Olhando para os mecânicos envolvidos no fazer ciência de dados

Se você está realmente interessado em ciência de dados, você deve realmente fazer um esforço para dominar Python, definitivamente, a linguagem de programação mais fácil para a ciência de dados. Python é uma linguagem de programação orientada a objeto que é perfeito para fácil processamento de dados, análise e visualização.

Python é uma das linguagens de programação mais populares. Isso é porque é relativamente fácil de dominar e porque permite aos usuários realizar várias tarefas com apenas algumas linhas de código. A seguir está uma lista de três bibliotecas Python que são mais úteis e relevantes para a prática da ciência de dados.

• NumPy: o Numpy pacote está na raiz de quase todos os cálculos numéricos em Python. Isso é porque NumPy oferece aos usuários uma maneira de criar objetos de matriz multi-dimensionais em Python.

• SciPy:SciPy é construída em cima de, e estende as capacidades de, a NumPy pacote. SciPy é um conjunto de algoritmos matemáticos e funções sofisticadas que você pode usar para quantização vetorial, funções estatísticas, n-dimensional operações de imagem, rotinas de integração, ferramentas de interpolação, álgebra linear esparsa, solucionadores lineares, ferramentas de otimização, ferramentas de processamento de sinal, matrizes esparsas, e muitas outras utilidades que não são servidas por outras bibliotecas Python.

• matplotlib: matplotlib é construído em cima de NumPy e SciPy. Use o matplotlib biblioteca quando você quer criar representações visuais de seu conjunto de dados ou análise de dados descobertas.

Trabalhando com R

Para aqueles que não sabem, R é uma fonte aberta, sistema de software estatístico livre que é amplamente adotado em todo o setor de ciência de dados. Sim, não é tão fácil de aprender como Python, mas pode ser muito mais poderoso para certos tipos de análises estatísticas avançadas. Ele também tem capacidades particularmente avançadas de visualização de dados. A seguir está uma lista de três pacotes de R que são particularmente úteis na prática da ciência de dados.

• Previsão: o previsão pacote contém várias funções de previsão que você pode adaptar para usar para ARIMA, ou para outros tipos de previsões de séries temporais univariadas.

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  Mlogit: Um modelo logit multinomial é aquele em que observações de uma classe conhecida são usados ​​para “treinar” o software para que ele possa identificar classes de outras observações cujas aulas são desconhecidos. Se você quiser realizar regressão logística em R, você pode usar o pacote logit multinomial.

• ggplot2: o ggplot2 pacote é o pacote essencial de visualização de dados em R. Oferece-lhe uma maneira de criar todos os diferentes tipos de gráficos de dados, incluindo histogramas, gráficos de dispersão, gráficos de barras, gráficos de caixa, e parcelas densidade. Ele oferece uma ampla variedade de opções de design - incluindo opções em cores, layout, transparência e densidade de linha.

Usando SQL em um contexto de ciência de dados

Structured Query Language (SQL) é um conjunto de regras que você pode usar para rapidamente e eficientemente consultar, atualizar, modificar, adicionar ou remover dados de bancos de dados grandes e complexos. É útil na ciência de dados quando você precisa fazer alguma rápida consulta e manipulação de dados.

• Consultando os registros de dados e filtragem: Em SQL, você usa o SELECIONAR funcionar para consultar um conjunto de dados. Se você, em seguida, usar o ONDE argumento, você pode limitar a saída de consulta para apenas os registros que atendem aos critérios especificados. Esta é uma maneira de usar SQL para consultar e filtrar dados.

• Agregação de dados: Se você quiser agregar seus dados usando SQL, você pode usar o GROUP BY declaração para agrupar o conjunto de dados de acordo com valores de atributos compartilhados.

Manter codificação a um mínimo

Se você não estiver a fim de codificar as coisas para si mesmo, você pode tentar concluir um projeto usando aplicações de software off-the-shelf vez. Você pode usar os dois seguintes aplicações desktop para executar tarefas avançadas de ciência de dados sem ter que aprender a código.

• Microsoft Excel: Embora seja uma aplicação de software um pouco simples, Microsoft Excel pode ser bastante útil na prática da ciência de dados. Se você quer fazer um rápido de verificação pontual para as tendências e outliers em seu conjunto de dados, você pode usar filtros do Excel, a formatação condicional, e as opções de gráficos para começar o trabalho feito rapidamente. tabelas dinâmicas do Excel são outra ótima opção se você precisar reformatar rapidamente e resumir suas tabelas de dados. Finalmente, se você deseja automatizar tarefas de manipulação de dados ou análise no Excel, você pode usar macros do Excel para fazer o trabalho.

• KNIME: KNIME é software de mineração de dados que você pode usar para análise preditiva livre de código. O software é simples o suficiente para que iniciantes ciência até mesmo dados pode usá-lo, mas oferece plug-ins para ampliar os recursos para as necessidades dos usuários mais avançados. analytics KNIME são úteis para fazer coisas como upsell e cross-sell, a redução da rotatividade de clientes, análise de sentimento, e análise de rede social.