Image Freepik
 

Python, veri bilimi dünyasında en üst sırada yer alıyor, ancak pek çok istekli (ve hatta deneyimli) veri bilimci, Python'un gerçek yeteneklerinin yalnızca yüzeyini çiziyor. Python ile veri analizinde gerçek anlamda uzmanlaşmak için temel bilgilerin ötesine geçmelisiniz ve ileri teknikleri kullanın verimli veri işleme, paralel işleme ve özel kitaplıklardan yararlanma için uyarlanmıştır.

Karşılaşacağınız büyük, karmaşık veri kümeleri ve hesaplama açısından yoğun görevler, giriş seviyesi Python becerilerinden daha fazlasını gerektirir.

Bu makale Python becerilerinizi geliştirmeyi amaçlayan ayrıntılı bir rehber görevi görmektedir. Kodunuzu hızlandırmaya yönelik teknikleri derinlemesine inceleyeceğiz. Python'u büyük veri kümeleriyle kullanmave modelleri web servislerine dönüştürmek. Baştan sona karmaşık veri sorunlarını etkili bir şekilde ele almanın yollarını keşfedeceğiz.

Mastering ileri Python teknikleri veri bilimi mevcut iş piyasasında çok önemlidir. Çoğu şirket, Python konusunda uzman olan veri bilimcilerine ihtiyaç duyar. Django ve Flask. 

Bu bileşenler, özellikle koşu gibi bitişik nişlerde önemli güvenlik özelliklerinin dahil edilmesini kolaylaştırır. PCI uyumlu barındırma, bina Dijital ödemeler için SaaS ürünü, hatta bir web sitesinde ödeme kabul etmek.

Peki pratik adımlara ne dersiniz? İşte şimdi uzmanlaşmaya başlayabileceğiniz tekniklerden bazıları: 

Pandalarla Verimli Veri Manipülasyonu

Pandas ile verimli veri işleme, verileri işlemek ve analiz etmek için güçlü DataFrame ve Series nesnelerinden yararlanma etrafında döner. 

Pandalar filtreleme, gruplama ve veri kümelerini birleştirmeMinimum kodla karmaşık veri işleme işlemlerine olanak tanır. Çok seviyeli indekslemeyi de içeren indeksleme işlevi, hızlı veri alımını ve dilimlemeyi mümkün kılarak büyük veri kümeleriyle çalışmak için idealdir. 

Buna ek olarak, Pandaların diğer veri analizleriyle entegrasyonu Python ekosistemindeki NumPy ve Matplotlib gibi görselleştirme kitaplıkları ve görselleştirme kitaplıkları, verimli veri analizi yeteneğini daha da geliştirir. 

Bu işlevler Pandaları veri bilimi araç setinde vazgeçilmez bir araç haline getiriyor. Yani Python son derece yaygın bir dil olmasına rağmen bunu bir dezavantaj olarak görmemelisiniz. Her yerde olduğu kadar çok yönlüdür ve Python'a hakim olmak, istatistiksel analiz, veri temizleme ve görselleştirmeden veri kullanımı gibi daha "niş" şeylere kadar her şeyi yapmanıza olanak tanır. Vapt araçları ve hatta doğal dil işleme uygulamaları.

NumPy ile Yüksek Performanslı Bilgi İşlem

NumPy, özellikle büyük, çok boyutlu diziler ve matrisler. Bunu, bu veri yapıları üzerinde verimli işlemler için tasarlanmış kapsamlı bir matematiksel işlevler dizisi sağlayarak başarır. 

Biri NumPy'nin temel özellikleri vektörleştirilmiş işlemleri kullanarak karmaşık matematiksel hesaplamaların hızlı bir şekilde yürütülmesine olanak tanıyan C'deki uygulamasıdır. Bu, benzer görevler için Python'un yerel veri yapılarını ve döngülerini kullanmaya kıyasla kayda değer bir performans artışı sağlar. Örneğin, birçok bilimsel hesaplamada yaygın olan matris çarpımı gibi görevler, kullanılarak hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir. np.dot() gibi işlevler. 

Veri bilimcileri, Python kodlarında önemli hızlanmalar elde etmek için NumPy'nin dizileri verimli bir şekilde işlemesini ve güçlü hesaplama yeteneklerini kullanabilir, bu da onu yüksek düzeyde sayısal hesaplama gerektiren uygulamalar için uygun hale getirir.

