Aworan lati Freepik
 

Python jọba ni agbaye ti imọ-jinlẹ data, sibẹsibẹ ọpọlọpọ awọn onimọ-jinlẹ (ati paapaa oniwosan) awọn onimọ-jinlẹ data nikan yọ dada ti awọn agbara otitọ rẹ. Lati ṣe itupalẹ data nitootọ pẹlu Python, o gbọdọ mu riibe kọja awọn ipilẹ ati lo to ti ni ilọsiwaju imuposi ti a ṣe deede fun ifọwọyi data ti o munadoko, ṣiṣe afiwera, ati mimu awọn ile-ikawe amọja.

Awọn ipilẹ data nla, eka ati awọn iṣẹ ṣiṣe to lekoko ti iwọ yoo ṣiṣẹ sinu ibeere diẹ sii ju awọn ọgbọn Python ipele-iwọle lọ.

Nkan yii ṣe iranṣẹ bi itọsọna alaye ti o pinnu lati mu ilọsiwaju awọn ọgbọn Python rẹ. A yoo lọ sinu awọn ilana fun iyara koodu rẹ, lilo Python pẹlu awọn eto data nla, ati titan awọn awoṣe sinu awọn iṣẹ wẹẹbu. Jakejado, a yoo ṣawari awọn ọna lati mu awọn iṣoro data idiju mu ni imunadoko.

Titunto si to ti ni ilọsiwaju Python imuposi fun imọ-ẹrọ data jẹ pataki ni ọja iṣẹ lọwọlọwọ. Pupọ awọn ile-iṣẹ nilo awọn onimọ-jinlẹ data ti o ni oye fun Python. Django ati Flask. 

Awọn paati wọnyi jẹ ki ifisi ti awọn ẹya aabo bọtini, ni pataki ni awọn ohun elo ti o wa nitosi, bii ṣiṣiṣẹ PCI ni ifaramọ alejo, Ilé a Ọja SaaS fun awọn sisanwo oni-nọmba, tabi paapaa gbigba awọn sisanwo lori oju opo wẹẹbu kan.

Nitorina, kini nipa awọn igbesẹ ti o wulo? Eyi ni diẹ ninu awọn ilana ti o le bẹrẹ ṣiṣakoso ni bayi: 

Ifọwọyi data ti o munadoko pẹlu Pandas

Ifọwọyi data ti o ni imunadoko pẹlu Pandas yirapada si mimuuṣiṣẹ DataFrame ti o lagbara ati awọn nkan Series fun mimu ati itupalẹ data. 

Pandas tayọ ni awọn iṣẹ ṣiṣe bii sisẹ, akojọpọ, ati dapọ datasets, gbigba fun awọn iṣẹ ifọwọyi data intricate pẹlu koodu kekere. Iṣẹ ṣiṣe atọka rẹ, pẹlu titọka ipele-ọpọlọpọ, jẹ ki gbigba data ni kiakia ati slicing, jẹ ki o jẹ apẹrẹ fun ṣiṣẹ pẹlu awọn ipilẹ data nla. 

afikun ohun ti, Pandas 'Integration pẹlu miiran data onínọmbà ati awọn ile-ikawe iworan ni ilolupo ilolupo Python, gẹgẹbi NumPy ati Matplotlib, tun mu agbara rẹ pọ si fun itupalẹ data daradara. 

Awọn iṣẹ ṣiṣe wọnyi jẹ ki Pandas jẹ ohun elo ti ko ṣe pataki ninu ohun elo irinṣẹ imọ-jinlẹ data. Nitorinaa, botilẹjẹpe Python jẹ ede ti o wọpọ pupọ, o ko yẹ ki o wo eyi bi idinku. O jẹ wapọ bi o ti jẹ ibi gbogbo - ati agbara ti Python gba ọ laaye lati ṣe ohun gbogbo lati itupalẹ iṣiro, mimọ data, ati iworan si awọn nkan “onakan” diẹ sii bii lilo vapt irinṣẹ ati paapa isedale ti ede ohun elo.

