Artificial Intelligence (AI)

Mastering Python for Data Science: Beyond the Basics

Written by smirow

Beherrschen von Python für Data Science: Jenseits der GrundlagenBeherrschen von Python für Data Science: Jenseits der Grundlagen
Bild von Freepik

Python ist in der Welt der Datenwissenschaft führend, aber viele aufstrebende (und sogar erfahrene) Datenwissenschaftler kratzen nur an der Oberfläche seiner wahren Fähigkeiten. Um die Datenanalyse mit Python wirklich zu meistern, müssen Sie über die Grundlagen hinausgehen und fortschrittliche Techniken verwenden, die für eine effiziente Datenmanipulation, Parallelverarbeitung und die Nutzung spezialisierter Bibliotheken entwickelt wurden.

Die großen, komplexen Datensätze und rechenintensiven Aufgaben, denen Sie begegnen werden, erfordern mehr als nur Python-Einstiegskenntnisse.

Dieser Artikel dient als detaillierter Leitfaden zur Verbesserung Ihrer Python-Kenntnisse. Wir behandeln Techniken zur Beschleunigung Ihres Codes, zur Verwendung von Python mit großen Datenmengen und zur Umwandlung von Modellen in Webdienste. Dabei werden wir Möglichkeiten zur effektiven Bewältigung komplexer Datenprobleme untersuchen.

Die Beherrschung fortgeschrittener Python-Techniken für die Datenwissenschaft ist auf dem heutigen Arbeitsmarkt unerlässlich. Die meisten Unternehmen benötigen Datenwissenschaftler, die Python beherrschen. Django und Flask.

Diese Komponenten optimieren die Integration wichtiger Sicherheitsfunktionen, insbesondere in angrenzenden Nischen, wie z. B. dem Betrieb von PCI-konformem Hosting, dem Aufbau eines SaaS-Produkts für digitale Zahlungen oder sogar der Annahme von Zahlungen auf einer Website.

Wie sieht es also mit praktischen Maßnahmen aus? Hier sind einige der Techniken, mit deren Beherrschung Sie jetzt beginnen können:

Effektive Datenmanipulation mit Pandas

Zur effektiven Datenmanipulation mit Pandas gehört die Nutzung seiner leistungsstarken DataFrame- und Series-Objekte zum Verwalten und Analysieren von Daten.

Pandas zeichnet sich durch Aufgaben wie das Filtern, Gruppieren und Zusammenführen von Datensätzen aus und ermöglicht komplexe Datenmanipulationsvorgänge mit minimalem Code. Seine Indizierungsfunktionalität, einschließlich der mehrstufigen Indizierung, ermöglicht einen schnellen Datenabruf und das Slicing und ist somit ideal für die Arbeit mit großen Datenmengen.

Darüber hinaus verbessert die Integration von Pandas mit anderen Datenanalyse- und Visualisierungsbibliotheken im Python-Ökosystem, wie NumPy und Matplotlib, seine Fähigkeit zur effektiven Datenanalyse weiter.

Diese Funktionen machen Pandas zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der Data-Science-Toolbox. Auch wenn Python eine äußerst verbreitete Sprache ist, sollten Sie dies nicht als Nachteil betrachten. Es ist ebenso vielseitig wie allgegenwärtig – und wenn Sie Python beherrschen, können Sie alles tun, von statistischer Analyse, Datenbereinigung und Visualisierung bis hin zu „Nischen“-Dingen wie der Verwendung von Vapt-Tools und sogar Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache.

Hochleistungsrechnen mit NumPy

NumPy erweitert die Leistungsfähigkeit von Python für Hochleistungsrechnen erheblich, insbesondere durch die Unterstützung großer mehrdimensionaler Arrays und Matrizen. Dies wird erreicht, indem eine vollständige Palette mathematischer Funktionen bereitgestellt wird, die für effiziente Operationen an diesen Datenstrukturen entwickelt wurden.

Eines der Hauptmerkmale von NumPy ist seine C-Implementierung, die die schnelle Ausführung komplexer mathematischer Berechnungen mithilfe vektorisierter Operationen ermöglicht. Dies führt zu einer spürbaren Leistungsverbesserung gegenüber der Verwendung der nativen Datenstrukturen und Schleifen von Python für ähnliche Aufgaben. Beispielsweise können Aufgaben wie die Matrixmultiplikation, die in vielen wissenschaftlichen Berechnungen üblich ist, mit Funktionen wie np.dot() schnell ausgeführt werden.

