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Python はデータ サイエンスの世界で最高の地位に君臨していますが、多くの意欲的な (さらにはベテランの) データ サイエンティストは、その真の機能の表面をなぞっただけです。 Python を使用したデータ分析を真にマスターするには、基本を超えて挑戦する必要があります。 高度な技術を使用する 効率的なデータ操作、並列処理、特殊なライブラリの活用に合わせて調整されています。
大規模で複雑なデータセットや計算負荷の高いタスクを実行するには、入門レベルの Python スキル以上のものが必要です。
この記事は、Python スキルの向上を目的とした詳細なガイドとして機能します。コードを高速化するためのテクニックを詳しく掘り下げていきます。 大規模なデータセットで Python を使用する、モデルを Web サービスに変換します。全体を通して、複雑なデータ問題を効果的に処理する方法を探っていきます。
マスタリング 高度な Python テクニック 現在の雇用市場では、データサイエンスの知識は不可欠です。ほとんどの企業は、Python の知識を持つデータ サイエンティストを必要としています。ジャンゴとフラスコ。
これらのコンポーネントは、特に隣接するニッチ分野での主要なセキュリティ機能の組み込みを合理化します。 PCI準拠のホスティング、建物 デジタル決済向けSaaS製品、またはウェブサイトで支払いを受け入れることさえできます。
では、実際的な手順についてはどうでしょうか?今すぐマスターできるテクニックをいくつか紹介します。
Pandas を使用した効率的なデータ操作
Pandas を使用した効率的なデータ操作は、データの処理と分析に強力な DataFrame オブジェクトと Series オブジェクトを活用することを中心に展開されます。
Pandas は、フィルタリング、グループ化、 データセットの結合、最小限のコードで複雑なデータ操作操作が可能になります。マルチレベルのインデックス作成などのインデックス作成機能により、迅速なデータの取得とスライスが可能になり、大規模なデータセットの操作に最適です。
さらに、 Pandas と他のデータ分析の統合 NumPy や Matplotlib などの Python エコシステムの視覚化ライブラリにより、効率的なデータ分析の機能がさらに強化されます。
これらの機能により、Pandas はデータ サイエンス ツールキットに不可欠なツールとなっています。したがって、Python は非常に一般的な言語ではありますが、これを欠点と見なすべきではありません。遍在的であると同時に多用途性があり、Python を使いこなすことで、統計分析、データ クリーニング、視覚化から、次のようなより「ニッチな」ことまであらゆることを行うことができます。 Vaptツール そして、さえ 自然言語処理 分野の様々なアプリケーションで使用されています。
NumPy によるハイパフォーマンス コンピューティング
NumPy は、特に大規模なデータのサポートを通じて、ハイパフォーマンス コンピューティングのための Python の機能を大幅に強化します。 多次元配列 そして行列。これは、これらのデータ構造に対する効率的な操作のために設計された一連の包括的な数学関数を提供することによって実現されます。
一つ NumPy の主な機能 これは C での実装であり、ベクトル化された演算を使用して複雑な数学的計算を迅速に実行できます。これにより、同様のタスクに Python のネイティブ データ構造とループを使用する場合と比較して、パフォーマンスが大幅に向上します。たとえば、多くの科学計算で一般的な行列乗算などのタスクは、次を使用して迅速に実行できます。 np.dot() のような関数.
データ サイエンティストは、NumPy の配列の効率的な処理と強力な計算機能を使用して、Python コードの大幅な高速化を達成し、高レベルの数値計算を必要とするアプリケーションで実行可能になります。
マルチプロセッシングによるパフォーマンスの向上
パフォーマンスの向上 Python でのマルチプロセッシング ' の使用が含まれますマルチプロセッシング」 タスクを単一コア上で順番に実行するのではなく、複数の CPU コア間で並行して実行するモジュールです。
これは、タスクの分割と同時実行を可能にし、それによって全体の実行時間を短縮できるため、大量の計算リソースを必要とする CPU 依存のタスクにとって特に有利です。基本的な使用法には、「」を作成することが含まれます。プロセス' オブジェクトを指定し、並行して実行するターゲット関数を指定します。
さらに、「プール』 クラスを使用すると、複数のワーカー プロセスを管理し、ワーカー プロセス間でタスクを分散できます。これにより、手動によるプロセス管理の多くが抽象化されます。プロセス間通信メカニズムのようなもの '列' & 「パイプ」 プロセス間のデータ交換を容易にすると同時に、次のような同期プリミティブを使用します。 'ロック' & 'セマフォ' 共有リソースにアクセスするときにプロセスが相互に干渉しないようにします。
コードの実行をさらに強化するには、次のようなテクニックを使用します。 ライブラリを使用した JIT コンパイル Numba などは、実行時にコードの一部を動的にコンパイルすることで、Python コードを大幅に高速化できます。
高度なデータ分析にニッチなライブラリを活用する
データ分析に特定の Python ライブラリを使用すると、作業を大幅に効率化できます。たとえば、Pandas はデータの整理と操作に最適ですが、PyTorch 高度な深層学習機能を提供します GPUサポート付き。
