Python-データサイエンスの概要

データサイエンスは、データの整理、処理、分析を通じて、膨大で多様なデータセットから知識と洞察を導き出すプロセスです。数学的および統計的モデリング、ソースからのデータの抽出、データの視覚化技術の適用など、さまざまな分野が含まれます。多くの場合、ビッグデータ技術を処理して、構造化データと非構造化データの両方を収集することも含まれます。以下に、データサイエンスが使用されるシナリオの例を示します。

推奨システム

オンラインショッピングの普及に伴い、eコマースプラットフォームは、ユーザーのショッピングの好みだけでなく、市場のさまざまな製品のパフォーマンスをキャプチャすることができます。これは、買い物客のニーズを予測するモデルを作成し、買い物客が購入する可能性が最も高い製品を表示する推奨システムの作成につながります。

財務リスク管理

顧客の過去の支出習慣、過去の債務不履行、その他の財政的コミットメントおよび多くの社会経済指標を使用することにより、ローンおよびクレジットに関連する財務リスクをよりよく分析できます。これらのデータは、さまざまなソースからさまざまな形式で収集されます。それらを一緒に整理し、顧客プロファイルの洞察を得るには、データサイエンスの助けが必要です。その結果、不良債権を回避することにより、金融機関の損失を最小限に抑えることができます。

医療サービスの改善

医療業界は、技術データ、財務データ、患者情報、医薬品情報、法的規則に分類できるさまざまなデータを扱っています。これらすべてのデータを調整して分析する必要があります。これにより、医療従事者と被介護者の両方の費用を節約しながら、法規制を順守した洞察が得られます。

コンピュータビジョン

コンピュータによる画像認識の進歩には、同じカテゴリの複数のオブジェクトからの大量の画像データの処理が含まれます。たとえば、顔認識。これらのデータセットはモデル化され、満足のいく結果を得るために新しいイメージにモデルを適用するアルゴリズムが作成されます。これらの膨大なデータセットの処理とモデルの作成には、データサイエンスで使用されるさまざまなツールが必要です。

エネルギーの効率的な管理

エネルギー消費の需要が急増するにつれて、エネルギー生産企業は、エネルギー生産と流通のさまざまな段階をより効率的に管理する必要があります。これには、生産方法、保管および流通メカニズムの最適化、ならびに顧客の消費パターンの調査が含まれます。これらすべてのソースからのデータをリンクし、洞察を引き出すことは困難な作業のようです。これは、データサイエンスのツールを使用することで簡単になります。

データサイエンスのPython

データサイエンスのプログラミング要件には、コードの記述は簡単ですが、非常に複雑な数学的処理を処理できる、非常に汎用性が高く柔軟な言語が必要です。 Pythonは、一般的なコンピューティングと科学的コンピューティングの両方の言語として既に確立されているため、このような要件に最も適しています。さらに、さまざまなプログラミング要件に対応した多数のライブラリに新たに追加する形で継続的にアップグレードされています。以下では、データサイエンスの優先言語となるpythonのこのような機能について説明します。

Rのような他の同様の言語よりも少ないコード行を実現するシンプルで習得しやすい言語。また、そのシンプルさにより、最小限のコードで複雑なシナリオを処理し、プログラムの一般的な流れに対する混乱をはるかに少なくすることができます。
これはクロスプラットフォームなので、同じコードが変更を必要とせずに複数の環境で機能します。これにより、複数環境のセットアップで簡単に使用できるようになります。
RやMATLABなどのデータ分析に使用される他の同様の言語よりも高速に実行されます。
優れたメモリ管理機能、特にガベージコレクションにより、非常に大量のデータ変換、スライス、ダイシング、および視覚化を適切に管理できます。
最も重要なこととして、Pythonには特別な目的の分析ツールとして機能する非常に大きなライブラリのコレクションがあります。たとえば、NumPyパッケージは科学計算を扱い、その配列は、数値データを管理するための従来のpythonリストよりもはるかに少ないメモリを必要とします。そして、そのようなパッケージの数は増え続けています。
Pythonには、JavaやCなどの他の言語のコードを直接使用できるパッケージがあります。これは、他の言語の既存のコードを使用することで、より良い結果が得られるたびに、コードのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。

後続の章では、これらのpythonの機能を活用して、データサイエンスのさまざまな分野で必要なすべてのタスクを実行する方法について説明します。

Python-data-science-introduction

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