Kép Freepik
 

A Python uralkodik az adattudományi világban, de sok törekvő (sőt veterán) adattudós csak megkarcolja valódi képességeinek felszínét. Ahhoz, hogy valóban elsajátítsa az adatelemzést a Python segítségével, túl kell lépnie az alapokon és fejlett technikákat használjon hatékony adatkezelésre, párhuzamos feldolgozásra és speciális könyvtárak kihasználására szabott.

A nagy, összetett adatkészletek és a számításigényes feladatok, amelyekbe bele fog futni, többet követelnek meg, mint belépő szintű Python-készségeket.

Ez a cikk részletes útmutatóként szolgál Python-készségeinek fejlesztésére. Megvizsgáljuk a kód felgyorsításának technikáit, Python használata nagy adatkészletekkelés a modellek webszolgáltatásokká alakítását. Mindvégig megvizsgáljuk az összetett adatproblémák hatékony kezelésének módjait.

mastering fejlett Python technikák az adattudomány számára elengedhetetlen a jelenlegi munkaerőpiacon. A legtöbb cégnek olyan adattudósokra van szüksége, akik jártasak a Pythonban. Django és Lombik. 

Ezek az összetevők leegyszerűsítik a kulcsfontosságú biztonsági funkciók beépítését, különösen a szomszédos résekben, például a futásban PCI-kompatibilis tárhely, épület a SaaS termék digitális fizetésekhez, vagy akár fizetések elfogadása egy webhelyen.

Szóval, mi a helyzet a gyakorlati lépésekkel? Íme néhány technika, amelyet most elkezdhet elsajátítani: 

Hatékony adatkezelés pandákkal

A Pandas hatékony adatkezelése a nagy teljesítményű DataFrame és Series objektumok kihasználásán alapul az adatok kezelésére és elemzésére. 

A pandák olyan feladatokban jeleskednek, mint a szűrés, csoportosítás és adathalmazok összevonása, amely lehetővé teszi a bonyolult adatkezelési műveleteket minimális kóddal. Indexelési funkciója, beleértve a többszintű indexelést is, gyors adatlekérést és -szeletelést tesz lehetővé, így ideális a nagy adatkészletekkel való munkavégzéshez. 

Emellett, Pandák integrációja más adatelemzéssel és a Python ökoszisztéma vizualizációs könyvtárai, mint például a NumPy és a Matplotlib, tovább javítják a hatékony adatelemzés képességét. 

Ezek a funkciók a Pandákat az adattudományi eszköztár nélkülözhetetlen eszközévé teszik. Tehát bár a Python rendkívül gyakori nyelv, ezt nem szabad hátránynak tekinteni. Olyan sokoldalú, mint amennyire mindenütt jelen van – a Python elsajátítása pedig lehetővé teszi, hogy a statisztikai elemzéstől, az adattisztítástól és a vizualizációtól kezdve a „résesebb” dolgokig, mint pl. vapt szerszámok és még természetes nyelvfeldolgozás alkalmazásokat.

Nagy teljesítményű számítástechnika NumPy segítségével

A NumPy jelentősen megnöveli a Python képességét a nagy teljesítményű számítástechnika terén, különösen azáltal, hogy támogatja a nagy, többdimenziós tömbök és mátrixok. Ezt úgy éri el, hogy matematikai függvények átfogó tömbjét kínálja, amelyek az adatstruktúrákon való hatékony műveletekre szolgálnak. 

Az egyik a NumPy legfontosabb jellemzői ennek C nyelven történő megvalósítása, amely lehetővé teszi összetett matematikai számítások gyors végrehajtását vektorizált műveletek segítségével. Ez jelentős teljesítményjavulást eredményez a Python natív adatstruktúráinak és hurkainak hasonló feladatokhoz való használatához képest. Például az olyan feladatok, mint a mátrixszorzás, amelyek számos tudományos számításban gyakoriak, gyorsan végrehajthatók olyan függvények, mint az np.dot(). 

Az adattudósok a NumPy hatékony tömbkezelését és nagy teljesítményű számítási képességeit használhatják Python-kódjuk jelentős felgyorsítására, ami életképessé teszi azt a magas szintű numerikus számítást igénylő alkalmazások számára.