一方、Plotly と Seaborn は、ビジュアライゼーションを作成するときにデータをより理解しやすく魅力的なものにするのに役立ちます。より計算量の多いタスクの場合は、LightGBM や XGBoost などのライブラリを使用します。 効率的な実装を提供する 高次元の大規模なデータセットを処理する勾配ブースティング アルゴリズム。
これらのライブラリはそれぞれ、データ分析と機械学習のさまざまな側面に特化しており、データ サイエンティストにとって貴重なツールとなっています。
Python でのデータ視覚化は大幅に進歩し、有意義で魅力的な方法でデータを表示するための幅広いテクニックを提供しています。
高度なデータ視覚化により、データの解釈が強化されるだけでなく、 根底にあるパターンを明らかにするのに役立ちます従来の方法では明らかではない可能性のある傾向、相関関係。
Python で何ができるかを個別にマスターすることは不可欠ですが、その方法の概要を理解することは重要です。 Python プラットフォームを利用できます エンタープライズ環境で最大限に活用することが、他のデータ サイエンティストと確実に差別化できるポイントです。
考慮すべきいくつかの高度なテクニックを次に示します。
- インタラクティブな視覚化。 のような図書館 ぼけ味 Plotly を使用すると、特定の領域を拡大したり、データ ポイントの上にマウスを移動して詳細情報を表示したりするなど、ユーザーが操作できる動的なプロットを作成できます。この対話性により、複雑なデータをよりアクセスしやすく、理解しやすくすることができます。
- 複雑なグラフの種類。 基本的な折れ線グラフや棒グラフを超えて、Python 高度なチャートタイプをサポート ヒート マップ、ボックス プロット、バイオリン プロット、さらには雨雲プロットなどのより特殊なプロットなどです。各グラフの種類は特定の目的を果たし、分布や相関関係からグループ間の比較まで、データのさまざまな側面を強調するのに役立ちます。
- matplotlib を使用したカスタマイズ。 matplotlib 広範なカスタマイズオプションを提供しますにより、プロットの外観を正確に制御できます。プロットパラメータを調整するなどのテクニック plt.getp & plt.setp 関数を使用したり、プロット コンポーネントのプロパティを操作したりすることで、データを可能な限り最良の状態で伝える出版物品質の図を作成できます。
- 時系列の可視化。時系列データの場合、時系列プロットは時間の経過に伴う値を効果的に表示できるため、さまざまな期間にわたる傾向、パターン、または異常を特定するのに役立ちます。 Seaborn のようなライブラリを使用すると、時系列プロットの作成とカスタマイズが簡単になり、時間ベースのデータの分析が強化されます。
パフォーマンスの向上 Python でのマルチプロセッシング コードの並列実行が可能になるため、IO やユーザーの操作を必要とせずに、CPU を集中的に使用するタスクに最適です。
単純な折れ線グラフの作成から複雑なインタラクティブなダッシュボード、およびその間のあらゆるものまで、さまざまなソリューションがさまざまな目的に適しています。人気のあるもののいくつかを以下に示します。
- インフォグラム ユーザーフレンドリーなインターフェイスと多様なテンプレート ライブラリが際立っており、メディア、マーケティング、教育、政府などの幅広い業界に対応しています。無料の基本アカウントと、より高度な機能を利用できるさまざまな料金プランが提供されます。
- フュージョンチャート Web プロジェクトとモバイル プロジェクトの両方向けに設計された、100 種類を超えるインタラクティブなチャートやマップを作成できます。カスタマイズをサポートし、さまざまなエクスポート オプションを提供します。
- プロット は、GUI のおかげで、技術的な背景がない人にも適した、シンプルな構文と複数の対話型オプションを提供します。ただし、コミュニティ バージョンには、公開ビジュアライゼーションや限られた数の美学などの制限があります。
- RAWグラフ は、ノーコードのドラッグ アンド ドロップによるデータ視覚化を重視したオープンソース フレームワークで、複雑なデータを誰にとっても視覚的に理解しやすくします。これは、スプレッドシート アプリケーションとベクター グラフィック エディターの間のギャップを埋めるのに特に適しています。
- QlikView 大規模データの分析に定評のあるデータ サイエンティストに好まれています。幅広いデータソースと統合され、データ分析が非常に高速になります。
データ サイエンティストがこの強力な言語の可能性を最大限に引き出すには、高度な Python テクニックを習得することが重要です。 Python の基本スキルは非常に貴重ですが、高度なデータ操作、パフォーマンスの最適化、特殊なライブラリの活用をマスターすると、データ分析能力が向上します。
継続的に学習し、課題を受け入れ、最新の Python 開発の最新情報を入手し続けることが、熟練した実践者になるための鍵となります。
したがって、Python の高度な機能の習得に時間を投資して、複雑なデータ分析タスクに取り組み、イノベーションを推進し、実際の影響を生み出すデータ主導の意思決定を行えるようにしてください。
ナフラ・デイビス ソフトウェア開発者およびテクニカルライターです。 テクニカルライティングに専念する前に、彼女は、とりわけ興味深いことに、Samsung、Time Warner、Netflix、Sonyなどのクライアントを持つInc.5,000の体験型ブランディング組織でリードプログラマーを務めることができました。
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- 情報源： 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
