И как их найти?

Наука о данных — это междисциплинарная область научных методов, процессов и систем для извлечения знаний или идей из данных в различных формах, как структурированных, так и неструктурированных, подобных интеллектуальному анализу данных. В нем используются методы и теории, взятые из многих областей в широких областях математики, статистики, информатики и информатики. В бизнес-контексте науку о данных часто называют бизнес-аналитикой.

Как специалист по данным, вы неизбежно столкнетесь с ошибками при работе с Python. 6 самых читаемых книг по науке о данных иллюстрируют необходимость избегать наиболее распространенных ошибок кода. Например:

  1. Наука о данных с нуля: первые принципы работы с Python, Джоэл Грус.
  2. Python для Data Science Quick Start от Рика ван Хаттема
  3. Мастерство анализа данных Python от Самира Мадхавана
  4. Изучаем визуализацию данных в Python, Киран Дейл
  5. Python для анализа данных: обработка данных с помощью Pandas, NumPy, автор Wes McKinney.
  6. Обработка данных с помощью Python: советы и инструменты, которые сделают вашу жизнь проще», Жаклин Кази

В этом руководстве будут представлены некоторые из наиболее распространенных ошибок и способы их исправления.

1. Использование неподходящих типов данных для науки о данных

Типы данных важны в Python, поскольку они помогают обеспечить правильную обработку данных. Например, использование неправильного типа данных для переменной может привести к ошибкам при попытке выполнения операций с этой переменной. Кроме того, использование неправильного типа данных также может затруднить чтение и понимание кода. Кроме того, использование неправильного типа данных может замедлить работу вашего кода или привести к неточным результатам.

2. Использование неправильных библиотек для обработки данных

Еще одна большая ошибка, которую совершают люди, заключается в том, что они не используют правильные библиотеки для своих задач по науке о данных. Python имеет ряд различных библиотек, предназначенных для конкретных задач, поэтому убедитесь, что вы используете именно ту, которая соответствует вашим потребностям.

3. Без векторизации кода

Векторизация является большой частью науки о данных и может значительно улучшить производительность вашего кода. Если вы не используете векторизованный код, вы, вероятно, упускаете большую часть скорости и точности.

4. Панды не используются

Pandas — отличная библиотека для науки о данных, и ее следует использовать при любой возможности. Неиспользование pandas может затруднить чтение и понимание кода, а также замедлить его работу.

5. Без использования numpy

Numpy — еще одна отличная библиотека для науки о данных и часто используется вместе с пандами. Неиспользование numpy может замедлить работу вашего кода и привести к неточным результатам.

6. Не использовать scikit-learn

Scikit-learn — отличная библиотека для машинного обучения, и ею следует пользоваться по возможности. Неиспользование scikit-learn может затруднить понимание кода машинного обучения, а также замедлить его работу.

7. Не использовать matplotlib

Matplotlib — отличная библиотека для визуализации данных, и ее следует использовать по возможности. Неиспользование matplotlib может затруднить понимание ваших визуализаций данных, а также сделать их менее привлекательными.

8. Не комментировать код

По мере роста кодовой базы становится все труднее запомнить, что делает каждый фрагмент кода. Комментарии могут помочь напомнить автору (и другим), что код должен делать и почему он был написан. Без комментариев может быть сложно понять и поддерживать код.

9. Не использовать Seaborn

Seaborn — отличная библиотека для визуализации данных, построенная поверх matplotlib. Неиспользование seaborn может затруднить понимание ваших визуализаций данных, а также сделать их менее привлекательными.

10 . Не использовать сюжет

Plotly — отличная библиотека для интерактивной визуализации данных, и ее следует использовать по возможности. Неиспользование plotly может сделать ваши визуализации данных менее интерактивными, а также сделать их менее привлекательными.

Подведение итогов

В заключение, поскольку разные проекты по науке о данных будут иметь разные передовые практики. Тем не менее, некоторые общие рекомендации для проектов по науке о данных включают:

  • Четкое определение проблемы и целей
  • Сбор и очистка данных
  • Изучение данных
  • Создание и оценка моделей
  • Сообщение о результатах

Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже и продолжать изучать :-)