Afbeelding van Freepik
 

Python regeert oppermachtig in de datawetenschapswereld, maar veel ambitieuze (en zelfs ervaren) datawetenschappers hebben slechts het topje van de ijsberg van zijn ware mogelijkheden. Om de data-analyse met Python echt onder de knie te krijgen, moet je verder gaan dan de basis geavanceerde technieken gebruiken op maat gemaakt voor efficiënte gegevensmanipulatie, parallelle verwerking en het benutten van gespecialiseerde bibliotheken.

De grote, complexe datasets en rekenintensieve taken waarmee u te maken krijgt, vereisen meer dan Python-vaardigheden op instapniveau.

Dit artikel dient als een gedetailleerde gids gericht op het verbeteren van uw Python-vaardigheden. We verdiepen ons in technieken om uw code te versnellen, Python gebruiken met grote datasetsen het omzetten van modellen in webservices. Gedurende de hele cursus onderzoeken we manieren om complexe gegevensproblemen effectief aan te pakken.

het beheersen van geavanceerde Python-technieken want data science is essentieel op de huidige arbeidsmarkt. De meeste bedrijven hebben datawetenschappers nodig die talent hebben voor Python. Django en Kolf. 

Deze componenten stroomlijnen de integratie van belangrijke beveiligingsfuncties, vooral in aangrenzende niches, zoals hardlopen PCI-compatibele hosting, een .... bouwen SaaS-product voor digitale betalingen, of zelfs betalingen accepteren op een website.

Hoe zit het dan met praktische stappen? Hier zijn enkele van de technieken die u nu kunt gaan beheersen: 

Efficiënte gegevensmanipulatie met Panda's

Efficiënte gegevensmanipulatie met Pandas draait om het benutten van de krachtige DataFrame- en Series-objecten voor het verwerken en analyseren van gegevens. 

Pandas blinkt uit in taken als filteren, groeperen en datasets samenvoegen, waardoor ingewikkelde gegevensmanipulatiebewerkingen met minimale code mogelijk zijn. De indexeringsfunctionaliteit, inclusief indexering op meerdere niveaus, maakt het snel ophalen en segmenteren van gegevens mogelijk, waardoor het ideaal is voor het werken met grote datasets. 

Bovendien Integratie van Panda's met andere data-analyse en visualisatiebibliotheken in het Python-ecosysteem, zoals NumPy en Matplotlib, vergroten de mogelijkheden voor efficiënte gegevensanalyse verder. 

Deze functionaliteiten maken Panda’s tot een onmisbare tool in de data science toolkit. Dus ook al is Python een extreem veelgebruikte taal, je moet dit niet als een nadeel beschouwen. Het is net zo veelzijdig als alomtegenwoordig - en als je Python beheerst, kun je alles doen, van statistische analyses, het opschonen van gegevens en visualisatie tot meer ‘niche’-zaken zoals het gebruik van vapt-gereedschappen en zelfs natuurlijke taalverwerking toepassingen.

Hoogwaardig computergebruik met NumPy

NumPy verbetert de mogelijkheden van Python voor high-performance computing aanzienlijk, vooral door de ondersteuning voor grote, multidimensionale arrays en matrixen. Het bereikt dit door een uitgebreide reeks wiskundige functies te bieden die zijn ontworpen voor efficiënte bewerkingen op deze datastructuren. 

Een van de belangrijkste kenmerken van NumPy is de implementatie ervan in C, wat een snelle uitvoering van complexe wiskundige berekeningen mogelijk maakt met behulp van gevectoriseerde bewerkingen. Dit resulteert in een opmerkelijke prestatieverbetering vergeleken met het gebruik van Python's eigen datastructuren en lussen voor soortgelijke taken. Taken zoals matrixvermenigvuldiging, die gebruikelijk zijn in veel wetenschappelijke berekeningen, kunnen bijvoorbeeld snel worden uitgevoerd met behulp van functies zoals np.dot(). 

