引言

在之前的Python系列文章中，我们介绍的更多的是Python相关的基础语法知识，以及一些常用的类库的使用。但是，Python的实用价值并没有能够很好地体现出来。

为了更加便于不同专业背景、不同领域的Python爱好者能够真正掌握Python的使用，体会到Python的巨大创造力。从今天的这篇文章开始，就不同的领域对Python的实用性进行进一步的阐释说明。

之所以首先是关于Python数据科学的系列内容，是因为对数据的收集、处理、分析及可视化的能力已经成为一项各行各业所必备的硬技能，是一个相对来说更加通用的能力。

本文的主要内容有：

1、数据科学的概念

2、数据科学的主要内容

3、Python常用的数据科学库

数据科学的概念

数据科学（Data Science）是一个跨学科的领域，旨在通过进行数据的收集、处理、分析、可视化等，从中提取洞见、知识和价值。

它结合了统计学、数学、计算机科学、领域相关知识等，以辅助推进实际问题的解决及支撑业务决策。

“跨学科”是数据科学的关键，所以，数据科学也被认为是目前为止对跨学科技能的最佳称呼，在工业界和学术界等各个领域的诸多应用中发挥着越来越大的作用。

数据科学本质上不是一门新的科学或者学科，是一个定义相对模糊的概念。

关于数据科学的定义、描述或者批评，典型的有如下这些：

1、这是一项需要比大多数统计学家更多的编程技巧，和比程序员更多的统计数据技能的工作。

2、是应用统计，但在旧金山却不是。

3、有人突然决定在自己名片上印上“数据科学家”这几个字，然后靠着这个涨了工资。

4、数据科学只是一个多余的标签，毕竟没有哪一门科学不需要数据。

5、知识一个粉饰简历、吸引技术招聘者眼球的噱头。

虽然各种定义、批评不断，但是业界比较公认的对数据科学的定义，要数Drew Conway在2010年9月在自己的博客上首次发表的数据科学维恩图：

从图中可以看到数据科学的真谛——“跨学科”，数据科学至少综合了三个领域的能力：

1、统计学家和数学家的能力：能够建立数学模型和聚合数量越来越庞大的数据。

2、计算机科学家的能力：能够设计和使用算法对数据进行高效存储、分析和可视化。

3、领域专家的能力：在细分领域中经过专业训练，既可以提出正确的问题，又可以做出专业的解答（很多时候，提出正确的问题是更加困难的事情）。

数据科学的主要内容

按照数据学科解决问题、支撑决策的流程来看，数据科学主要包括以下关键内容：

1、数据的收集：从多种不同来源获取数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。

2、数据的清洗和预处理：垃圾进，垃圾出（GIGO）。只有标准、规范的数据才有可能发挥价值，指导决策。所以，在进行数据处理、分析之前，需要对数据进行清洗和预处理，包括：处理缺失值、处理重复数据、清除错误数据等。

3、数据分析：使用统计分析、机器学习算法、深度学习算法等，对数据进行分析，以揭示趋势、模式和关系。

4、数据可视化：一图胜千言。使用图形和图表来表示分析结果，使复杂的数据更易于理解和解释。

5、模型建立和评估：构建预测、分类等各种模型并评估其性能，确保模型的准确性和有效性。

6、商业洞察与决策支持：基于分析结果向决策者提供可行的建议，帮助其制定战略和战术决策。

Python常用的数据科学库

Python本不是专门用于进行数据科学的编程语言，但是，随着越来越多的强大的数据科学相关的库，使得Python变成最适合进行数据科学实现的编程语言。学习数据科学，除了相关概念、原理、算法的学习，在实践应用中，更多的是对这些类库的学习、使用，从而达到熟能生巧的效果。

常用的Python数据科学库如下：

1、NumPy

提供高效的多维数组（ndarray）对象和用于执行数组操作的函数。可以进行数值计算和线性代数操作；可以灵活进行数组的切片、索引和变形；广播功能，支持不同形状的数组进行运算。

NumPy是高效数据科学的基石，Pandas、TensorFlow、PyTorch等库中，都能看到NumPy的身影。

2、Pandas

用于数据处理和分析，尤其是表格数据的处理分析的库。可以进行数据的清洗和预处理；支持多种数据格式（CSV、Excel、SQL等）的读取和写入；进行表格数据的选择、过滤、聚合和分组操作。

3、Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Pyecharts

用于进行数据的可视化。通常支持多种静态、动态和交互式图表；支持自定义复杂的表格样式和格式。

4、SciPy

用于进行科学计算的库。提供优化、积分、插值、特征值问题、信号处理等工具。与NumPy紧密结合，扩展了NumPy的功能。

5、Scikit-learn

用于进行机器学习的库。提供各种分类、回归、聚类、降维和模型选择的算法。可以支持模型评估和调参，适合构建和评估机器学习模型。提供方便的数据预处理和特征工程工具。

6、Statsmodels

用于统计建模和计量经济分析的库。提供线性模型、时间序列分析、假设检验等统计工具。适合进行复杂的统计分析和建模。

7、NTLK、SpaCy

用于自然语言处理的库。提供文本处理和分析的工具。支持词汇处理、句法分析、文本分类和情感分析等功能。支持词性标注、命名实体识别、依存句法分析等功能。

8、TensorFlow、Keras、PyTorch

用于深度学习和神经网络建模的库。提供构建和训练深度学习模型的工具。支持分布式计算和大规模数据处理。适合用于图像识别、自然语言处理等任务。支持快速原型开发和模型训练。

需要说明的是，Python数据科学系列后续的文章中，将会穿插进行相关概念、原理、算法以及这些常用数据科学库的介绍。

总结

本文简单介绍了数据科学的含义，强调了“跨学科”的特性；介绍了数据科学的主要工作内容；最后介绍了Python中常用的数据科学的库。需要说明的是，应当将数据科学作为一项具有加乘作用的新能力，而非一门新的学科。

以上就是本文的全部内容，感谢您的拨冗阅读！