對于剛入門的數(shù)據科學新手來說，學習一門編程語言（如Python）是與計算機交互、處理數(shù)據和構建強大AI及機器學習模型的必經之路。
Python作為一種編程語言，其流行源于其多功能性和易用性，這使其成為包括機器學習和AI在內的多種項目的理想選擇。盡管入門相對簡單，但新數(shù)據科學家仍需學習如何設置環(huán)境以及為特定項目安裝合適的庫。在正確的培訓和指導下，Python的靈活性能讓數(shù)據科學家在不同領域中脫穎而出。
繼續(xù)閱讀，深入了解Python在數(shù)據科學中的應用以及數(shù)據科學家最 essential 的工具。
數(shù)據科學是什么？
數(shù)據科學是一個關鍵領域，它結合了不同的工具和技巧，從結構化數(shù)據（如數(shù)據庫或電子表格中以預定義格式或模式組織的數(shù)據）和非結構化數(shù)據（如電子郵件、視頻和音頻錄音等以文本為主或多媒體形式且缺乏一致結構的數(shù)據）中提取知識和見解。
數(shù)據科學還有許多子領域，包括：
- 數(shù)據工程：涉及收集和管理數(shù)據，以供其他數(shù)據科學學科使用。
- 數(shù)據分析：更側重于分析過去表現(xiàn)并促進數(shù)據驅動決策。
- 人工智能（AI）：計算機科學的一個分支，專注于創(chuàng)建能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務的系統(tǒng)。
- 機器學習：AI的一個子領域，使系統(tǒng)能夠在不進行顯式編程的情況下從數(shù)據中學習。
- 深度學習：機器學習的一個分支，使用神經網絡在非常大的數(shù)據集中識別復雜模式。
根據具體使用場景，數(shù)據科學家可能會選擇使用不同的編程語言。Python或R是進行分析、對數(shù)據應用統(tǒng)計方法以及構建AI/ML模型的有用語言。許多數(shù)據科學家還使用SQL來操作數(shù)據和提取相關見解，特別是在數(shù)據分析和商業(yè)智能場景中。
為什么Python被用于數(shù)據科學？
Python是數(shù)據科學和機器學習領域中最受歡迎的語言之一，因其多功能性和擁有一個充滿活力的開源生態(tài)系統(tǒng)。因此，有一個龐大的開發(fā)者社區(qū)，他們創(chuàng)建了庫和工具，使Python更易于使用。事實上，Python包裝索引（PyPI）上有數(shù)十萬個開源包可用。
許多開源Python庫為數(shù)據科學家提供了更多功能，用于操作和分析數(shù)據、處理大型數(shù)據集、構建新的AI/ML模型、創(chuàng)建交互式可視化等。這種可擴展性和多功能性使Python成為初學者和有經驗的數(shù)據科學家的理想選擇。
讓我們看看一些最受歡迎的Python工具、庫和框架，用于各種數(shù)據科學項目。
pandas
pandas是一個開源的數(shù)據分析和操作庫，旨在讓處理結構化數(shù)據更加容易。該庫提供了快速且靈活的數(shù)據結構和分析工具，擴展了Python的功能。pandas在分析、清理和探索大型數(shù)據集方面很受歡迎。
NumPy
NumPy是一個用于更高級數(shù)值計算的數(shù)據分析庫。該庫提供了強大的數(shù)組和數(shù)學運算功能，這對于機器學習和其他數(shù)據科學場景非常有用。許多最受歡迎的Python庫依賴NumPy進行數(shù)值運算，因為它既快速又高效。
PyTorch
PyTorch是由Meta AI開發(fā)的用于機器學習項目的開源平臺。該庫包含全面的功能，用于處理機器學習模型，并且有一個豐富的工具和庫生態(tài)系統(tǒng)，擴展了其功能。PyTorch在構建和部署深度學習模型方面特別有用，以支持計算機視覺和自然語言處理應用。
TensorFlow
TensorFlow是一個用于構建深度神經網絡的開源機器學習框架，代碼量很少。該框架提供端到端的機器學習功能，重點在于模型訓練和推理。TensorFlow非常適合大規(guī)模機器學習應用，因為它可以部署在各種平臺上，并且可以在多個CPU和GPU上運行。
Apache Spark
Apache Spark是一個用于大規(guī)模數(shù)據處理的開源統(tǒng)一分析引擎。它支持數(shù)據科學、數(shù)據工程和機器學習場景。該平臺在實時流處理和大型數(shù)據集的批處理方面特別有用。
Keras
Keras是一個用于處理深度神經網絡的開源深度學習框架。該庫提供了一個簡單的Python界面，旨在快速實驗深度學習模型，并且與JAX、PyTorch和TensorFlow框架集成。Keras受歡迎的原因在于其API易于學習，可以減少構建原型所需的時間。
Matplotlib
Matplotlib是一個用于創(chuàng)建靜態(tài)、交互式和動畫可視化的庫。它是最古老的數(shù)據可視化庫之一，包括廣泛的2D繪圖類型和輸出格式。Matplotlib是需要精細控制和高度自定義可視化的項目的不錯選擇。
Seaborn
Seaborn是一個統(tǒng)計數(shù)據可視化的庫，擴展了Matplotlib的功能。額外的功能包括更多的繪圖類型和開箱即用的高級選項。Seaborn非常適合用最少的代碼快速創(chuàng)建數(shù)據可視化。
Scikit-learn
Scikit-learn是建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上的流行預測數(shù)據分析庫。它提供了眾多聚類、分類和回歸算法，以及決策樹。Scikit-learn非常適合在Python中構建和部署機器學習模型。
Anaconda
Anaconda是一個Python發(fā)行版和綜合平臺，帶有許多數(shù)據科學和機器學習包，以及一個名為Conda的包管理器，可以輕松安裝更多包。該平臺有一個名為Spyder的IDE，專為Python的科學計算和數(shù)據分析而設計。許多數(shù)據科學家選擇Anaconda，因其交互式控制臺、調試工具、數(shù)據探索能力以及對ML和AI模型的支持，以及其能夠促進企業(yè)開源安全使用的能力。
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook是一個界面，用于創(chuàng)建和共享結合了代碼、文本解釋、可視化等元素的文檔。Jupyter筆記本對于各種數(shù)據科學任務非常有用，包括探索性分析和數(shù)據科學項目的協(xié)作。
Python在數(shù)據科學中無價，因為有眾多免費的開源庫和工具可以加速數(shù)據工作流程和項目。同時，這也使得在學習如何使用Python進行數(shù)據科學時，選擇正確的資源和解決方案變得至關重要。
像Anaconda筆記本、AI助手和AI導航器這樣的工具，使數(shù)據科學家更容易上手Python，并共享代碼和協(xié)作數(shù)據項目。這是一個學習和共同加速數(shù)據科學、Anaconda和Python創(chuàng)新的社區(qū)。
