用于数据科学和机器学习的Python编程

  Python是一种通用的、高级的、面向对象的、易于学习的编程语言。它是由被称为Python之父的GuidovanRossum创建的。
 
  Python是一种流行的编程语言,因为它易于使用、开源许可和可访问性——它是著名社区的基础——并且它为创建大量包、教程和示例程序提供了强大的支持和帮助。
 
  Python可以用于开发各种应用程序,从基于Web和桌面gui的程序/应用程序到科学和数学程序以及机器学习和其他大数据计算系统。
 
  让我们探索Python在机器学习、数据科学和数据工程中的应用。
 
  机器学习
 
  机器学习是一种相对较新的、不断发展的系统开发范式,它正迅速成为企业和程序员必须了解和使用的工具。有关背景,请参阅我们之前关于机器学习的文章。由于机器学习应用程序的复杂性和科学计算性,Python被认为是最适合的编程语言。这是由于其广泛而成熟的数学和统计库集、可扩展性、易用性和科学界的广泛采用。因此,Python已经成为机器学习系统开发推荐的编程语言。
 
  数据科学
 
  数据科学将先进的计算和存储技术与数据表示、转换算法和科学方法相结合,为包含任何格式的原始数据和结构化数据的复杂数据分析问题开发解决方案。数据科学家具有解决各种面向数据的问题的知识,以及应用必要的算法、统计和数学模型来创建所需解决方案的专门知识。Python是解决数据科学相关问题的最有效和最流行的工具之一。
 
  数据工程,
 
  数据工程师为数据科学和机器学习系统和解决方案奠定了基础。数据工程师是技术专家,他们从数据科学家确定的需求开始。这些需求推动了数据平台的开发,这些平台利用复杂的数据提取、加载和转换来提供结构化数据集,使数据科学家能够专注于解决业务问题。同样,Python也是数据工程师工具箱中必不可少的工具——数据科学家每天用来构建和操作的大数据基础设施。
 
  用例P、数据科学和机器学习
 

  下面是一些使用Python的数据科学和机器学习应用程序的例子:
 
  Netflix使用数据科学来理解用户的观看模式和行为驱动。这进而帮助Netflix了解用户喜欢/不喜欢什么,并预测和建议相关的项目。
 
  亚马逊、沃尔玛和塔吉特广泛利用数据科学、数据挖掘和机器学习来了解用户偏好和购物行为。这有助于预测推动库存管理的需求,并通过电子邮件营销向在线用户推荐相关产品。
 
  Spotify使用数据科学和机器学习为用户提供音乐推荐。
 
  垃圾邮件程序使用数据科学和机器学习算法来检测和防止垃圾邮件。
 
  本文概述了Python及其在数据科学和机器学习中的应用及其重要性。