数据科学

如今,数据科学是一个热门话题,并且该领域正在迅速扩展,但许多人不确定该术语的实际含义。在这篇文章中,我们将尝试阐明什么是数据科学以及如何在业务分析中使用它。

数据

首先,数据到底是什么?数据无处不在,人们害怕它被盗。然而,数据可以教会我们大量关于个人、公司和国际企业的信息。

在数据科学中有效地使用数据意味着从数据中开发分析模型并据此做出决策。

数据科学

三个词——分析、统计和机器学习——结合起来形成了数据科学这个术语。

• 进行分析以提取数据的实际见解。

• 为了识别和解释数据模式,使用了统计数据。

• 机器学习用于预测数据。接近字面定义:数据科学是应用数据来增强决策以实现三个目标,

一、分析

2.统计

3.机器学习

您现在了解了数据科学及其用途,了解在开始使用数据科学之前必须满足哪些先决条件。

数据科学工具

• Python

其他编程语言,如 R,也用于数据科学。但我们将讨论哪一个最容易付诸实践。

Python 目前越来越受欢迎,因为在其中编写代码时语法非常简单。它还可以在 Windows 和 Mac 等多种设备上运行

• 蟒蛇

这很方便,因为我们需要的大多数数据科学包已经存在并且是免费的,因此我们不必安装额外的程序。

- Jupyter 笔记本

它是一个基于 Web 的 Python 界面,使学习 Python 变得非常简单,您可以使用它来生成和分发包含文本、数学和实时代码的文档。

- 麻木

它是 Python 中的科学计算工具包,我们在需要执行计算时使用它。

- 熊猫

对我来说,它结合了 Excel 和 SQL。它用于数据操作和分析工具

对于机器学习部分和模型验证:

- Scikit 学习

它是 Python 最实用、最可靠的机器学习库。它提供了多种有效的统计建模和机器学习方法,包括降维、聚类和回归,所有这些都通过 Python 接口实现。

- Matplotlib

用于 Python 数值扩展 NumPy 和数据可视化和图形图表的跨平台库

- 海生

Seaborn 基于 Matplotlib 构建,使用单行来创建令人惊叹的统计数据可视化。

这些都是开源的,免费工具是数据科学的基石,

我希望你觉得这个博客很有趣;我希望很快能在见到你。