Çoklu İşlem Yoluyla Performansı Artırma

Performansı artırma Python'da çoklu işlem ' kullanmayı içerirçoklu işlem' Görevleri tek bir çekirdek üzerinde sıralı olarak yürütmek yerine birden fazla CPU çekirdeğinde paralel olarak çalıştırmak için modül. 

Bu, görevlerin bölünmesine ve eş zamanlı yürütülmesine olanak tanıdığı ve böylece genel yürütme süresini azalttığı için, önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektiren CPU'ya bağlı görevler için özellikle avantajlıdır. Temel kullanım ' oluşturmayı içerirİşlem' nesneler ve paralel olarak yürütülecek hedef işlevin belirtilmesi. 

Ayrıca, 'Havuz' sınıf, birden fazla çalışan sürecini yönetmek ve görevleri bunlar arasında dağıtmak için kullanılabilir; bu, manuel süreç yönetiminin çoğunu soyutlar. Süreçler arası iletişim mekanizmaları 'Sıra' ve 'Boru' işlemler arasında veri alışverişini kolaylaştırırken, senkronizasyon ilkelleri gibi 'Kilit' ve 'Semafor' Paylaşılan kaynaklara erişirken süreçlerin birbirini etkilememesini sağlayın. 

Kod yürütmeyi daha da geliştirmek için aşağıdaki gibi teknikler kullanılır: Kütüphanelerle JIT derlemesi Numba gibi yazılımlar, çalışma zamanında kodun bazı kısımlarını dinamik olarak derleyerek Python kodunu önemli ölçüde hızlandırabilir.

Gelişmiş Veri Analizi için Niş Kitaplıklardan Yararlanma

Veri analizi için belirli Python kitaplıklarını kullanmak çalışmanızı önemli ölçüde artırabilir. Örneğin, Pandas verileri düzenlemek ve işlemek için mükemmeldir; PyTorch ise gelişmiş derin öğrenme yetenekleri sunar GPU desteği ile. 

Öte yandan Plotly ve Seaborn, görselleştirmeler oluştururken verilerinizin daha anlaşılır ve ilgi çekici olmasına yardımcı olabilir. Hesaplama açısından daha zorlu görevler için LightGBM ve XGBoost gibi kütüphaneler verimli uygulamalar sunuyoruz Büyük veri kümelerini yüksek boyutlu olarak işleyen gradyan artırma algoritmalarının geliştirilmesi.

Bu kitaplıkların her biri, veri analizi ve makine öğreniminin farklı yönlerinde uzmanlaşır ve bu da onları her veri bilimci için değerli araçlar haline getirir.

Python'da veri görselleştirme, verileri anlamlı ve ilgi çekici şekillerde sergilemek için geniş bir teknik yelpazesi sunarak önemli ölçüde ilerlemiştir. 

Gelişmiş veri görselleştirme yalnızca verilerin yorumlanmasını geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda altta yatan kalıpların ortaya çıkarılmasına yardımcı olurGeleneksel yöntemlerle belirgin olamayacak olan eğilimler ve korelasyonlar. 

Python ile bireysel olarak neler yapabileceğinize hakim olmak vazgeçilmezdir; ancak nasıl yapılacağına dair genel bir bakışa sahip olmak Python platformu kullanılabilir Kurumsal bir ortamda tam anlamıyla sizi diğer veri bilimcilerden ayıracak bir noktadır.

Göz önünde bulundurulması gereken bazı gelişmiş teknikler şunlardır:

• Etkileşimli görselleştirmeler. Gibi kütüphaneler Bokeh ve Plotly, belirli alanları yakınlaştırmak veya daha fazla bilgi görmek için veri noktalarının üzerine gelmek gibi kullanıcıların etkileşimde bulunabileceği dinamik grafikler oluşturmaya olanak tanır. Bu etkileşim, karmaşık verileri daha erişilebilir ve anlaşılır hale getirebilir.

• Karmaşık grafik türleri. Temel çizgi ve çubuk grafiklerin ötesinde Python gelişmiş grafik türlerini destekler ısı haritaları, kutu grafikleri, keman grafikleri ve hatta yağmur bulutu grafikleri gibi daha özel grafikler gibi. Her grafik türü belirli bir amaca hizmet eder ve dağılımlar ve korelasyonlardan gruplar arasındaki karşılaştırmalara kadar verilerin farklı yönlerini vurgulamaya yardımcı olabilir.

