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Python ist in der Welt der Datenwissenschaft führend, doch viele aufstrebende (und sogar erfahrene) Datenwissenschaftler kratzen nur an der Oberfläche seiner wahren Fähigkeiten. Um die Datenanalyse mit Python wirklich zu beherrschen, müssen Sie über die Grundlagen hinausgehen fortgeschrittene Techniken anwenden Zugeschnitten auf effiziente Datenbearbeitung, Parallelverarbeitung und Nutzung spezialisierter Bibliotheken.

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

Dieser Artikel dient als detaillierter Leitfaden zur Verbesserung Ihrer Python-Kenntnisse. Wir befassen uns mit Techniken zur Beschleunigung Ihres Codes. Verwendung von Python mit großen Datenmengenund Umwandlung von Modellen in Webdienste. Dabei werden wir Wege untersuchen, wie wir komplexe Datenprobleme effektiv lösen können.

Mastering fortgeschrittene Python-Techniken Denn Data Science ist auf dem aktuellen Arbeitsmarkt unverzichtbar. Die meisten Unternehmen benötigen Datenwissenschaftler, die ein Händchen für Python haben. Django und Flask. 

Diese Komponenten optimieren die Integration wichtiger Sicherheitsfunktionen, insbesondere in angrenzenden Nischen wie dem Laufen PCI-konformes Hosting, Gebäude a SaaS-Produkt für digitale Zahlungenoder sogar Zahlungen auf einer Website akzeptieren.

Wie sieht es also mit praktischen Schritten aus? Hier sind einige der Techniken, die Sie jetzt beherrschen können: 

Effiziente Datenmanipulation mit Pandas

Bei der effizienten Datenbearbeitung mit Pandas geht es darum, die leistungsstarken DataFrame- und Series-Objekte für die Verarbeitung und Analyse von Daten zu nutzen. 

Pandas zeichnet sich durch Aufgaben wie Filtern, Gruppieren usw. aus Datensätze zusammenführenDies ermöglicht komplizierte Datenmanipulationsvorgänge mit minimalem Code. Seine Indizierungsfunktionalität, einschließlich der mehrstufigen Indizierung, ermöglicht den schnellen Datenabruf und das Slicing und ist somit ideal für die Arbeit mit großen Datensätzen. 

Zusätzlich Integration von Pandas mit anderen Datenanalysen und Visualisierungsbibliotheken im Python-Ökosystem, wie NumPy und Matplotlib, verbessern die Fähigkeit zur effizienten Datenanalyse weiter. 

Diese Funktionalitäten machen Pandas zu einem unverzichtbaren Werkzeug im Data-Science-Toolkit. 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 Vapt-Tools und sogar Verarbeitung natürlicher Sprache um weitere Anwendungsbeispiele zu finden.

Hochleistungsrechnen mit NumPy

NumPy verbessert die Leistungsfähigkeit von Python für Hochleistungsrechnen erheblich, insbesondere durch die Unterstützung großer, mehrdimensionale Arrays und Matrizen. Dies wird durch die Bereitstellung einer umfassenden Reihe mathematischer Funktionen erreicht, die für effiziente Operationen an diesen Datenstrukturen entwickelt wurden. 

Einer der Hauptmerkmale von NumPy ist seine Implementierung in C, die eine schnelle Ausführung komplexer mathematischer Berechnungen mithilfe vektorisierter Operationen ermöglicht. Dies führt zu einer deutlichen Leistungsverbesserung im Vergleich zur Verwendung der nativen Datenstrukturen und Schleifen von Python für ähnliche Aufgaben. Beispielsweise können Aufgaben wie die Matrizenmultiplikation, die in vielen wissenschaftlichen Berechnungen üblich sind, schnell mit ausgeführt werden Funktionen wie np.dot(). 

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

Leistungssteigerung durch Multiprocessing

Leistungssteigerung durch Multiverarbeitung in Python beinhaltet die Verwendung des '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 es die Aufteilung und gleichzeitige Ausführung von Aufgaben ermöglicht und dadurch die Gesamtausführungszeit verkürzt. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von 'Verfahren' Objekte und Angabe der Zielfunktion, die parallel ausgeführt werden soll. 