A teljesítmény növelése többfeldolgozással

A teljesítmény fokozása révén több feldolgozás Pythonban a "több feldolgozás modul a feladatok párhuzamos futtatásához több CPU-magon keresztül, ahelyett, hogy egymás után egyetlen magon futnának. 

Ez különösen előnyös a CPU-hoz kötött feladatoknál, amelyek jelentős számítási erőforrásokat igényelnek, mivel lehetővé teszi a feladatok felosztását és egyidejű végrehajtását, ezáltal csökkentve a teljes végrehajtási időt. Az alapvető használat magában foglalja a "Folyamat' objektumokat, és megadja a párhuzamosan végrehajtandó célfüggvényt. 

Ezenkívül a 'medence" osztály használható több dolgozói folyamat kezelésére és a feladatok elosztására közöttük, ami a manuális folyamatkezelés nagy részét elvonja. A folyamatok közötti kommunikációs mechanizmusok, mint pl "Várólista" és a 'Cső' megkönnyítik a folyamatok közötti adatcserét, míg a szinkronizálási primitívek, mint pl 'Zár' és a 'Szemafor' biztosítsa, hogy a folyamatok ne zavarják egymást a megosztott erőforrásokhoz való hozzáférés során. 

A kódvégrehajtás további javítása érdekében olyan technikák, mint pl JIT összeállítás könyvtárakkal például a Numba jelentősen felgyorsíthatja a Python kódot azáltal, hogy futás közben dinamikusan fordítja le a kód egyes részeit.

A szűkös könyvtárak kihasználása az emelt szintű adatelemzés érdekében

Ha konkrét Python-könyvtárakat használ adatelemzéshez, jelentősen felgyorsíthatja munkáját. Például a Pandas tökéletes az adatok rendszerezésére és manipulálására, míg a PyTorch fejlett mély tanulási képességeket kínál GPU támogatással. 

Másrészt a Plotly és a Seaborn segíthet az adatok érthetőbbé és vonzóbbá tételében a vizualizációk létrehozásakor. A számításigényesebb feladatokhoz olyan könyvtárak, mint a LightGBM és az XGBoost hatékony megvalósítást kínálnak gradiens-növelő algoritmusok, amelyek nagy adatkészleteket kezelnek nagy dimenzióval.

Ezen könyvtárak mindegyike az adatelemzés és a gépi tanulás különböző aspektusaira specializálódott, így értékes eszközökké válnak bármely adatkutató számára.?

Az adatvizualizáció a Pythonban jelentősen fejlődött, és technikák széles skáláját kínálja az adatok értelmes és vonzó megjelenítésére. 

A fejlett adatvizualizáció nemcsak az adatok értelmezését javítja, hanem azt is segít a mögöttes minták feltárásában, trendek és összefüggések, amelyek a hagyományos módszerekkel esetleg nem nyilvánvalóak. 

Elengedhetetlen annak elsajátítása, hogy mit tehet a Pythonnal egyénileg – de áttekintést kell adni arról, hogyan Python platform használható a legteljesebb mértékben a vállalati környezetben az a pont, amely biztosan megkülönbözteti Önt a többi adatkutatótól.

Íme néhány fejlett technika, amelyet figyelembe kell venni:

• Interaktív vizualizációk. A könyvtárak, mint Bokeh és a Plotly lehetővé teszi a dinamikus diagramok létrehozását, amelyekkel a felhasználók interakcióba léphetnek, például ráközelíthetnek bizonyos területekre vagy az egérmutatót az adatpontok fölé vihetik, hogy további információkat láthassanak. Ez az interaktivitás az összetett adatokat hozzáférhetőbbé és érthetőbbé teheti.

• Összetett diagramtípusok. Az alap vonal- és oszlopdiagramokon túl, Python támogatja a fejlett diagramtípusokat mint például a hőtérképek, a dobozok, a hegedűtáblák és a még speciálisabb parcellák, például az esőfelhő-táblák. Mindegyik diagramtípus meghatározott célt szolgál, és segíthet kiemelni az adatok különböző aspektusait, az eloszlástól és a korrelációtól a csoportok közötti összehasonlításig.

