Exploration de données avec NumPy et Pandas

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Les scientifiques des données peuvent utiliser différents outils et appliquer différentes techniques pour explorer, visualiser et manipuler les données. L’une des méthodes les plus courantes pour les scientifiques de données de travailler avec les données est d’utiliser le langage Python et certains packages spécifiques pour le traitement des données.

Qu’est-ce que NumPy ?

NumPy est une bibliothèque Python qui offre des fonctionnalités comparables à celles d’outils mathématiques comme MATLAB et R. Bien que NumPy simplifie considérablement l’expérience utilisateur, il offre également des fonctions mathématiques complètes.

Qu’est-ce que Pandas ?

Pandas est une bibliothèque Python extrêmement populaire pour l’analyse et la manipulation de données. Pandas se présente comme une application de tableur pour Python. Elle fournit des fonctionnalités faciles à utiliser pour les tables de données.

Diagramme de Pandas DF.

Explorer les données dans un Jupyter Notebook

Les notebooks Jupyter représentent un moyen courant d’exécuter des scripts de base avec un navigateur web. En règle générale, Ces notebooks sont une seule page Web, divisée en sections de texte et de code qui sont exécutées sur le serveur plutôt que sur votre machine locale. En exécutant du code dans les notebooks Jupyter sur un serveur, vous pouvez commencer rapidement sans avoir besoin d’installer Python ou d’autres outils sur votre ordinateur local.

Test des hypothèses

L’exploration et l’analyse des données sont généralement un processus itératif , dans lequel le scientifique des données prend un échantillon de données et effectue les types de tâches suivants pour l’analyser et tester les hypothèses :

  • Nettoyez les données pour gérer les erreurs, les valeurs manquantes et d’autres problèmes.
  • Appliquez des techniques statistiques pour mieux comprendre les données et comment l’échantillon pourrait être censé représenter la population réelle des données, ce qui permet une variation aléatoire.
  • Visualisez les données pour déterminer les relations entre les variables et, dans le cas d’un projet Machine Learning, identifiez les fonctionnalités potentiellement prédictives de l’étiquette.
  • Révisez l’hypothèse et répétez le processus.