Zusätzlich ist das 'Schwimmbad' Die Klasse kann verwendet werden, um mehrere Arbeitsprozesse zu verwalten und Aufgaben auf sie zu verteilen, wodurch ein Großteil der manuellen Prozessverwaltung abstrahiert wird. Kommunikationsmechanismen zwischen Prozessen wie 'Warteschlange' und 'Rohre' erleichtern den Datenaustausch zwischen Prozessen, während Synchronisationsprimitive wie z 'Sperren' 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 JIT-Kompilierung mit Bibliotheken wie Numba kann Python-Code erheblich beschleunigen, indem Teile des Codes zur Laufzeit dynamisch kompiliert werden.

Nutzung von Nischenbibliotheken für eine bessere Datenanalyse

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

Andererseits können Plotly und Seaborn dabei helfen, Ihre Daten bei der Erstellung von Visualisierungen verständlicher und ansprechender zu machen. Für rechenintensivere Aufgaben eignen sich Bibliotheken wie LightGBM und XGBoost bieten effiziente Umsetzungen von Gradientenverstärkungsalgorithmen, die große Datensätze mit hoher Dimensionalität 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 an Techniken zur sinnvollen und ansprechenden Darstellung von Daten. 

Die erweiterte Datenvisualisierung verbessert nicht nur die Interpretation von Daten, sondern auch Hilft dabei, zugrunde liegende Muster aufzudecken, Trends und Korrelationen, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise nicht erkennbar sind. 

Es ist unerlässlich, zu beherrschen, was man mit Python individuell machen kann – aber einen Überblick darüber zu haben, wie Es kann eine Python-Plattform verwendet werden In einem Unternehmensumfeld in vollem Umfang zu arbeiten, ist ein Punkt, der Sie mit Sicherheit von anderen Datenwissenschaftlern unterscheidet.

Hier sind einige fortgeschrittene Techniken, die Sie berücksichtigen sollten:

• Interaktive Visualisierungen. Bibliotheken wie Bokeh und Plotly ermöglichen die Erstellung dynamischer Diagramme, mit denen Benutzer interagieren können, z. B. indem sie 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. Python geht über einfache Linien- und Balkendiagramme hinaus unterstützt erweiterte Diagrammtypen wie Heatmaps, Boxplots, Violinplots und noch speziellere Plots wie Regenwolkenplots. 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, was eine präzise Kontrolle über das Erscheinungsbild von Plots ermöglicht. Techniken wie das Anpassen von Plotparametern mit plt.getp und plt.setp Funktionen oder die Manipulation der Eigenschaften von Plotkomponenten ermöglichen die Erstellung von Abbildungen in Publikationsqualität, 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 die Analyse zeitbasierter Daten.

Leistungssteigerung durch Multiverarbeitung in Python ermöglicht die parallele Codeausführung und eignet sich daher ideal für CPU-intensive Aufgaben, ohne dass E/A- oder Benutzerinteraktionen 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. Infografik 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. FusionCharts ermöglicht die Erstellung von über 100 verschiedenen Arten interaktiver Diagramme und Karten, die sowohl für Web- als auch für mobile Projekte konzipiert sind. Es unterstützt die Anpassung und bietet verschiedene Exportoptionen.
3. Plot bietet eine einfache Syntax und mehrere Interaktivitätsoptionen, die dank seiner grafischen Benutzeroberfläche auch für Personen ohne technische Vorkenntnisse geeignet sind. Die Community-Version weist jedoch Einschränkungen wie öffentliche Visualisierungen und eine begrenzte Anzahl ästhetischer Elemente auf.
4. RAWGraphen 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, um die Lücke zwischen Tabellenkalkulationsanwendungen und Vektorgrafik-Editoren zu schließen.
5. QlikView wird von etablierten Datenwissenschaftlern zur Analyse großer Datenmengen 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 Annehmen von Herausforderungen und das Bleiben über die neuesten Python-Entwicklungen sind der Schlüssel zu einem kompetenten Praktiker. 

Investieren Sie also Zeit in die Beherrschung der erweiterten Funktionen von Python, um sich in die Lage zu versetzen, komplexe Datenanalyseaufgaben zu bewältigen, Innovationen voranzutreiben und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die echte Auswirkungen haben.
 
 

Nahla Davis ist Softwareentwickler und Tech Writer. Bevor sie ihre Arbeit ganz der technischen Redaktion widmete, schaffte sie es – neben anderen faszinierenden Dingen – als leitende Programmiererin bei einer erfahrungsorientierten Branding-Organisation von Inc. 5,000 zu arbeiten, zu deren Kunden Samsung, Time Warner, Netflix und Sony zählen.

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• Quelle: https://www.kdnuggets.com/mastering-python-for-data-science-beyond-the-basics?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=mastering-python-for-data-science-beyond-the-basics