• Testreszabás a matplotlib segítségével. matplotlib széleskörű testreszabási lehetőségeket kínál, amely lehetővé teszi a parcellák megjelenésének pontos szabályozását. Olyan technikák, mint például a diagramparaméterek beállítása plt.getp és a plt.setp függvények vagy a plot-összetevők tulajdonságainak manipulálása lehetővé teszi olyan publikációs minőségű figurák létrehozását, amelyek a lehető legjobb megvilágításban közvetítik adatait.

• Idősorok megjelenítése. Időbeli adatok esetén az idősoros diagramok hatékonyan jeleníthetnek meg értékeket az idő múlásával, segítve a trendek, minták vagy anomáliák azonosítását a különböző időszakokban. A Seaborn-hoz hasonló könyvtárak egyszerűvé teszik az idősorok létrehozását és testreszabását, javítva az időalapú adatok elemzését.

A teljesítmény fokozása révén több feldolgozás Pythonban lehetővé teszi a párhuzamos kódvégrehajtást, így ideális CPU-igényes feladatokhoz, IO vagy felhasználói beavatkozás nélkül. 

A különböző megoldások különböző célokra alkalmasak – az egyszerű vonaldiagramok létrehozásától az összetett interaktív irányítópultokig és minden, ami a kettő között van. Íme néhány a legnépszerűbbek közül: 

1. Infogram kiemelkedik felhasználóbarát felületéről és változatos sablonkönyvtáráról, amely az iparágak széles skáláját szolgálja ki, beleértve a médiát, a marketinget, az oktatást és a kormányzatot. Ingyenes alapfiókot és különféle árazási terveket kínál a fejlettebb funkciókhoz.
2. FusionCharts több mint 100 különböző típusú interaktív diagram és térkép létrehozását teszi lehetővé, webes és mobil projektekhez egyaránt. Támogatja a testreszabást és különféle exportálási lehetőségeket kínál.
3. Teljességgel egyszerű szintaxist és többféle interaktivitási lehetőséget kínál, amelyek a grafikus felhasználói felületnek köszönhetően még azok számára is megfelelőek, akik nem rendelkeznek műszaki háttérrel. A közösségi verziónak azonban vannak olyan korlátai, mint a nyilvános vizualizációk és korlátozott számú esztétika.
4. RAWGraphok egy nyílt forráskódú keretrendszer, amely a kód nélküli, fogd és vidd adatvizualizációt hangsúlyozza, így az összetett adatok vizuálisan mindenki számára könnyen érthetővé válnak. Különösen alkalmas a táblázatkezelő alkalmazások és a vektorgrafikus szerkesztők közötti szakadék áthidalására.
5. Qlik View a jól megalapozott adattudósok kedvelik a nagyszabású adatok elemzésekor. Az adatforrások széles skálájával integrálható, és rendkívül gyors az adatelemzésben.

A fejlett Python-technikák elsajátítása kulcsfontosságú az adattudósok számára, hogy kiaknázzák e hatalmas nyelvben rejlő lehetőségeket. Míg az alapvető Python-készségek felbecsülhetetlen értékűek, a kifinomult adatkezelés, a teljesítményoptimalizálás és a speciális könyvtárak kihasználása növeli az adatelemzési képességeket. 

A folyamatos tanulás, a kihívások elfogadása és a legújabb Python-fejlesztésekkel kapcsolatos naprakész információk kulcsfontosságúak ahhoz, hogy gyakorló gyakorlóvá váljunk. 

Fektessen tehát időt a Python fejlett funkcióinak elsajátításába, hogy képessé tegye magát összetett adatelemzési feladatokkal való megbirkózásra, az innováció ösztönzésére és a valódi hatást kiváltó, adatvezérelt döntések meghozatalára.
 
 

Nahla Davies szoftverfejlesztő és műszaki író. Mielőtt munkáját teljes munkaidőben a műszaki írásnak szentelte volna, sikerült – többek között – vezető programozóként szolgálnia egy Inc. 5,000 tapasztalati márkaépítő szervezetnél, amelynek ügyfelei között szerepel a Samsung, a Time Warner, a Netflix és a Sony.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: 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