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Python regna sovrano nel mondo della scienza dei dati, ma molti aspiranti (e anche veterani) data scientist scalfiscono solo la superficie delle sue vere capacità. Per padroneggiare veramente l'analisi dei dati con Python, devi avventurarti oltre le nozioni di base e utilizzare tecniche avanzate su misura per una manipolazione efficiente dei dati, l'elaborazione parallela e lo sfruttamento di librerie specializzate.

I set di dati grandi e complessi e le attività ad alta intensità di calcolo che ti imbatterai richiedono più delle competenze Python entry-level.

Questo articolo funge da guida dettagliata volta a migliorare le tue abilità con Python. Approfondiremo le tecniche per velocizzare il tuo codice, utilizzando Python con set di dati di grandi dimensionie trasformare i modelli in servizi web. Nel corso del corso esploreremo i modi per gestire in modo efficace problemi complessi relativi ai dati.

La padronanza della tecniche avanzate di Python per la scienza dei dati è essenziale nell’attuale mercato del lavoro. La maggior parte delle aziende richiede data scientist che abbiano un talento per Python. Django e Flask. 

Questi componenti semplificano l’inclusione delle principali funzionalità di sicurezza, soprattutto nelle nicchie adiacenti, come la corsa Hosting conforme PCI, costruendo un Prodotto SaaS per i pagamenti digitalio anche accettare pagamenti su un sito web.

Allora, che dire dei passaggi pratici? Ecco alcune delle tecniche che puoi iniziare a padroneggiare ora: 

Manipolazione efficiente dei dati con Panda

Una manipolazione efficiente dei dati con Panda ruota attorno allo sfruttamento dei suoi potenti oggetti DataFrame e Series per la gestione e l'analisi dei dati. 

Pandas eccelle in attività come filtraggio, raggruppamento e unire i set di dati, consentendo complesse operazioni di manipolazione dei dati con un codice minimo. La sua funzionalità di indicizzazione, inclusa l'indicizzazione multilivello, consente il recupero e il sezionamento rapido dei dati, rendendolo ideale per lavorare con set di dati di grandi dimensioni. 

Inoltre, Integrazione di Panda con altre analisi dei dati e le librerie di visualizzazione nell'ecosistema Python, come NumPy e Matplotlib, migliorano ulteriormente la sua capacità di analisi efficiente dei dati. 

Queste funzionalità rendono Pandas uno strumento indispensabile nel toolkit di data science. Quindi, anche se Python è un linguaggio estremamente comune, non dovresti vederlo come uno svantaggio. È tanto versatile quanto onnipresente e la padronanza di Python ti consente di fare qualsiasi cosa, dall'analisi statistica, alla pulizia dei dati e alla visualizzazione fino a cose più "di nicchia" come l'utilizzo strumenti vapt e persino elaborazione del linguaggio naturale applicazioni.

Calcolo ad alte prestazioni con NumPy

NumPy migliora in modo significativo la capacità di Python per il calcolo ad alte prestazioni, in particolare attraverso il supporto per grandi, array multidimensionali e matrici. Raggiunge questo obiettivo fornendo una gamma completa di funzioni matematiche progettate per operazioni efficienti su queste strutture dati. 

Uno di caratteristiche principali di NumPy è la sua implementazione in C, che consente l'esecuzione rapida di calcoli matematici complessi utilizzando operazioni vettorizzate. Ciò si traduce in un notevole miglioramento delle prestazioni rispetto all'utilizzo delle strutture dati e dei cicli nativi di Python per attività simili. Ad esempio, compiti come la moltiplicazione di matrici, comuni in molti calcoli scientifici, possono essere eseguiti rapidamente utilizzando funzioni come np.dot(). 

I data scientist possono utilizzare la gestione efficiente degli array e le potenti capacità di calcolo di NumPy per ottenere accelerazioni significative nel loro codice Python, rendendolo praticabile per applicazioni che richiedono elevati livelli di calcolo numerico.

Miglioramento delle prestazioni attraverso il multiprocessing

Migliorare le prestazioni attraverso multielaborazione in Python comporta l'uso del 'multielaborazione' modulo per eseguire attività in parallelo su più core della CPU anziché in sequenza su un singolo core. 

Ciò è particolarmente vantaggioso per le attività legate alla CPU che richiedono risorse di calcolo significative, poiché consente la divisione e l'esecuzione simultanea delle attività, riducendo così il tempo di esecuzione complessivo. L'utilizzo di base prevede la creazione di 'Processi' oggetti e specificando la funzione di destinazione da eseguire in parallelo. 

Inoltre, il 'Piscina' La classe può essere utilizzata per gestire più processi di lavoro e distribuire le attività tra di essi, il che astrae gran parte della gestione manuale dei processi. Meccanismi di comunicazione tra processi come 'Coda' ed 'Tubo' facilitare lo scambio di dati tra processi, mentre le primitive di sincronizzazione come 'Serratura' ed 'Semaforo' garantire che i processi non interferiscano tra loro durante l'accesso alle risorse condivise. 

Per migliorare ulteriormente l'esecuzione del codice, tecniche come Compilazione JIT con librerie come Numba può velocizzare significativamente il codice Python compilando dinamicamente parti del codice in fase di runtime.

Sfruttare le librerie di nicchia per l'analisi dei dati di livello elevato

L'utilizzo di librerie Python specifiche per l'analisi dei dati può potenziare notevolmente il tuo lavoro. Ad esempio, Pandas è perfetto per organizzare e manipolare i dati, mentre PyTorch offre funzionalità avanzate di deep learning con supporto GPU. 

