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Python은 데이터 과학 세계에서 최고의 자리를 차지하고 있지만 많은 야심 찬 데이터 과학자(심지어 베테랑)는 Python의 진정한 기능을 표면적으로만 살펴봅니다. Python으로 데이터 분석을 진정으로 마스터하려면 기본 사항을 뛰어넘고 고급 기술을 사용하다 효율적인 데이터 조작, 병렬 처리 및 특수 라이브러리 활용을 위해 맞춤화되었습니다.

대규모의 복잡한 데이터 세트와 계산 집약적인 작업을 수행하려면 입문자 수준의 Python 기술보다 더 많은 것이 필요합니다.

이 문서는 Python 기술 향상을 목표로 하는 자세한 가이드 역할을 합니다. 우리는 코드 속도를 높이는 기술을 탐구할 것입니다. 대규모 데이터 세트에 Python 사용, 모델을 웹 서비스로 전환합니다. 전체적으로 복잡한 데이터 문제를 효과적으로 처리하는 방법을 살펴보겠습니다.

마스터 고급 파이썬 기술 데이터 과학은 현재 취업 시장에서 필수적입니다. 대부분의 회사에는 Python에 능숙한 데이터 과학자가 필요합니다. 장고와 플라스크. 

이러한 구성 요소는 특히 실행과 같은 인접한 틈새 시장에서 주요 보안 기능의 포함을 간소화합니다. PCI 호환 호스팅, 건물 디지털 결제를 위한 SaaS 제품, 또는 웹사이트에서 결제를 수락하는 경우도 있습니다.

그렇다면 실제적인 단계는 어떻습니까? 지금 마스터할 수 있는 몇 가지 기술은 다음과 같습니다. 

Pandas를 사용한 효율적인 데이터 조작

Pandas를 사용한 효율적인 데이터 조작은 데이터 처리 및 분석을 위해 강력한 DataFrame 및 Series 개체를 활용하는 것입니다. 

Pandas는 필터링, 그룹화 및 작업과 같은 작업에 탁월합니다. 데이터세트 병합, 최소한의 코드로 복잡한 데이터 조작 작업이 가능합니다. 다단계 인덱싱을 포함한 인덱싱 기능을 통해 빠른 데이터 검색 및 슬라이싱이 가능하므로 대규모 데이터 세트 작업에 이상적입니다. 

또한, Pandas와 다른 데이터 분석의 통합 NumPy, Matplotlib 등 Python 생태계의 시각화 라이브러리는 효율적인 데이터 분석 기능을 더욱 향상시킵니다. 

이러한 기능 덕분에 Pandas는 데이터 과학 툴킷에서 없어서는 안 될 도구가 되었습니다. 따라서 Python이 매우 일반적인 언어임에도 불구하고 이를 단점으로 간주해서는 안 됩니다. 어디에나 존재하는 만큼 다재다능합니다. Python을 숙달하면 통계 분석, 데이터 정리, 시각화부터 다음과 같은 "틈새" 작업에 이르기까지 모든 작업을 수행할 수 있습니다. Vapt 도구 심지어 자연어 처리 분야의 다양한 어플리케이션에서 사용됩니다.

NumPy를 사용한 고성능 컴퓨팅

NumPy는 특히 대규모 컴퓨팅 지원을 통해 Python의 고성능 컴퓨팅 기능을 크게 향상시킵니다. 다차원 배열 그리고 행렬. 이는 이러한 데이터 구조에 대한 효율적인 작업을 위해 설계된 포괄적인 수학 함수 배열을 제공함으로써 이를 달성합니다. 

하나의 NumPy의 주요 기능 벡터화된 연산을 사용하여 복잡한 수학적 계산을 빠르게 실행할 수 있도록 C로 구현한 것입니다. 이는 유사한 작업에 Python의 기본 데이터 구조 및 루프를 사용하는 것과 비교하여 눈에 띄는 성능 향상을 가져옵니다. 예를 들어, 많은 과학적 계산에서 흔히 사용되는 행렬 곱셈과 같은 작업은 다음을 사용하여 신속하게 실행할 수 있습니다. np.dot()와 같은 함수. 

