10 шпаргалок по науке о данных, которые вы должны знать
Чтобы выявить значимые идеи, скрытые в данных организации, наука о данных объединяет арифметику и статистику, специализированное программирование, расширенную аналитику, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение с уникальным опытом в предметной области. Эти идеи могут быть использованы для принятия обоснованных решений и стратегического планирования. Растущее изобилие источников данных и, следовательно, данных сделало науку о данных одной из самых быстрорастущих областей во всех отраслях. Организации все больше и больше полагаются на них для понимания данных и предоставления содержательных рекомендаций для улучшения результатов бизнеса. Жизненный цикл науки о данных включает в себя множество ролей, технологий и процессов, которые позволяют аналитикам получать полезную информацию. Вот 10 лучших шпаргалок по науке о данных на 2023 год.
1. SQL:
Основы: выбор строки и столбца, комментарии и ограничения, возможны внутренние левые, правые и внешние соединения.
Сложные запросы: подзапросы, сопоставление строк, Case и так далее. Используя предложение, вы можете создавать и удалять представления.
Цепочка, объединение и пересечение: чтобы пройти собеседование по кодированию SQL, вы должны быть знакомы с этими функциями и инструкциями как специалист по данным. Даже после этого это будет значительной частью вашей трудовой жизни. Инструкции SQL и сложные запросы используются для извлечения определенных данных, создания конвейеров, обработки данных и создания аналитики.
2. Pandas — это программный пакет для обработки и анализа данных, созданный для компьютерного языка Python. Он предоставляет структуры данных и функции для работы с числовыми таблицами и временными рядами, в частности.
3. Numpy — один из наиболее часто используемых инструментов Python для научных вычислений. Он включает объект многомерного массива, а также модификации, такие как маски и матрицы, которые можно использовать для различных математических операций. Многие другие популярные библиотеки Python, такие как pandas и matplotlib, совместимы с Numpy и требуют его.
4. Python Bokeh — это платформа визуализации данных, которая создает интерактивные графики и диаграммы. Сюжеты Боке визуализируются в HTML и JavaScript, которые используются в современных веб-браузерах для демонстрации привлекательных, компактных конструкций инновационных изображений с высоким уровнем интерактивности. Еще один пакет визуализации данных, который быстрее, чем боке, потому что, согласно исходному коду, боке полностью разработан на Python, тогда как Matplotlib построен на NumPy, который значительно быстрее.
5. Scala — это язык программирования, используемый Apache Spark. PySpark, утилита сообщества Apache Spark, была опубликована для поддержки Python с помощью Spark. Когда дело доходит до работы с большими наборами данных или их анализа, PySpark пригодится. Эта возможность PySpark делает его очень востребованным инструментом среди разработчиков данных.
6. Scikit-learn (sklearn) — бесплатная библиотека машинного обучения, написанная на Python. Он включает в себя машины опорных векторов, случайные леса, повышение градиента, k-means и DBSCAN в качестве алгоритмов классификации, регрессии и кластеризации и предназначен для работы с числовыми и научными библиотеками Python NumPy и SciPy.
7. Seaborn — это пакет визуализации данных Python на основе matplotlib. Он предлагает высокоуровневый интерфейс для создания визуально привлекательных и информативных статистических изображений. Seaborn помогает вам исследовать и анализировать ваши данные. Его возможности построения диаграмм работают с фреймами данных и массивами, содержащими целые наборы данных, выполняя необходимое семантическое сопоставление и статистическую агрегацию внутри для создания полезных графиков. Его декларативный API, ориентированный на набор данных, позволяет вам сосредоточиться на том, что представляют собой различные аспекты ваших графиков, а не на том, как их отображать.
8. SciPy — это бесплатная библиотека Python для научных и технических вычислений с открытым исходным кодом. Модули SciPy поддерживают оптимизацию, линейную алгебру, интеграцию, интерполяцию, специальные функции, БПФ, обработку сигналов и изображений, решатели ОДУ и другие действия, используемые в исследованиях и разработках.
9. Plotly — монреальская техническая компьютерная фирма, которая создает онлайн-решения для анализа и визуализации данных. Plotly предлагает веб-инструменты для построения графиков, аналитики и статистики для людей и групп, а также библиотеки научных графиков для Python, R, MATLAB, Perl, Julia, Arduino и REST.
10. Flask — это веб-фреймворк, предоставляющий модули для создания легковесных веб-приложений Python. Flask — это микровеб-фреймворк на основе Python. Он характеризуется как микрофреймворк, поскольку не требует использования каких-либо конкретных инструментов или библиотек. В нем отсутствует уровень абстракции базы данных, проверка формы и другие компоненты, где сторонние библиотеки предоставляют общие функции.
Сообщение «10 лучших шпаргалок по науке о данных, которые вы должны знать в 2023 году» впервые появилось в Analytics Insight.
