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Python 对于数据科学来说是无价的，因为有如此多的免费开源库和工具可以加速数据工作流程和项目。与此同时，这使得在学习如何使用 Python 进行数据科学时选择正确的资源和解决方案至关重要。

诸如 Anaconda Notebooks、AI Assistant 和 AI Navigator 等工具使数据科学家更容易开始使用 Python，以及共享代码和协作进行数据项目。这是一个学习和协作的社区，旨在通过数据科学、Anaconda 和 Python 加速创新。

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