Python - Introduzione alla scienza dei dati

La scienza dei dati è il processo di derivazione di conoscenze e approfondimenti da un insieme enorme e diversificato di dati attraverso l'organizzazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati. Coinvolge molte discipline diverse come la modellazione matematica e statistica, l'estrazione di dati dalla fonte e l'applicazione di tecniche di visualizzazione dei dati. Spesso implica anche la gestione delle tecnologie dei big data per raccogliere dati sia strutturati che non strutturati. Di seguito vedremo alcuni scenari di esempio in cui viene utilizzata la scienza dei dati.

Sistemi di raccomandazione

Man mano che lo shopping online diventa sempre più diffuso, le piattaforme di e-commerce sono in grado di catturare le preferenze di acquisto degli utenti e le prestazioni di vari prodotti sul mercato. Ciò porta alla creazione di sistemi di raccomandazione che creano modelli che prevedono le esigenze degli acquirenti e mostrano i prodotti che l'acquirente è più probabile che acquisti.

Gestione del rischio finanziario

Il rischio finanziario relativo a prestiti e crediti viene meglio analizzato utilizzando le abitudini di spesa passate dei clienti, i default passati, altri impegni finanziari e molti indicatori socio-economici. Questi dati vengono raccolti da varie fonti in diversi formati. Organizzarli insieme e ottenere informazioni sul profilo dei clienti richiede l'aiuto della scienza dei dati. Il risultato è ridurre al minimo le perdite per l'organizzazione finanziaria evitando crediti inesigibili.

Miglioramento dei servizi sanitari

L'industria sanitaria si occupa di una varietà di dati che possono essere classificati in dati tecnici, dati finanziari, informazioni sui pazienti, informazioni sui farmaci e norme legali. Tutti questi dati devono essere analizzati in modo coordinato per produrre intuizioni che consentano di risparmiare sui costi sia per il fornitore di assistenza sanitaria che per il destinatario dell'assistenza pur rimanendo legalmente conforme.

Visione computerizzata

Il progresso nel riconoscimento di un'immagine da parte di un computer implica l'elaborazione di grandi set di dati di immagine da più oggetti della stessa categoria. Ad esempio, riconoscimento facciale. Questi set di dati vengono modellati e vengono creati algoritmi per applicare il modello a immagini più recenti per ottenere un risultato soddisfacente. L'elaborazione di questi enormi set di dati e la creazione di modelli richiedono vari strumenti utilizzati nella scienza dei dati.

Gestione efficiente dell'energia

Con l'aumento della domanda di consumo di energia, le aziende produttrici di energia devono gestire le varie fasi della produzione e distribuzione dell'energia in modo più efficiente. Ciò comporta l'ottimizzazione dei metodi di produzione, dei meccanismi di stoccaggio e distribuzione, nonché lo studio dei modelli di consumo dei clienti. Collegare i dati da tutte queste fonti e ricavarne informazioni sembra un compito arduo. Ciò è reso più semplice utilizzando gli strumenti della scienza dei dati.

Python nella scienza dei dati

I requisiti di programmazione della scienza dei dati richiedono un linguaggio molto versatile ma flessibile, semplice da scrivere nel codice ma in grado di gestire elaborazioni matematiche molto complesse. Python è più adatto per tali requisiti in quanto si è già affermato sia come linguaggio per l'informatica generale che come informatica scientifica. Inoltre viene continuamente aggiornato sotto forma di nuova aggiunta alla sua pletora di librerie mirate a diversi requisiti di programmazione. Di seguito discuteremo di tali caratteristiche di python che lo rendono il linguaggio preferito per la scienza dei dati.

• Un linguaggio semplice e facile da imparare che consente di ottenere un minor numero di righe di codice rispetto ad altri linguaggi simili come R. La sua semplicità lo rende anche robusto per gestire scenari complessi con codice minimo e molta meno confusione sul flusso generale del programma.
• È multipiattaforma, quindi lo stesso codice funziona in più ambienti senza bisogno di modifiche. Ciò lo rende perfetto per essere utilizzato facilmente in una configurazione multi-ambiente.
• Viene eseguito più velocemente di altri linguaggi simili utilizzati per l'analisi dei dati come R e MATLAB.
• La sua eccellente capacità di gestione della memoria, in particolare la garbage collection, lo rende versatile nella gestione con garbo di grandi volumi di trasformazione dei dati, sezionamento, taglio e visualizzazione.
• La cosa più importante è che Python ha una collezione molto ampia di librerie che servono come strumenti di analisi per scopi speciali. Ad esempio, il pacchetto NumPy si occupa di elaborazione scientifica e il suo array richiede molta meno memoria rispetto all'elenco Python convenzionale per la gestione dei dati numerici. E il numero di tali pacchetti è in continua crescita.
• Python ha pacchetti che possono utilizzare direttamente il codice di altri linguaggi come Java o C. Ciò aiuta a ottimizzare le prestazioni del codice utilizzando il codice esistente di altri linguaggi, ogni volta che fornisce un risultato migliore.

Nei capitoli successivi vedremo come possiamo sfruttare queste funzionalità di python per svolgere tutte le attività necessarie nelle diverse aree della Data Science.