Iṣiro Iṣẹ-giga pẹlu NumPy

NumPy ṣe alekun agbara Python ni pataki fun iširo iṣẹ ṣiṣe giga, pataki nipasẹ atilẹyin rẹ fun nla, olona-onisẹpo orun ati awọn matrices. O ṣaṣeyọri eyi nipa pipese akojọpọ awọn iṣẹ mathematiki ti a ṣe apẹrẹ fun awọn iṣẹ ṣiṣe daradara lori awọn ẹya data wọnyi. 

Ọkan ninu bọtini awọn ẹya ara ẹrọ ti NumPy jẹ imuse rẹ ni C, eyiti o fun laaye ni iyara ipaniyan ti awọn iṣiro mathematiki eka nipa lilo awọn iṣẹ ti a ti sọ di mimọ. Eyi ṣe abajade ilọsiwaju iṣẹ ṣiṣe akiyesi ni akawe si lilo awọn ẹya data abinibi Python ati awọn yipo fun awọn iṣẹ ṣiṣe ti o jọra. Fun apẹẹrẹ, awọn iṣẹ ṣiṣe bii isodipupo matrix, eyiti o wọpọ ni ọpọlọpọ awọn iṣiro imọ-jinlẹ, le ṣee ṣe ni iyara ni lilo awọn iṣẹ bii np.dot(). 

Awọn onimo ijinlẹ sayensi data le lo mimu NumPy daradara ti awọn akojọpọ ati awọn agbara iširo agbara lati ṣaṣeyọri awọn iyara pataki ninu koodu Python wọn, ṣiṣe ni ṣiṣeeṣe fun awọn ohun elo to nilo awọn ipele giga ti iṣiro nọmba.

Imudara Iṣẹ Nipasẹ Multiprocessing

Imudara iṣẹ nipasẹ multiprocessing ni Python pẹlu lilo awọn 'multiprocessing' module lati ṣiṣe awọn iṣẹ-ṣiṣe ni afiwe kọja ọpọ Sipiyu inu ohun kohun dipo ti sequentially lori kan nikan mojuto. 

Eyi jẹ anfani ni pataki fun awọn iṣẹ ṣiṣe ti Sipiyu ti o nilo awọn orisun iṣiro pataki, bi o ṣe ngbanilaaye fun pipin ati ipaniyan awọn iṣẹ ṣiṣe nigbakan, nitorinaa idinku akoko ipaniyan gbogbogbo. Lilo ipilẹ pẹlu ṣiṣẹda 'Ilana' awọn nkan ati sisọ iṣẹ ibi-afẹde lati ṣiṣẹ ni afiwe. 

Ni afikun, awọn 'Pool' kilasi le ṣee lo lati ṣakoso awọn ilana oṣiṣẹ lọpọlọpọ ati pinpin awọn iṣẹ ṣiṣe laarin wọn, eyiti o fa pupọ ti iṣakoso ilana afọwọṣe. Awọn ilana ibaraẹnisọrọ laarin ilana bii 'Ipagun' ati 'Pipe' dẹrọ awọn paṣipaarọ ti data laarin awọn ilana, nigba ti amuṣiṣẹpọ primitives bi 'Titiipa' ati 'Semaphore' rii daju pe awọn ilana ko dabaru pẹlu ara wọn nigbati o wọle si awọn orisun pinpin. 

Lati mu ilọsiwaju koodu ipaniyan siwaju sii, awọn ilana bii Akopọ JIT pẹlu awọn ile-ikawe bii Numba le ṣe iyara koodu Python ni pataki nipasẹ ṣiṣe akojọpọ awọn apakan ti koodu ni akoko asiko.

Lilo Awọn ile-ikawe Niche fun Itupalẹ Data Igbega

Lilo awọn ile-ikawe Python kan pato fun itupalẹ data le ṣe alekun iṣẹ rẹ ni pataki. Fun apẹẹrẹ, Pandas jẹ pipe fun siseto ati ifọwọyi data, lakoko ti PyTorch nfunni ni awọn agbara ikẹkọ jinlẹ ti ilọsiwaju pẹlu GPU support. 

Ni apa keji, Plotly ati Seaborn le ṣe iranlọwọ lati jẹ ki data rẹ ni oye diẹ sii ati ilowosi nigbati o ṣẹda awọn iwoye. Fun awọn iṣẹ ṣiṣe ṣiṣe iṣiro diẹ sii, awọn ile-ikawe bii LightGBM ati XGBoost pese awọn imuse daradara ti awọn algoridimu-igbelaruge gradient ti o mu awọn ipilẹ data nla pẹlu iwọn giga.