Datawetenschappers kunnen NumPy's efficiënte omgang met arrays en krachtige rekenmogelijkheden gebruiken om aanzienlijke versnellingen in hun Python-code te realiseren, waardoor het haalbaar wordt voor toepassingen die een hoog niveau van numerieke berekeningen vereisen.

Prestaties verbeteren door multiprocessing

Prestaties verbeteren door multiverwerking in Python omvat het gebruik van de 'multiverwerking' module om taken parallel uit te voeren over meerdere CPU-kernen in plaats van opeenvolgend op één enkele kern. 

Dit is met name voordelig voor CPU-gebonden taken die aanzienlijke rekenbronnen vereisen, omdat het de verdeling en gelijktijdige uitvoering van taken mogelijk maakt, waardoor de algehele uitvoeringstijd wordt verkort. Het basisgebruik omvat het creëren van 'Proces' objecten en specificeert de doelfunctie die parallel moet worden uitgevoerd. 

Bovendien is de 'Zwembad' class kan worden gebruikt om meerdere werkprocessen te beheren en taken onder hen te verdelen, waardoor een groot deel van het handmatige procesbeheer wordt geabstraheerd. Communicatiemechanismen tussen processen, zoals 'Wachtrij' en 'Pijp' vergemakkelijken de uitwisseling van gegevens tussen processen, terwijl synchronisatieprimitieven zoals 'Slot' en 'Semaphore' ervoor te zorgen dat processen elkaar niet hinderen bij de toegang tot gedeelde bronnen. 

Om de uitvoering van code verder te verbeteren, zijn technieken zoals JIT-compilatie met bibliotheken zoals Numba kan de Python-code aanzienlijk versnellen door delen van de code tijdens runtime dynamisch te compileren.

Nichebibliotheken benutten voor verbeterde data-analyse

Het gebruik van specifieke Python-bibliotheken voor data-analyse kan uw werk aanzienlijk verbeteren. Pandas is bijvoorbeeld perfect voor het organiseren en manipuleren van gegevens, terwijl PyTorch biedt geavanceerde deep-learningmogelijkheden met GPU-ondersteuning. 

Aan de andere kant kunnen Plotly en Seaborn u helpen uw gegevens begrijpelijker en boeiender te maken bij het maken van visualisaties. Voor meer rekenintensieve taken zijn bibliotheken zoals LightGBM en XGBoost beschikbaar bieden efficiënte implementaties van gradiëntverhogende algoritmen die grote datasets met hoge dimensionaliteit verwerken.

Elk van deze bibliotheken is gespecialiseerd in verschillende aspecten van data-analyse en machinaal leren, waardoor ze waardevolle hulpmiddelen zijn voor elke datawetenschapper.

Datavisualisatie in Python heeft aanzienlijke vooruitgang geboekt en biedt een breed scala aan technieken om gegevens op betekenisvolle en boeiende manieren te presenteren. 

Geavanceerde datavisualisatie verbetert niet alleen de interpretatie van gegevens, maar ook helpt bij het blootleggen van onderliggende patronen, trends en correlaties die misschien niet duidelijk zichtbaar zijn via traditionele methoden. 

Het is onmisbaar om te beheersen wat je individueel met Python kunt doen, maar wel een overzicht te hebben van hoe een Python-platform kan worden gebruikt in de ruimste zin van het woord in een zakelijke omgeving is een punt waarmee u zich zeker onderscheidt van andere datawetenschappers.

Hier zijn enkele geavanceerde technieken waarmee u rekening kunt houden:

• Interactieve visualisaties. Bibliotheken zoals Bokeh en Plotly maken het mogelijk dynamische plots te maken waarmee gebruikers kunnen communiceren, zoals inzoomen op specifieke gebieden of over datapunten bewegen om meer informatie te zien. Deze interactiviteit kan complexe gegevens toegankelijker en begrijpelijker maken.

• Complexe diagramtypen. Naast basislijn- en staafdiagrammen, Python ondersteunt geavanceerde grafiektypen zoals heatmaps, boxplots, vioolplots en zelfs meer gespecialiseerde plots zoals regenwolkplots. Elk diagramtype dient een specifiek doel en kan verschillende aspecten van de gegevens onder de aandacht brengen, van verdelingen en correlaties tot vergelijkingen tussen groepen.