• Matplotlib ile özelleştirme. matplotlib kapsamlı özelleştirme seçenekleri sunar, grafiklerin görünümü üzerinde hassas kontrole izin verir. Grafik parametrelerini ayarlamak gibi teknikler plt.getp ve plt.setp işlevler veya olay örgüsü bileşenlerinin özelliklerinin değiştirilmesi, verilerinizi mümkün olan en iyi şekilde aktaran yayın kalitesinde rakamların oluşturulmasını sağlar.

• Zaman serisi görselleştirme. Zamansal veriler için, zaman serisi grafikleri zaman içindeki değerleri etkili bir şekilde görüntüleyebilir ve farklı dönemlerdeki eğilimleri, kalıpları veya anormallikleri tanımlamaya yardımcı olabilir. Seaborn gibi kütüphaneler, zaman serisi grafiklerini oluşturmayı ve özelleştirmeyi basit hale getirerek zamana dayalı verilerin analizini geliştirir.

Performansı artırma Python'da çoklu işlem Paralel kod yürütülmesine izin vererek, IO veya kullanıcı etkileşimi gerektirmeden yoğun CPU gerektiren görevler için idealdir. 

Basit çizgi grafikleri oluşturmaktan karmaşık etkileşimli kontrol panellerine ve aradaki her şeye kadar farklı çözümler farklı amaçlar için uygundur. İşte popüler olanlardan bazıları: 

1. Bilgi Gram medya, pazarlama, eğitim ve devlet dahil olmak üzere çok çeşitli sektörlere hitap eden kullanıcı dostu arayüzü ve çeşitli şablon kitaplığıyla öne çıkıyor. Daha gelişmiş özellikler için ücretsiz bir temel hesap ve çeşitli fiyatlandırma planları sunar.
2. Füzyon Grafikleri Hem web hem de mobil projeler için tasarlanmış 100'den fazla farklı türde etkileşimli grafik ve haritanın oluşturulmasına olanak tanır. Özelleştirmeyi destekler ve çeşitli dışa aktarma seçenekleri sunar.
3. Komplo GUI'si sayesinde teknik geçmişi olmayanlar için bile uygun, basit bir sözdizimi ve çoklu etkileşim seçenekleri sunar. Ancak topluluk versiyonunun halka açık görselleştirmeler ve sınırlı sayıda estetik gibi sınırlamaları vardır.
4. RAWGrafikler kodsuz, sürükle ve bırak veri görselleştirmesini vurgulayan, karmaşık verileri görsel olarak herkes için anlaşılır hale getiren açık kaynaklı bir çerçevedir. Elektronik tablo uygulamaları ile vektör grafik düzenleyicileri arasındaki boşluğu kapatmak için özellikle uygundur.
5. Qlik Görünümü Büyük ölçekli verileri analiz etmek için köklü veri bilimcileri tarafından tercih edilir. Çok çeşitli veri kaynaklarıyla entegre olur ve veri analizinde son derece hızlıdır.

Veri bilimcilerin bu güçlü dilin tüm potansiyelini ortaya çıkarması için gelişmiş Python tekniklerine hakim olmak çok önemlidir. Temel Python becerileri paha biçilemez olsa da, karmaşık veri işleme, performans optimizasyonu ve özel kitaplıklardan yararlanma konusunda uzmanlaşmak, veri analizi yeteneklerinizi geliştirir. 

Sürekli öğrenme, zorlukları benimseme ve en son Python gelişmelerinden haberdar olma, yetkin bir uygulayıcı olmanın anahtarıdır. 

Bu nedenle, karmaşık veri analizi görevlerinin üstesinden gelmek, yeniliği teşvik etmek ve gerçek etki yaratan veriye dayalı kararlar almak için kendinizi güçlendirmek amacıyla Python'un gelişmiş özelliklerinde uzmanlaşmaya zaman ayırın.
 
 

Nahla Davies bir yazılım geliştiricisi ve teknoloji yazarıdır. Çalışmasını tam zamanlı olarak teknik yazıya adamadan önce, diğer ilgi çekici şeylerin yanı sıra, müşterileri arasında Samsung, Time Warner, Netflix ve Sony'nin de bulunduğu bir Inc. 5,000 deneyimsel marka organizasyonunda baş programcı olarak hizmet etmeyi başardı.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: 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