D'altra parte, Plotly e Seaborn possono aiutarti a rendere i tuoi dati più comprensibili e coinvolgenti durante la creazione di visualizzazioni. Per attività più impegnative dal punto di vista computazionale, librerie come LightGBM e XGBoost offrire implementazioni efficienti di algoritmi di potenziamento del gradiente che gestiscono set di dati di grandi dimensioni con elevata dimensionalità.

Ognuna di queste librerie è specializzata in diversi aspetti dell'analisi dei dati e dell'apprendimento automatico, rendendole strumenti preziosi per qualsiasi scienziato dei dati.

La visualizzazione dei dati in Python ha fatto notevoli progressi, offrendo un'ampia gamma di tecniche per mostrare i dati in modi significativi e coinvolgenti. 

La visualizzazione avanzata dei dati non solo migliora l'interpretazione dei dati ma anche aiuta a scoprire i modelli sottostanti, tendenze e correlazioni che potrebbero non essere evidenti attraverso i metodi tradizionali. 

Padroneggiare cosa puoi fare con Python individualmente è indispensabile, ma avere una panoramica di come è possibile utilizzare una piattaforma Python nella massima misura in un contesto aziendale è un punto che sicuramente ti distinguerà dagli altri data scientist.

Ecco alcune tecniche avanzate da considerare:

• Visualizzazioni interattive. Biblioteche come Bokeh e Plotly consentono di creare grafici dinamici con cui gli utenti possono interagire, ad esempio ingrandendo aree specifiche o passando con il mouse sopra i punti dati per visualizzare più informazioni. Questa interattività può rendere i dati complessi più accessibili e comprensibili.

• Tipi di grafici complessi. Oltre ai grafici a linee e a barre di base, Python supporta tipi di grafici avanzati come mappe di calore, box plot, violin plot e grafici ancora più specializzati come i grafici delle nuvole piovose. Ogni tipo di grafico ha uno scopo specifico e può aiutare a evidenziare diversi aspetti dei dati, dalle distribuzioni e correlazioni ai confronti tra gruppi.

• Personalizzazione con matplotlib. matplotlib offre ampie opzioni di personalizzazione, consentendo un controllo preciso sull'aspetto dei grafici. Tecniche come la regolazione dei parametri della trama con plt.getp ed plt.setp funzioni o la manipolazione delle proprietà dei componenti della trama consentono la creazione di figure di qualità editoriale che trasmettono i dati nella migliore luce possibile.

• Visualizzazione di serie temporali. Per i dati temporali, i grafici delle serie temporali possono visualizzare in modo efficace i valori nel tempo, aiutando a identificare tendenze, modelli o anomalie in periodi diversi. Biblioteche come Seaborn semplificano la creazione e la personalizzazione dei grafici delle serie temporali, migliorando l'analisi dei dati basati sul tempo.

Migliorare le prestazioni attraverso multielaborazione in Python consente l'esecuzione di codice parallelo, rendendolo ideale per attività ad uso intensivo della CPU senza richiedere I/O o l'interazione dell'utente. 

Soluzioni diverse sono adatte a scopi diversi: dalla creazione di semplici grafici a linee a complesse dashboard interattive e tutto il resto. Ecco alcuni di quelli popolari: 

1. Info Gram si distingue per la sua interfaccia user-friendly e una libreria di modelli diversificata, adatta a un'ampia gamma di settori, tra cui media, marketing, istruzione e governo. Offre un account base gratuito e vari piani tariffari per funzionalità più avanzate.
2. FusionCharts consente la creazione di oltre 100 diversi tipi di grafici e mappe interattive, progettati sia per progetti web che mobili. Supporta la personalizzazione e offre varie opzioni di esportazione.
3. Plotly offre una sintassi semplice e molteplici opzioni di interattività, adatte anche a chi non ha un background tecnico, grazie alla sua GUI. Tuttavia, la sua versione comunitaria presenta limitazioni come visualizzazioni pubbliche e un numero limitato di estetici.
4. Grafici RAW è un framework open source che enfatizza la visualizzazione dei dati senza codice e con trascinamento della selezione, rendendo i dati complessi visivamente facili da comprendere per tutti. È particolarmente adatto per colmare il divario tra le applicazioni per fogli di calcolo e gli editor di grafica vettoriale.
5. QlikView è preferito dai data scientist affermati per l'analisi di dati su larga scala. Si integra con un'ampia gamma di fonti dati ed è estremamente veloce nell'analisi dei dati.

Padroneggiare le tecniche avanzate di Python è fondamentale per i data scientist per sbloccare tutto il potenziale di questo potente linguaggio. Sebbene le competenze di base di Python siano inestimabili, padroneggiare la manipolazione sofisticata dei dati, l'ottimizzazione delle prestazioni e l'utilizzo di librerie specializzate migliora le tue capacità di analisi dei dati. 

L'apprendimento continuo, l'accettazione delle sfide e il rimanere aggiornati sugli ultimi sviluppi di Python sono fondamentali per diventare un professionista esperto. 

Quindi, investi tempo nella padronanza delle funzionalità avanzate di Python per consentirti di affrontare attività complesse di analisi dei dati, promuovere l'innovazione e prendere decisioni basate sui dati che creano un impatto reale.
 
 

Nahla Davis è uno sviluppatore di software e scrittore di tecnologia. Prima di dedicare il suo lavoro a tempo pieno alla scrittura tecnica, è riuscita, tra le altre cose interessanti, a servire come programmatore capo in un'organizzazione di branding esperienziale Inc. 5,000 i cui clienti includono Samsung, Time Warner, Netflix e Sony.

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• Fonte: 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