Olukuluku awọn ile-ikawe wọnyi ṣe amọja ni awọn aaye oriṣiriṣi ti itupalẹ data ati ẹkọ ẹrọ, ṣiṣe wọn ni awọn irinṣẹ to niyelori fun eyikeyi onimọ-jinlẹ data.?

Iwoye data ni Python ti ni ilọsiwaju ni pataki, nfunni ni ọpọlọpọ awọn ilana fun iṣafihan data ni awọn ọna ti o nilari ati ti o nifẹ si. 

Iwoye data ilọsiwaju kii ṣe imudara itumọ ti data nikan ṣugbọn tun ṣe iranlọwọ ni ṣiṣafihan awọn ilana ipilẹ, awọn aṣa, ati awọn ibamu ti o le ma han nipasẹ awọn ọna ibile. 

Titunto si ohun ti o le ṣe pẹlu Python ni ẹyọkan jẹ pataki - ṣugbọn nini awotẹlẹ bawo ni Syeed Python le ṣee lo si iwọn kikun ni eto ile-iṣẹ jẹ aaye kan ti o ni idaniloju lati ṣeto ọ yatọ si awọn onimọ-jinlẹ data miiran.

Eyi ni diẹ ninu awọn ilana ilọsiwaju lati gbero:

• Awọn iworan ibanisọrọ. Awọn ile-ikawe bii Bokeh ati Idite gba laaye fun ṣiṣẹda awọn igbero ti o ni agbara ti awọn olumulo le ṣe ajọṣepọ pẹlu rẹ, gẹgẹbi sisun si awọn agbegbe kan pato tabi gbigbe lori awọn aaye data lati rii alaye diẹ sii. Ibaraẹnisọrọ yii le jẹ ki data eka sii ni iraye si ati oye.

• Eka chart orisi. Ni ikọja laini ipilẹ ati awọn shatti igi, Python atilẹyin to ti ni ilọsiwaju chart orisi bii awọn maapu ooru, awọn igbero apoti, awọn igbero violin, ati paapaa awọn igbero amọja diẹ sii bii awọn igbero ojo. Iru chart kọọkan n ṣiṣẹ idi kan pato ati pe o le ṣe iranlọwọ lati ṣe afihan awọn ẹya oriṣiriṣi ti data, lati awọn pinpin ati awọn ibamu si awọn afiwera laarin awọn ẹgbẹ.

• Isọdi pẹlu matplotlib. matplotlib nfun sanlalu isọdi awọn aṣayan, gbigba fun iṣakoso kongẹ lori hihan awọn igbero. Imuposi bi Siṣàtúnṣe iwọn Idite sile pẹlu plt.gba ati plt.setp awọn iṣẹ tabi ifọwọyi awọn ohun-ini ti awọn paati idite jẹ ki ẹda ti awọn isiro didara ti atẹjade ti o fihan data rẹ ni ina to dara julọ ti o ṣeeṣe.

• Aago jara iworan. Fun data igba diẹ, awọn igbero jara akoko le ṣe afihan awọn iye ni imunadoko lori akoko, ṣe iranlọwọ lati ṣe idanimọ awọn aṣa, awọn ilana, tabi awọn aiṣedeede kọja awọn akoko oriṣiriṣi. Awọn ile-ikawe bii Seaborn ṣe ṣiṣẹda ati isọdi awọn igbero jara akoko ni taara, imudara igbekale data ti o da lori akoko.

Imudara iṣẹ nipasẹ multiprocessing ni Python ngbanilaaye fun ipaniyan koodu ti o jọra, jẹ ki o jẹ apẹrẹ fun awọn iṣẹ ṣiṣe aladanla Sipiyu laisi nilo IO tabi ibaraenisepo olumulo. 

