6个用于数据科学的基本Python工具


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本篇文章分享了6个用于数据科学的基本Python工具,目前最热门的6个数据科学Python依赖包。

数据科学是科学方法,过程,算法开发和技术的新兴,多学科领域,可以以巧妙的方式从结构化或非结构化数据中提取知识或见解。

数据科学的核心是数据。将其负载存储在企业数据仓库中并存储在企业数据仓库中。根据IBM的数据,我们目前每天在全球范围内产生超过2.5亿字节的数据。这些数据的范围从分子生物学到社交媒体活动,天文学,气候监测到医疗保健。现在,几乎科学,社会和商业中的每一项活动都会生成大型数据集。通过挖掘数据,查找模式并根据这些数据进行预测,可以学到很多东西。数据科学最终是要提出有趣的问题,然后使用能够增加价值的数据找到答案。

那么数据科学家做什么呢?好吧,他们需要处理大量的数据点,并应用数学和编程方法来清理,整理和整理数据,使其有意义。数据科学深入研究,以挖掘和理解复杂的行为,趋势和推论。最好的数据科学家乐于解决问题,具有强大的分析和统计技能,技术技能以及业务敏锐度。

Python可以说是数据科学家的首选编程语言,尤其是在工业界(R也很流行)。世界各地的公司经常使用Python从数据中获得有价值的见解并获得竞争优势。Python易于学习,提供出色的支持,并且几乎所有好的数据科学库和机器学习框架都可以使用Python接口。对于数据科学来说,它是一门出色的语言,主要是因为它具有用于存储,操作数据和从数据中获取见识的广泛库。

面向数据科学的优秀开源Python工具如此之多,至少可以这样选择使选择感到困惑。对于想要掌握或使用数据科学的任何人,这里有6种开源工具。他们来了我们最强烈的建议。下面列出的开放源代码软件并非详尽选择。

6个用于数据科学的基本Python工具

数据科学的Python工具

Python Tools for Data Science
scikit-learn 简单高效的数据挖掘和数据分析工具
pandas 进行现实世界数据分析的基本高级构建块
NumPy 使用Python进行科学计算的核心软件包
SciPy 适用于Python的科学计算工具
Cython 为Python优化静态编译器
Dask 高级并行分析

数据科学家的日常工作很大一部分涉及处理,分析和可视化数据。我们介绍了我们最喜欢的Python可视化包。该文章中介绍的所有软件均以开放源代码许可发布。

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