Explorați datele cu NumPy și Pandas
Oamenii de știință de date pot utiliza diverse instrumente și tehnici pentru a explora, a vizualiza și a manipula date. Unul dintre cele mai comune moduri în care oamenii de știință de date lucrează cu date este să utilizeze limbajul Python și unele pachete specifice pentru prelucrarea datelor.
Ce este NumPy?
NumPy este o bibliotecă Python care oferă funcționalități comparabile cu instrumentele matematice, cum ar fi MATLAB și R. Deși NumPy simplifică semnificativ experiența utilizatorului, oferă și funcții matematice complete.
Ce este Panda?
Pandas este o bibliotecă Python extrem de populară pentru analiza și manipularea datelor. Pandas este ca o aplicație pentru foi de calcul pentru Python, oferind funcționalități ușor de utilizat pentru tabelele de date.
Explorarea datelor dintr-un blocnotes
Blocnotesurile sunt o modalitate populară de a rula scripturi de bază folosind browserul web. De obicei, aceste blocnotesuri sunt o singură pagină web, împărțită în secțiuni de text și secțiuni de cod care pot fi rulate individual.
Testarea ipotezelor
Explorarea și analiza datelor este, de obicei, un proces iterativ, în care omul de știință de date preia un eșantion de date și efectuează următoarele tipuri de sarcini pentru a le analiza și a testa ipoteze:
- Curățați datele pentru a gestiona erorile, valorile lipsă și alte probleme.
- Aplicați tehnici statistice pentru a înțelege mai bine datele și modul în care eșantionul poate fi așteptat să reprezinte populația reală de date, permițând variația aleatorie.
- Vizualizați datele pentru a determina relațiile dintre variabile și, în cazul unui proiect de învățare programată, identificați caracteristicile care sunt potențial predictive ale etichetei .
- Revizui ipoteza și repetați procesul.