广州网站建设泸州,wordpress 同类文章,亿起发插件wordpress,烟台网站推广效果好作者 | Rebecca Vickery译者 | 天道酬勤 责编 | 徐威龙封图| CSDN 下载于视觉中国数据科学家的主要作用是将机器学习、统计方法和探索性分析应用到数据中#xff0c;来提取见解并帮助制定决策。 编程和计算工具的使用对该角色来说必不可少。 实际上#xff0c;许多人都用这句… 作者 | Rebecca Vickery译者 | 天道酬勤 责编 | 徐威龙封图| CSDN 下载于视觉中国数据科学家的主要作用是将机器学习、统计方法和探索性分析应用到数据中来提取见解并帮助制定决策。 编程和计算工具的使用对该角色来说必不可少。 实际上许多人都用这句名言描述该领域数据科学家比任何软件工程师都更擅长统计科学也比任何统计学家都更擅长软件工程。如果你正踏上学习数据科学的旅程或想要提高现有的技能那么很有必要了解你所需的工具以便有效的执行这个角色。在过去的十年中用于数据科学的Python逐渐流行起来目前是该领域从业人员最流行的编程语言。在下面的文章中作者将概述数据科学家使用的核心工具这些工具主要侧重于基于Python的工具。1、NumPy NumPy是一个功能强大的库用于使用Python执行数学和科学计算。 你会发现许多其他数据科学库都将它作为运行的依赖项因为它是基础科学软件包之一。该工具以N维数组对象的形式与数据交互。 它提供了用于处理数组、执行数组运算、基本统计信息和常见的线性代数计算例如叉和点积运算的工具。2、PandasPandas库简化了Python中数据的操作和分析。 Pandas使用两个基本数据结构。 它们是Series一个一维标记的数组和一个DataFrame一个二维标记的数据结构。Pandas软件包具有多种工具可以从各种来源读取数据包括CSV文件和关系数据库。一旦数据可以作为这些数据结构之一Pandas会提供一系列非常简单的功能用于清理、转换和分析数据。 这些工具包括处理丢失数据的内置工具、简单的绘图功能和类似Excel的数据透视表。3、SciPySciPy是另一个核心科学计算Python库。 该库是为了与NumPy数组进行交互而构建的并且依赖于NumPy提供的许多功能。 但是尽管要使用这个包你需要同时安装和导入NumPy无需直接导入功能因为该功能自动可用。 Scipy有效地建立在NumPy中可用的数学功能上。 在NumPy提供非常快速的数组操作的地方SciPy可以处理这些数组并启用高级数学和科学计算的应用。4、Scikit-learnScikit-learn是一个用户友好、全面而强大的机器学习库。 它包含将大多数机器学习技术应用于数据的功能并且为每种功能都提供一致的用户界面。该库还提供了用于数据清理、数据预处理和模型验证的工具。 它最强大的功能之一是机器学习管道的概念。 这些管道使机器学习中的各个步骤例如预处理、训练等能够链接到一个对象中。5、KerasKeras是Python API旨在提供一个简单的接口来处理神经网络。像Tensorflow这样的流行深度学习库因不够友好而臭名昭著。 Keras位于这些框架之上提供了一种与之交互的友好方式。Keras支持卷积和循环网络提供对多后端的支持并且可以在CPU和GPU上运行。 6、MatplotlibMatplotlib是Python中基本的绘图库之一。 许多其他流行的绘图库都依赖于Matplotlib API包括Pandas绘图功能和Seaborn。Matplotlib是一个非常丰富的绘图库并包含用于创建各种图表和可视化效果的功能。 此外它还包含创建动画和交互式图表的功能。7、Jupyter notebooksJupyter notebooks是一个交互式Python编程接口。 在notebook环境中编写Python的好处在于它允许你直接在程序中轻松呈现可视化、数据集和数据摘要。 这些notebooks也是共享数据科学工作的理想工具因为它们可以通过直接在代码和可视化中包含标记文本来进行高度注释。8、Python IDEJupyter notebooks是一个编写数据科学代码的有用地方。然而在许多情况下需要将代码写入可重用模块中。 如果你正在编写代码来将机器学习模型投入生产则尤其需要如此。 在这些情况下集成开发环境IDE非常有用因为它们提供了许多有用的功能例如集成的Python样式指南、单元测试和版本控制。 作者本人也使用PyCharm但还有许多其他可用的开发工具。9、GithubGithub是一个非常流行的版本控制平台。 数据科学的基本原则之一是代码和结果应该由你自己在将来的某个时间点或由其他人再现。 版本控制提供了一种机制可以在线跟踪和记录对工作的更改。此外Github支持在项目上进行安全形式的协作。 这是通过一个人复制一个分支实际上是项目的一个副本在本地进行更改然后将其上传以供审核然后再将其集成到项目中来实现的。 本文简要介绍了数据科学工作的核心工具包感谢你的阅读希望这篇文章对你有用欢迎评论区和我们讨论。推荐阅读另一种声音容器是不是未来
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