데이터 과학자는 NumPy의 효율적인 배열 처리와 강력한 계산 기능을 사용하여 Python 코드에서 상당한 속도 향상을 달성할 수 있으므로 높은 수준의 수치 계산이 필요한 애플리케이션에 실행 가능합니다.

멀티프로세싱을 통한 성능 향상

통해 성능 향상 Python의 다중 처리 '를 사용하는 것과 관련이 있습니다.다중 처리' 단일 코어에서 순차적으로 실행하는 대신 여러 CPU 코어에서 병렬로 작업을 실행하는 모듈입니다. 

이는 작업의 분할 및 동시 실행을 허용하여 전체 실행 시간을 단축하므로 상당한 계산 리소스가 필요한 CPU 바인딩 작업에 특히 유리합니다. 기본 사용법에는 '프로세스' 객체를 지정하고 병렬로 실행할 대상 함수를 지정합니다. 

추가적으로 '수영장' 클래스는 여러 작업자 프로세스를 관리하고 작업을 분배하는 데 사용할 수 있으므로 수동 프로세스 관리의 대부분이 추상화됩니다. 다음과 같은 프로세스 간 통신 메커니즘 '대기줄' 과 '파이프' 프로세스 간 데이터 교환을 촉진하는 동시에 다음과 같은 동기화 기본 요소를 사용합니다. '자물쇠' 과 '신호기' 공유 리소스에 액세스할 때 프로세스가 서로 간섭하지 않도록 합니다. 

코드 실행을 더욱 향상시키기 위해 다음과 같은 기술이 사용됩니다. 라이브러리를 사용한 JIT 컴파일 Numba와 같은 기능은 런타임에 코드의 일부를 동적으로 컴파일하여 Python 코드 속도를 크게 높일 수 있습니다.

향상된 데이터 분석을 위해 틈새 라이브러리 활용

데이터 분석을 위해 특정 Python 라이브러리를 사용하면 작업 속도가 크게 향상될 수 있습니다. 예를 들어 Pandas는 데이터를 구성하고 조작하는 데 완벽한 반면 PyTorch는 고급 딥러닝 기능을 제공합니다. GPU 지원. 

반면에 Plotly와 Seaborn은 시각화를 만들 때 데이터를 더 이해하기 쉽고 매력적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 더 많은 계산이 필요한 작업의 경우 LightGBM 및 XGBoost와 같은 라이브러리 효율적인 구현 제공 높은 차원의 대규모 데이터 세트를 처리하는 그래디언트 부스팅 알고리즘.

이러한 각 라이브러리는 데이터 분석 및 기계 학습의 다양한 측면을 전문적으로 다루므로 모든 데이터 과학자에게 유용한 도구입니다.?

Python의 데이터 시각화는 의미 있고 매력적인 방식으로 데이터를 표시하기 위한 다양한 기술을 제공하면서 크게 발전했습니다. 

고급 데이터 시각화는 데이터 해석을 향상시킬 뿐만 아니라 기본 패턴을 찾아내는 데 도움이 됩니다., 추세, 기존 방법으로는 명확하지 않을 수 있는 상관관계를 파악합니다. 

Python으로 개별적으로 수행할 수 있는 작업을 마스터하는 것은 필수입니다. Python 플랫폼을 활용할 수 있습니다. 엔터프라이즈 환경에서 최대한 활용하는 것은 다른 데이터 과학자와 확실히 차별화되는 점입니다.

고려해야 할 몇 가지 고급 기술은 다음과 같습니다.

• 대화형 시각화. 같은 도서관 나뭇잎 Plotly를 사용하면 특정 영역을 확대하거나 더 많은 정보를 보기 위해 데이터 포인트 위로 마우스를 가져가는 등 사용자가 상호 작용할 수 있는 동적 플롯을 생성할 수 있습니다. 이러한 상호작용을 통해 복잡한 데이터에 더 쉽게 접근하고 이해할 수 있습니다.