• Aanpassing met matplotlib. matplotlib biedt uitgebreide aanpassingsmogelijkheden, waardoor nauwkeurige controle over het uiterlijk van plots mogelijk is. Technieken zoals het aanpassen van plotparameters met plt.getp en plt.setp functies of het manipuleren van de eigenschappen van plotcomponenten maken het mogelijk cijfers van publicatiekwaliteit te creëren die uw gegevens in het best mogelijke licht overbrengen.

• Visualisatie van tijdreeksen. Voor tijdelijke gegevens kunnen tijdreeksgrafieken effectief waarden in de loop van de tijd weergeven, waardoor trends, patronen of afwijkingen over verschillende perioden kunnen worden geïdentificeerd. Bibliotheken zoals Seaborn maken het maken en aanpassen van tijdreeksplots eenvoudig, waardoor de analyse van op tijd gebaseerde gegevens wordt verbeterd.

Prestaties verbeteren door multiverwerking in Python maakt parallelle code-uitvoering mogelijk, waardoor het ideaal is voor CPU-intensieve taken zonder dat IO of gebruikersinteractie vereist is. 

Verschillende oplossingen zijn geschikt voor verschillende doeleinden: van het maken van eenvoudige lijndiagrammen tot complexe interactieve dashboards en alles daartussenin. Hier zijn enkele van de populaire: 

1. Infogram valt op door zijn gebruiksvriendelijke interface en diverse sjabloonbibliotheek, die geschikt is voor een breed scala aan industrieën, waaronder media, marketing, onderwijs en overheid. Het biedt een gratis basisaccount en verschillende tariefplannen voor meer geavanceerde functies.
2. FusionCharts maakt het mogelijk om meer dan 100 verschillende soorten interactieve grafieken en kaarten te maken, ontworpen voor zowel web- als mobiele projecten. Het ondersteunt maatwerk en biedt verschillende exportopties.
3. Plotly biedt een eenvoudige syntaxis en meerdere interactiviteitsopties, zelfs geschikt voor mensen zonder technische achtergrond, dankzij de GUI. De communityversie heeft echter beperkingen, zoals openbare visualisaties en een beperkt aantal esthetiek.
4. RAWGrafiek is een open source-framework dat de nadruk legt op gegevensvisualisatie zonder code en slepen en neerzetten, waardoor complexe gegevens voor iedereen visueel eenvoudig te begrijpen zijn. Het is met name geschikt om de kloof te overbruggen tussen spreadsheettoepassingen en vectorafbeeldingseditors.
5. QlikView wordt aanbevolen door gerenommeerde datawetenschappers voor het analyseren van grootschalige gegevens. Het kan worden geïntegreerd met een breed scala aan gegevensbronnen en is extreem snel in gegevensanalyse.

Het beheersen van geavanceerde Python-technieken is cruciaal voor datawetenschappers om het volledige potentieel van deze krachtige taal te ontsluiten. Hoewel basisvaardigheden in Python van onschatbare waarde zijn, vergroot het beheersen van geavanceerde gegevensmanipulatie, prestatie-optimalisatie en het gebruik van gespecialiseerde bibliotheken uw mogelijkheden voor gegevensanalyse. 

Voortdurend leren, uitdagingen omarmen en op de hoogte blijven van de nieuwste Python-ontwikkelingen zijn de sleutel tot het worden van een bekwame beoefenaar. 

Investeer dus tijd in het beheersen van de geavanceerde functies van Python, zodat u complexe data-analysetaken kunt uitvoeren, innovatie kunt stimuleren en datagestuurde beslissingen kunt nemen die echte impact creëren.
 
 

Nahla Davies is een softwareontwikkelaar en technisch schrijver. Voordat ze haar werk fulltime aan technisch schrijven wijdde, slaagde ze er onder meer in om als hoofdprogrammeur te dienen bij een Inc. 5,000 ervaringsgerichte merkorganisatie met klanten als Samsung, Time Warner, Netflix en Sony.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: 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