Datenwissenschaftler können die effiziente Array-Verarbeitung und die leistungsstarken Berechnungsfunktionen von NumPy nutzen, um ihren Python-Code erheblich zu beschleunigen, sodass er für Anwendungen geeignet ist, die ein hohes Maß an numerischer Berechnung erfordern.

Verbessern Sie die Leistung durch Multiprocessing

Zur Verbesserung der Leistung durch Multiprocessing in Python gehört die Verwendung von „Multiverarbeitung Modul, um Aufgaben parallel auf mehreren CPU-Kernen statt sequentiell auf einem einzelnen Kern auszuführen.

Dies ist besonders vorteilhaft für CPU-gebundene Aufgaben, die erhebliche Rechenressourcen erfordern, da Aufgaben aufgeteilt und gleichzeitig ausgeführt werden können, wodurch die Gesamtausführungszeit verkürzt wird. Die grundlegende Verwendung besteht darin, 'Verfahren' Objekte und Angabe der Zielfunktion, die parallel ausgeführt werden soll.

Darüber hinaus ist die 'Schwimmbad' Mit der Klasse können mehrere Arbeitsprozesse verwaltet und Aufgaben zwischen ihnen verteilt werden, wodurch ein Großteil der manuellen Prozessverwaltung entfällt. Kommunikationsmechanismen zwischen Prozessen wie 'Warteschlange' Und 'Rohr' erleichtern den Datenaustausch zwischen Prozessen, während Synchronisationsprimitive wie z 'Sperrung' Und 'Semaphor' Stellen Sie sicher, dass sich Prozesse beim Zugriff auf gemeinsam genutzte Ressourcen nicht gegenseitig stören.

Um die Codeausführung weiter zu verbessern, können Techniken wie die JIT-Kompilierung mit Bibliotheken wie Numba den Python-Code erheblich beschleunigen, indem Teile des Codes zur Laufzeit dynamisch kompiliert werden.

Nutzung von Nischenbibliotheken für eine detaillierte Datenanalyse

Die Verwendung spezifischer Python-Bibliotheken zur Datenanalyse kann Ihre Arbeit erheblich verbessern. Pandas eignet sich beispielsweise perfekt zum Organisieren und Bearbeiten von Daten, während PyTorch erweiterte Deep-Learning-Funktionen mit GPU-Unterstützung bietet.

Andererseits können Plotly und Seaborn Ihnen dabei helfen, Ihre Daten bei der Erstellung von Visualisierungen verständlicher und ansprechender zu gestalten. Für rechenintensivere Aufgaben bieten Bibliotheken wie LightGBM und XGBoost effiziente Implementierungen von Gradient-Boosting-Algorithmen, die große, hochdimensionale Datensätze verarbeiten.

Jede dieser Bibliotheken ist auf unterschiedliche Aspekte der Datenanalyse und des maschinellen Lernens spezialisiert, was sie zu wertvollen Werkzeugen für jeden Datenwissenschaftler macht.

Die Datenvisualisierung in Python hat sich erheblich weiterentwickelt und bietet eine breite Palette von Techniken zur sinnvollen und ansprechenden Darstellung von Daten.

Eine erweiterte Datenvisualisierung verbessert nicht nur die Dateninterpretation, sondern hilft auch dabei, zugrunde liegende Muster, Trends und Korrelationen aufzudecken, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise nicht offensichtlich sind.

Es ist ein Muss, dass Sie individuell beherrschen, was Sie mit Python machen können, aber wenn Sie wissen, wie eine Python-Plattform in einem Unternehmen optimal genutzt werden kann, werden Sie sich definitiv von anderen Datenwissenschaftlern abheben.

Hier sind einige fortgeschrittene Techniken, die Sie berücksichtigen sollten:

