3、数据科学中的Python：功能、应用与优势

数据科学中的Python：功能、应用与优势

1. 数据科学中的编程语言选择

在数据科学领域，处理海量数据集往往需要进行多层次的冗余处理，将其转化为可用的处理数据。手动执行这些任务不仅耗时，还容易出错，因此编程成为实现连贯、可用数据源的最佳方法。数据科学家通常会使用多种工具和产品，可能无法仅依赖一种编程语言。例如，有人可能会选择MATLAB（有自己的编程语言）或PowerPoint（依赖VBA）来向他人展示信息。

选择编程语言时，需要考虑以下几个标准：
- 打算如何在代码中运用数据科学（涉及数据分析、分类、回归等多项任务）
- 对该语言的熟悉程度
- 与其他语言交互的需求
- 用于增强开发环境的工具的可用性
- 便于执行任务的API和库的可用性

2. 数据科学管道

数据科学兼具艺术性和工程性。识别数据中的模式、思考要提出的问题以及确定最适合的算法，这些都属于数据科学艺术的范畴。而要实现数据科学的艺术部分，工程部分则依赖于一个特定的过程来实现特定目标，这个过程就是数据科学管道，它要求数据科学家在数据的准备、分析和展示过程中遵循特定步骤。

• 准备数据 ：从各种来源获取的数据通常不是易于分析的形式，原始数据不仅格式可能差异很大，还可能需要进行转换，以使所有数据源具有一致性并便于分析。转换可能包括更改数据类型、数据出现的顺序，甚至根据现有条目提供的信息创建新的数据条目。
• 执行探索性数据分析 ：数据分析背后的数学原理基于工程原则，结果具有可证明性和一致性。数据科学提供了丰富的统计方法和算法