揭秘Python數(shù)據(jù)科學(xué)，創(chuàng)造改變生活的學(xué)科！

我們知道Python編程語言擁有諸多在Web開發(fā)、數(shù)據(jù)科學(xué)、爬蟲系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動化運(yùn)維和測試等互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)中的框架和結(jié)構(gòu)特性。

Python可能不是網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)的理想選擇，但是不可否認(rèn)的是，Python也正被很多機(jī)構(gòu)廣泛用于評估大型數(shù)據(jù)集「dataset」、數(shù)據(jù)可視化、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析或制作原型。

因此在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，Python也正在獲得諸多互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)者的青睞。

那么今天大灰狼就來和大家聊一聊Python在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的作用和強(qiáng)大功能。

很多人可能對‘?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)’這個名詞略有生疏，那么究竟什么是‘?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)’呢？它和已經(jīng)存在的‘信息科學(xué)’、‘統(tǒng)計學(xué)’、‘機(jī)器學(xué)習(xí)’等學(xué)科又有怎樣的不同之處呢？

大灰狼來簡單分析一下，從字面意思來講，它是一種對已經(jīng)存在在互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和我們生活中的諸多數(shù)據(jù)的科學(xué)性分析，并將其為我們所用的一個過程。

作為近年來一門新興的學(xué)科，數(shù)據(jù)科學(xué)主要依賴于兩個因素：一是數(shù)據(jù)的廣泛性和多樣性；二是數(shù)據(jù)研究的共性。現(xiàn)代社會的各行各業(yè)都充滿了數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的類型多種多樣，不僅包括傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如金額、數(shù)量等；也包括網(wǎng)頁、文本、圖像、視頻、語音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析本質(zhì)上都是在解反問題，而且通常是隨機(jī)模型的反問題，那么很多人可能會問什么是‘反問題’？

簡單來說，‘反問題’就是一道題你可以按照正常的順序來解答,而現(xiàn)在是反問的方式來提出來，你按正常的順序解答出來的最開始的問題,這就是反問題。因此在數(shù)據(jù)科學(xué)上對它們的研究有很多共性和相似之處。

例如，自然語言處理和生物大分子模型都用到隱馬爾科夫過程和動態(tài)規(guī)劃方法，其最根本的原因是它們處理的都是一維隨機(jī)信號；再如，圖像處理和統(tǒng)計學(xué)習(xí)中都用到的正則化方法，也是處理反問題的數(shù)學(xué)模型中最常用的一種。

而對于數(shù)據(jù)科學(xué)，主要包括兩個方面的內(nèi)容：簡單來說就是用數(shù)據(jù)的方法研究科學(xué)和用科學(xué)的方法研究數(shù)據(jù)。

前者包括生物信息學(xué)、天體信息學(xué)、數(shù)字地球等領(lǐng)域；后者包括統(tǒng)計學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫等領(lǐng)域。而這些學(xué)科都是數(shù)據(jù)科學(xué)的重要組成部分，只有把它們有機(jī)地整合在一起，才能形成整個數(shù)據(jù)科學(xué)的全貌。

既然學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)，那么就應(yīng)該深刻的理解其中所包含的內(nèi)容：

在數(shù)據(jù)科學(xué)的基本技術(shù)棧中，包括Python、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)內(nèi)容。

具體圖示詳解如下：

在互聯(lián)網(wǎng)中，每一門語言或每一個領(lǐng)域都有屬于自己的開發(fā)環(huán)境，而對于數(shù)據(jù)科學(xué)，最方便的、最常使用的環(huán)境是「 Anaconda」。

「Anaconda 」是一個免費(fèi)開源的 Python 和 R 語言的發(fā)行版本，用于計算科學(xué)（數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理和預(yù)測分析）領(lǐng)域。最重要的是Anaconda 可簡化包管理和部署，擁有超過 1400 個適用于 Windows、Linux 和MacOS 的數(shù)據(jù)科學(xué)軟件包。

它的優(yōu)勢就在于自帶 Python 以及眾多數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的第三方庫，一步安裝所有依賴，省時省力。

而在上面關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的結(jié)構(gòu)圖解中，已經(jīng)展現(xiàn)出了許多數(shù)據(jù)科學(xué)的專用工具庫，如；NnumPy、Pandas、matplotlib、SciPy、scikit-learn等，并且這些工具庫對于數(shù)據(jù)科學(xué)來說，都是需要掌握的。所以大灰狼對這幾個工具庫作了簡單的介紹：

NnumPy：基于 Python 的科學(xué)計算第三方庫，提供了矩陣，線性代數(shù)，傅立葉變換等等的解決方案。

Pandas；用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化的第三方庫。

Matplotlib；用 Python 實(shí)現(xiàn)的類 matlab 的第三方庫，用以繪制一些高質(zhì)量的數(shù)學(xué)二維圖形。

SciPy；SciPy 是一個開源的 Python 算法庫和數(shù)學(xué)工具包。包含的模塊有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、特殊函數(shù)、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與工程中常用的計算。

scikit-learn；機(jī)器學(xué)習(xí)第三方庫，實(shí)現(xiàn)許多知名的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

并且大灰狼已經(jīng)為大家總結(jié)好了以上幾個庫的官方入門文檔（譯文），從最基本的關(guān)于工具庫的官方入門文檔著手學(xué)習(xí)，不為是一個較好的選擇。

NumPy 入門資料：《NumPy 快速入門教程》

Pandas 入門資料：《Pandas 快速入門》

matplotlib 入門資料：《matplotlib 教程》

SciPy 入門資料：《SciPy tutorial》

scikit-learn 入門資料：《scikit-learn (sklearn) 官方文檔中文版》

并且如果你想要通過視頻課程快速的了解它們的用法，可以參考慕課網(wǎng)的免費(fèi)課程《Python數(shù)據(jù)分析-基礎(chǔ)技術(shù)篇》

。這個課程不僅介紹了 Anaconda 的安裝，也介紹了上面這些工具庫的核心用法。適合較快的對數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析了解和學(xué)習(xí)。

關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)技術(shù)的原理和理論知識，可以閱讀圖書《數(shù)據(jù)科學(xué)入門》

，深入淺出，適合學(xué)習(xí)了解。

想要對數(shù)據(jù)科學(xué)有更深刻的了解，也可以參考Comprehensive learning path – Data Science in Python（其譯文）

。

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Python 數(shù)據(jù)挖掘 機(jī)器學(xué)習(xí)

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