• 복잡한 차트 유형. 기본적인 선 및 막대 차트를 넘어 Python 고급 차트 유형 지원 히트 맵, 상자 플롯, 바이올린 플롯, 비구름 플롯과 같은 더욱 전문화된 플롯 등이 있습니다. 각 차트 유형은 특정 용도로 사용되며 분포 및 상관관계부터 그룹 간 비교까지 데이터의 다양한 측면을 강조하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• matplotlib를 사용한 사용자 정의. 매트플롯립 광범위한 사용자 정의 옵션 제공, 플롯의 모양을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 플롯 매개변수를 조정하는 것과 같은 기술 plt.getp 과 plt.setp 기능을 사용하거나 플롯 구성 요소의 속성을 조작하면 데이터를 가능한 한 최상의 상태로 전달하는 출판 품질의 수치를 생성할 수 있습니다.

• 시계열 시각화. 시간 데이터의 경우 시계열 도표는 시간에 따른 값을 효과적으로 표시하여 다양한 기간에 걸쳐 추세, 패턴 또는 이상 현상을 식별하는 데 도움이 됩니다. Seaborn과 같은 라이브러리를 사용하면 시계열 도표를 간단하게 생성하고 사용자 정의할 수 있어 시간 기반 데이터 분석이 향상됩니다.

통해 성능 향상 Python의 다중 처리 병렬 코드 실행이 가능하므로 IO 또는 사용자 상호 작용 없이 CPU 집약적인 작업에 이상적입니다. 

다양한 솔루션은 간단한 꺾은선형 차트 생성부터 복잡한 대화형 대시보드 및 그 사이의 모든 것에 이르기까지 다양한 목적에 적합합니다. 다음은 인기 있는 것들 중 일부입니다: 

1. 인포 그램 미디어, 마케팅, 교육, 정부 등 다양한 산업 분야에 적합한 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 템플릿 라이브러리가 돋보입니다. 무료 기본 계정과 고급 기능을 위한 다양한 가격 계획을 제공합니다.
2. 퓨전 차트 웹 및 모바일 프로젝트용으로 설계된 100가지가 넘는 다양한 유형의 대화형 차트 및 지도를 생성할 수 있습니다. 사용자 정의를 지원하고 다양한 내보내기 옵션을 제공합니다.
3. 플롯 GUI 덕분에 기술적인 배경 지식이 없는 사람들에게도 적합한 간단한 구문과 다양한 상호 작용 옵션을 제공합니다. 그러나 커뮤니티 버전에는 공개 시각화 및 제한된 수의 미적 측면과 같은 제한 사항이 있습니다.
4. RAW그래프 코드가 필요 없는 드래그 앤 드롭 방식의 데이터 시각화를 강조하는 오픈 소스 프레임워크로, 복잡한 데이터를 모든 사람이 시각적으로 쉽게 이해할 수 있도록 해줍니다. 특히 스프레드시트 애플리케이션과 벡터 그래픽 편집기 사이의 격차를 해소하는 데 적합합니다.
5. Qlik 보기 대규모 데이터 분석을 위해 잘 알려진 데이터 과학자들이 선호합니다. 광범위한 데이터 소스와 통합되며 데이터 분석 속도가 매우 빠릅니다.

데이터 과학자가 이 강력한 언어의 잠재력을 최대한 활용하려면 고급 Python 기술을 마스터하는 것이 중요합니다. 기본적인 Python 기술은 매우 중요하지만 정교한 데이터 조작, 성능 최적화 및 전문 라이브러리 활용을 익히면 데이터 분석 능력이 향상됩니다. 

지속적인 학습, 도전 과제 수용, 최신 Python 개발에 대한 최신 정보 유지는 능숙한 실무자가 되기 위한 핵심입니다. 

따라서 Python의 고급 기능을 익히는 데 시간을 투자하여 복잡한 데이터 분석 작업을 처리하고, 혁신을 주도하고, 실질적인 영향을 미치는 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 역량을 강화하세요.
 
 

나흘 라 데이비스 소프트웨어 개발자이자 기술 작가입니다. 전 시간을 기술 저술에 전념하기 전에 그녀는 삼성, 타임 워너, 넷플릭스, 소니를 고객으로 하는 Inc. 5,000 경험 브랜딩 조직에서 리드 프로그래머로 일할 수 있었습니다.

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• 출처: 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