Наука о данных — это область использования данных для решения проблем, принятия решений и создания ценности. Наука о данных включает в себя сбор, обработку, анализ и визуализацию данных из различных источников и областей. Наука о данных также использует машинное обучение и искусственный интеллект для создания моделей, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или рекомендации.

Python — это язык программирования, который широко используется специалистами по обработке и анализу данных благодаря простоте использования, обширным библиотекам и гибкости. Python имеет множество функций и преимуществ, которые делают его подходящим для науки о данных, например:

  • Это кроссплатформенный продукт с открытым исходным кодом, что означает, что его можно использовать бесплатно и он может работать в разных операционных системах.
  • Он имеет простой и интуитивно понятный синтаксис, который легко изучать и читать.
  • Он поддерживает несколько парадигм программирования, таких как объектно-ориентированный, функциональный и процедурный.
  • Он имеет большое и активное сообщество, которое способствует разработке и поддержке различных библиотек и инструментов для науки о данных.
  • Он имеет мощные библиотеки для обработки и анализа данных, такие как NumPy, Pandas, SciPy и т. д.
  • Имеет мощные библиотеки для визуализации данных, такие как Matplotlib, Seaborn, Plotly и др.
  • Имеет мощные библиотеки для машинного обучения и искусственного интеллекта, такие как Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch и др.

В этой статье мы рассмотрим некоторые основы программирования Python для науки о данных. Мы затронем такие темы, как:

  • Как установить Python и настроить среду для обработки данных.

Установка Python и настройка среды

Чтобы начать использовать Python для науки о данных, нам нужно установить Python и некоторые из основных библиотек и инструментов для обработки данных. Существуют разные способы установки Python и настройки среды, но одним из самых простых и популярных способов является использование Anaconda.

Anaconda — это бесплатный дистрибутив Python с открытым исходным кодом, который поставляется с более чем 1500 пакетами для обработки данных. Anaconda также включает в себя Conda, менеджер пакетов и менеджер среды, который позволяет создавать и управлять несколькими средами Python с разными версиями и пакетами.

Чтобы установить Anaconda, вы можете выполнить следующие действия:

  • Перейдите на веб-сайт Anaconda (https://www.anaconda.com/products/individual) и загрузите установщик для своей операционной системы.
  • Запустите программу установки и следуйте инструкциям на экране. Вы можете выбрать параметры по умолчанию или настроить их в соответствии со своими предпочтениями.
  • После завершения установки вы можете запустить Anaconda Navigator из меню «Пуск» (Windows) или из папки «Приложения» (MacOS). Anaconda Navigator — это графический пользовательский интерфейс, который позволяет получить доступ к различным приложениям и инструментам для обработки данных, таким как Jupyter Notebook, Spyder, RStudio и т. д.

Одним из наиболее часто используемых приложений для обработки данных является Jupyter Notebook. Jupyter Notebook — это интерактивное веб-приложение, которое позволяет создавать и совместно использовать документы, содержащие код, текст, изображения, графики и т. д. Jupyter Notebook идеально подходит для исследовательского анализа и визуализации данных.

Чтобы запустить Jupyter Notebook из Anaconda Navigator, выполните следующие действия:

  • Откройте Anaconda Navigator из меню «Пуск» (Windows) или из папки «Приложения» (MacOS).
  • Нажмите кнопку «Запустить» под блокнотом Jupyter. Это откроет новую вкладку в вашем веб-браузере с панелью инструментов Jupyter Notebook.
  • На панели инструментов вы можете создать новый блокнот, нажав кнопку «Создать» в правом верхнем углу и выбрав Python 3 в раскрывающемся меню. Это откроет новую записную книжку с пустой ячейкой, где вы можете писать и выполнять код Python.

Кроме того, вы также можете запустить Jupyter Notebook из командной строки, введя jupyter notebook в терминале или командной строке. Это также откроет новую вкладку в вашем веб-браузере с панелью управления Jupyter Notebook.