Python – Veri Bilimi Giriş

Veri bilimi, verilerin düzenlenmesi, işlenmesi ve analiz edilmesi yoluyla çok çeşitli ve farklı veri setlerinden bilgi ve anlayış elde etme sürecidir. Matematiksel ve istatistiksel modelleme gibi birçok farklı disiplini içerir, ondan gelen verileri ayıklar ve veri görselleştirme teknikleri uygular. Genellikle, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri toplamak için büyük veri teknolojilerini ele almayı içerir. Aşağıda Veri biliminin kullanıldığı bazı örnek senaryolar göreceğiz.

Finansal risk yönetimi
Kredileri ve kredileri içeren finansal risk, müşterilerin geçmiş harcama alışkanlıkları, geçmiş varsayılanlar, diğer finansal taahhütler ve birçok sosyoekonomik göstergeler kullanılarak daha iyi analiz edilir. Bu veriler farklı kaynaklardan farklı formatlarda toplanmıştır. Bunları bir araya getirmek ve müşteri profiline bakış sağlamak Veri bilimi desteğine ihtiyaç duyar. Sonuç, kötü bir borçtan kaçınarak finansal kuruluşun kaybını en aza indirmektir.

Sağlık hizmetlerinde iyileştirme
Sağlık sektörü, teknik veriler, finansal veriler, hasta bilgileri, uyuşturucu bilgileri ve yasal kurallar olarak sınıflandırılabilen çeşitli verilerle ilgilenir. Yasal olarak uyumlu kalırken, sağlık hizmetleri sağlayıcısı ve bakım alıcısı için maliyet tasarrufu sağlayacak içgörüler üretmek için tüm bu verilerin koordineli bir şekilde analiz edilmesi gerekmektedir.

Bilgisayar görüşü
Bir görüntüyü bir bilgisayar tarafından tanımadaki ilerleme, aynı kategorideki birden çok nesneden gelen büyük resim verilerinin işlenmesini içerir. Örneğin, Yüz tanıma. Bu veri setleri modellenmiştir ve tatmin edici bir sonuç almak için modeli daha yeni görüntülere uygulamak için algoritmalar oluşturulmuştur. Bu büyük veri kümelerinin işlenmesi ve modellerin oluşturulması Veri bilimi alanında kullanılan çeşitli araçlara ihtiyaç duyar.

Enerji Verimli Yönetimi
Enerji tüketimi talebi arttıkça, enerji üreten şirketlerin enerji üretiminin ve dağıtımının çeşitli aşamalarını daha verimli bir şekilde yönetmeleri gerekiyor. Bu, üretim yöntemlerini, depolama ve dağıtım mekanizmalarını optimize etmeyi ve müşterilerin tüketim alışkanlıklarını incelemeyi içerir. Verilerin tüm bu kaynaklardan bağlanması ve içgörü elde edilmesi göz korkutucu bir görev gibi görünmektedir. Bu, veri biliminin araçları kullanılarak daha kolay hale getirilmiştir.

Veri Biliminde Python
Veri biliminin programlama gereksinimleri, kodu yazmak kolay ancak oldukça karmaşık matematiksel işlemleri ele alabilen, çok yönlü ancak esnek bir dil gerektirir. Python, hem genel bilgisayar bilimi hem de bilimsel bilgi işlem için bir dil olarak kurulmuş olduğu gibi, bu tür gereksinimler için en uygunudur. Farklı programlama gereksinimlerine yönelik kütüphaneler bolluğuna yeni ilaveler şeklinde sürekli olarak yükseltilmektedir. Aşağıda, veri bilimi için tercih edilen dil haline getiren python’un bu özelliklerini tartışacağız.

Basit ve kolay öğrenilebilen bir dil, R gibi diğer benzer dillerden daha az kod satırıyla sonuçlanır. Sadeliği, karmaşık senaryoları minimal kodla ve programın genel akışı üzerinde daha az karışıklıkla ele almayı da sağlamlaştırır.
Çapraz platformdur, bu nedenle aynı kod, herhangi bir değişikliğe ihtiyaç duymadan birden fazla ortamda çalışır. Bu, çok ortamlı bir ortamda kolayca kullanılmasını mükemmelleştirir.
R ve MATLAB gibi veri analizi için kullanılan diğer benzer dillerden daha hızlı çalışır.
Mükemmel bellek yönetimi özelliği, özellikle de çöp toplama, çok büyük miktarda veri dönüşümü, dilimleme, küpeleme ve görselleştirme işlemlerini zarif bir şekilde yönetme konusunda çok yönlü hale getiriyor.
En önemlisi Python, özel amaçlı analiz araçları olarak hizmet veren çok geniş bir kütüphane koleksiyonuna sahiptir. Örneğin, NumPy paketi bilimsel hesaplama ile ilgilenir ve dizisi sayısal verileri yönetmek için geleneksel python listesinden çok daha az bellek gerektirir. Ve bu tür paketlerin sayısı sürekli büyüyor.
Python, kodu Java veya C gibi diğer dillerden doğrudan kullanabilen paketlere sahiptir. Bu, daha iyi bir sonuç verdiğinde, diğer dillerin mevcut kodlarını kullanarak kod performansını optimize etmede yardımcı olur.
Sonraki bölümlerde, veri biliminin farklı alanlarında ihtiyaç duyulan tüm görevleri yerine getirmek için pythonun bu özelliklerini nasıl kullanabileceğimizi göreceğiz.