Awọn solusan oriṣiriṣi ni ibamu fun awọn idi oriṣiriṣi - lati ṣiṣẹda awọn shatti laini ti o rọrun si awọn dashboards ibaraenisepo eka ati ohun gbogbo ti o wa laarin. Eyi ni diẹ ninu awọn olokiki: 

1. Alaye alaye duro jade fun wiwo ore-olumulo ati ile ikawe awoṣe oniruuru, ti n pese ounjẹ si ọpọlọpọ awọn ile-iṣẹ, pẹlu media, titaja, eto-ẹkọ, ati ijọba. O funni ni akọọlẹ ipilẹ ọfẹ ati ọpọlọpọ awọn ero idiyele fun awọn ẹya ilọsiwaju diẹ sii.
2. FusionCharts ngbanilaaye lati ṣẹda awọn oriṣiriṣi oriṣiriṣi 100 ti awọn shatti ibaraenisepo ati awọn maapu, ti a ṣe apẹrẹ fun wẹẹbu mejeeji ati awọn iṣẹ akanṣe alagbeka. O ṣe atilẹyin isọdi-ara ati nfunni ni ọpọlọpọ awọn aṣayan okeere.
3. Idite nfunni ni sintasi ti o rọrun ati awọn aṣayan ibaraenisepo pupọ, o dara paapaa fun awọn ti ko ni ipilẹ imọ-ẹrọ, o ṣeun si GUI rẹ. Bibẹẹkọ, ẹya agbegbe rẹ ni awọn aropin bii awọn iwoye ti gbogbo eniyan ati nọmba to lopin ti ẹwa.
4. RAWGraphs jẹ ilana orisun-ìmọ ti n tẹnuba ko si koodu, fa-ati-ju data iworan, ṣiṣe data eka ni wiwo rọrun lati ni oye fun gbogbo eniyan. O baamu ni pataki fun sisọ aafo laarin awọn ohun elo iwe kaunti ati awọn olootu awọn eya aworan fekito.
5. Qlik Wiwo jẹ ojurere nipasẹ awọn onimọ-jinlẹ data ti iṣeto daradara fun itupalẹ data iwọn-nla. O ṣepọ pẹlu ọpọlọpọ awọn orisun data ati pe o yara pupọ ni itupalẹ data.

Titunto si awọn ilana Python ilọsiwaju jẹ pataki fun awọn onimọ-jinlẹ data lati ṣii agbara kikun ti ede ti o lagbara yii. Lakoko ti awọn ọgbọn Python ipilẹ jẹ iwulo, ṣiṣakoso ifọwọyi data fafa, iṣapeye iṣẹ, ati mimu awọn ile-ikawe amọja ṣe alekun awọn agbara itupalẹ data rẹ. 

Ẹkọ ti o tẹsiwaju, gbigba awọn italaya, ati mimudojuiwọn lori awọn idagbasoke Python tuntun jẹ bọtini lati di oṣiṣẹ alamọdaju. 

Nitorinaa, ṣe idoko-owo akoko ni ṣiṣakoso awọn ẹya ilọsiwaju ti Python lati fun ararẹ ni agbara lati koju awọn iṣẹ ṣiṣe itupalẹ data idiju, wakọ imotuntun, ati ṣe awọn ipinnu idari data ti o ṣẹda ipa gidi.
 
 

Nahla Davies jẹ olupilẹṣẹ sọfitiwia ati onkọwe imọ-ẹrọ. Ṣaaju ki o to ya iṣẹ rẹ ni kikun akoko si kikọ imọ-ẹrọ, o ṣakoso-laarin awọn ohun iyanilẹnu miiran-lati ṣiṣẹ bi olupilẹṣẹ adari ni ile-iṣẹ iyasọtọ iriri 5,000 Inc. eyiti awọn alabara pẹlu Samsung, Time Warner, Netflix, ati Sony.

• SEO Agbara akoonu & PR Pinpin. Gba Imudara Loni.
• PlatoData.Network inaro Generative Ai. Fi agbara fun ara Rẹ. Wọle si Nibi.
• PlatoAiStream. Web3 oye. Imo Amugbadun. Wọle si Nibi.
• PlatoESG. Erogba, CleanTech, Agbara, Ayika, Oorun, Isakoso Egbin. Wọle si Nibi.
• PlatoHealth. Imọ-ẹrọ Imọ-ẹrọ ati Awọn Idanwo Ile-iwosan. Wọle si Nibi.
• Orisun: 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