  • Interaktive Visualisierungen. Mit Bibliotheken wie Bokeh und Plotly können Sie dynamische Diagramme erstellen, mit denen Benutzer interagieren können, indem sie beispielsweise bestimmte Bereiche vergrößern oder mit der Maus über Datenpunkte fahren, um weitere Informationen anzuzeigen. Diese Interaktivität kann komplexe Daten zugänglicher und verständlicher machen.
  • Komplexe Diagrammtypen. Über einfache Linien- und Balkendiagramme hinaus unterstützt Python erweiterte Diagrammtypen wie Heatmaps, Boxplots, Violindiagramme und noch speziellere Diagramme wie Wolkendiagramme. Regen. Jeder Diagrammtyp dient einem bestimmten Zweck und kann dabei helfen, verschiedene Aspekte der Daten hervorzuheben, von Verteilungen und Korrelationen bis hin zu Vergleichen zwischen Gruppen.
  • Anpassung mit Matplotlib. Matplotlib bietet umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten, die eine präzise Kontrolle über das Erscheinungsbild von Plots ermöglichen. Techniken wie das Anpassen von Plotparametern mit plt.getp Und plt.setp Durch die Verwendung von Funktionen oder die Bearbeitung der Eigenschaften von Plotkomponenten können Sie Abbildungen in Publikationsqualität erstellen, die Ihre Daten im bestmöglichen Licht darstellen.
  • Visualisierung von Zeitreihen. Bei zeitlichen Daten können Zeitreihendiagramme effektiv Werte im Zeitverlauf darstellen und dabei helfen, Trends, Muster oder Anomalien über verschiedene Zeiträume hinweg zu erkennen. Bibliotheken wie Seaborn erleichtern das Erstellen und Anpassen von Zeitreihendiagrammen und verbessern so die Analyse zeitlicher Daten.

Die Leistungsverbesserung durch Multiprocessing in Python ermöglicht die parallele Ausführung von Code, was es ideal für CPU-intensive Aufgaben macht, ohne dass E/A oder Benutzerinteraktion erforderlich sind.

Verschiedene Lösungen eignen sich für unterschiedliche Zwecke: von der Erstellung einfacher Liniendiagramme bis hin zu komplexen interaktiven Dashboards und allem dazwischen. Hier sind einige der beliebtesten:

  1. Infogramm zeichnet sich durch seine benutzerfreundliche Oberfläche und eine vielfältige Vorlagenbibliothek aus und richtet sich an ein breites Spektrum von Branchen, darunter Medien, Marketing, Bildung und Regierung. Es bietet ein kostenloses Basiskonto und verschiedene Preispläne für erweiterte Funktionen.
  2. Diagramme zusammenführen ermöglicht die Erstellung von über 100 verschiedenen Arten interaktiver Diagramme und Karten, die für Web- und mobile Projekte konzipiert sind. Es unterstützt die Anpassung und bietet verschiedene Exportoptionen.
  3. Boden bietet eine einfache Syntax und zahlreiche Interaktivitätsoptionen, die dank seiner grafischen Oberfläche auch für Personen ohne technische Vorkenntnisse geeignet sind. Allerdings weist die Community-Version Einschränkungen wie öffentliche Vorführungen und eine begrenzte Anzahl ästhetischer Aspekte auf.
  4. RAW-Grafiken ist ein Open-Source-Framework, das den Schwerpunkt auf die Datenvisualisierung ohne Code und Drag-and-Drop legt und komplexe Daten für jedermann visuell leicht verständlich macht. Es eignet sich besonders zur Überbrückung der Lücke zwischen Tabellenkalkulationsprogrammen und Vektorgrafik-Editoren.
  5. QlikView wird von etablierten Datenwissenschaftlern für die Analyse von Daten im großen Maßstab bevorzugt. Es lässt sich in eine Vielzahl von Datenquellen integrieren und ist bei der Datenanalyse äußerst schnell.

Die Beherrschung fortgeschrittener Python-Techniken ist für Datenwissenschaftler von entscheidender Bedeutung, um das volle Potenzial dieser leistungsstarken Sprache auszuschöpfen. Während grundlegende Python-Kenntnisse von unschätzbarem Wert sind, verbessert die Beherrschung anspruchsvoller Datenmanipulation, Leistungsoptimierung und Nutzung spezialisierter Bibliotheken Ihre Datenanalysefähigkeiten.

Kontinuierliches Lernen, das Bewältigen von Herausforderungen und das Bleiben über die neuesten Entwicklungen in Python sind unerlässlich, um ein kompetenter Praktiker zu werden.

Investieren Sie also Zeit in die Beherrschung der erweiterten Funktionen von Python, damit Sie komplexe Datenanalyseaufgaben bewältigen, Innovationen vorantreiben und datengesteuerte Entscheidungen treffen können, die echte Auswirkungen haben.

Nahla Davies ist Softwareentwickler und technischer Redakteur. Bevor sie sich hauptberuflich dem technischen Schreiben widmete, schaffte sie es unter anderem, leitende Programmiererin bei einer Inc. 5000-Organisation für Erlebnismarken zu werden, zu deren Kunden Samsung, Time Warner, Netflix und Sony gehören.

About the author

smirow

Leave a Comment