《Python数据科学实践指南》——第0章发现、出发

简介:

本节书摘来自华章社区《Python数据科学实践指南》一书中的第0章发现、出发,作者纪路,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

第0章
发现、出发
最近一年里,知乎社区有不少朋友邀请我回答关于数据挖掘的问题,其中提问最多的是关于“如何改行做数据挖掘”。我想他们之所以邀请我回答这类问题,不是因为我做数据挖掘做得好,而是好奇我是如何改行做数据挖掘的?说来也巧,我本科是学电子的,研究生是学控制的,而我的职业理想是成为一个“先知”,但我并不知道如何才能实现这一职业理想。自公元632年人类最后一位先知默罕默德去世之后,将近1400年没人做先知了,既没有人可以指导我,也没有可以效仿的对象。2011年到2013年发生了一系列事件,包括IBM的沃森在“危险边缘”节目中击败了人类选手、Google Brain某些成果的展示、美国统计学家Nate Silver对于总统大选的预测等,这些事件都有一个共同点,那就是让“数据科学”从学术研究蜕变为实际的应用。这也让我意识到也许我可以做得更好—通过“数据科学”建造一个“先知”,虽然直到现在我还没有实现这个目标,不过我愿意把这一路积累的经验拿出来与大家分享,希望这些东西能够帮助各位读者实现自己的目标,或者找到自己的目标。现在,就让我们出发吧!

相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据处理
从基础到进阶:探索Python在数据科学中的应用
【10月更文挑战第18天】从基础到进阶:探索Python在数据科学中的应用
41 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python 数据分析:从零开始构建你的数据科学项目
【10月更文挑战第9天】Python 数据分析:从零开始构建你的数据科学项目
56 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
探索Python的奥秘:数据科学中的利器
本文将深入探讨Python编程语言在数据科学领域的强大应用。通过简洁易懂的语言,我们将解析Python的核心概念、流行库以及在实际项目中的应用,帮助您理解为何Python成为数据科学家的首选工具。
59 0
|
14天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python在数据科学中的应用:从入门到实践
本文旨在为读者提供一个Python在数据科学领域应用的全面概览。我们将从Python的基础语法开始,逐步深入到数据处理、分析和可视化的高级技术。文章不仅涵盖了Python中常用的数据科学库,如NumPy、Pandas和Matplotlib,还探讨了机器学习库Scikit-learn的使用。通过实际案例分析,本文将展示如何利用Python进行数据清洗、特征工程、模型训练和结果评估。此外,我们还将探讨Python在大数据处理中的应用,以及如何通过集成学习和深度学习技术来提升数据分析的准确性和效率。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据处理
Python数据科学:从基础到实战
Python数据科学:从基础到实战
25 1
|
25天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据处理
Python在数据科学中的应用###
本文探讨了Python语言在数据科学领域的广泛应用及其重要性。通过分析Python的简洁语法、强大的库支持和跨平台特性,阐述了为何Python成为数据科学家的首选工具。文章还介绍了Python在数据处理、分析和可视化方面的具体应用实例,展示了其在提升工作效率和推动科学研究方面的巨大潜力。最后,讨论了未来Python在数据科学领域的发展趋势和挑战。 ###
|
28天前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 数据可视化
Python在数据科学中的应用与挑战
本文探讨了Python编程语言在数据科学领域的广泛应用及其面临的主要挑战。Python因其简洁的语法、强大的库支持和活跃的社区,已成为数据科学家的首选工具。然而,随着数据量的激增和复杂性的增加,Python也面临着性能瓶颈、内存管理等问题。本文将通过具体案例分析,展示Python在数据处理、分析和可视化方面的优势,同时讨论如何克服其在大规模数据处理中的局限性,为读者提供实用的解决方案和优化建议。
|
27天前
|
JSON 测试技术 持续交付
自动化测试与脚本编写:Python实践指南
自动化测试与脚本编写:Python实践指南
28 1
|
1月前
|
JSON 数据可视化 API
玩转数据科学:Python实战分析天气预报变动趋势
【10月更文挑战第1天】随着气候变化对日常生活的影响日益显著,理解和预测天气模式变得越来越重要。本文将引导您如何使用Python来抓取和分析天气预报数据,从而揭示天气变化的趋势。我们将介绍从获取公开气象API的数据到清洗、处理以及可视化整个过程的技术方法。
197 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
探索Python在数据科学中的应用
这篇文章深入探讨了Python编程语言在数据科学领域的强大应用。从数据处理、分析到可视化,再到机器学习和深度学习,Python因其丰富的库和框架而成为数据科学家的首选工具。文章不仅介绍了Python的基本语法和数据结构,还详细讨论了如何使用Pandas进行数据清洗和预处理,以及NumPy和SciPy在数值计算中的重要性。此外,文章还涵盖了使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化的技巧,以及Scikit-learn和TensorFlow在构建预测模型中的应用。通过综合运用这些工具,数据科学家能够更有效地分析大量复杂的数据集,从而洞察趋势、模式和关联性,支持决策制定和策略优化。
52 2
下一篇
无影云桌面