Come avviare la scienza dei dati con Python

Anche se al giorno d'oggi potresti non sentire molto il termine scienza dei dati (tutto riguarda l'intelligenza artificiale), è un'abilità molto importante. La scienza dei dati riguarda l'estrazione di approfondimenti dai dati e il processo decisionale attraverso l'analisi dei dati. Costituisce la base dell'apprendimento automatico ed è diventato sempre più importante in molti settori. Le aziende raccolgono grandi quantità di dati, ma hanno bisogno di professionisti in grado di tradurre tali dati in approfondimenti e raccomandazioni significativi.

Una solida base nella scienza dei dati è essenziale per molte carriere in diversi campi, tra cui tecnologia, finanza e sanità. Ci vuole grande impegno e studio per padroneggiare la scienza dei dati, ma iniziare non è difficile.

Il libro Dive Into Data Science di Bradford Tuckfield mira a fornire un'introduzione accessibile e coinvolgente alla scienza dei dati. Raggiunge un buon equilibrio nello spiegare i concetti e le teorie fondamentali della scienza dei dati, fornendo allo stesso tempo ai lettori una pratica pratica con Python. Non è richiesta alcuna esperienza precedente per iniziare con questo libro. Tuckfield ti guida da idee di base come la raccolta e l'esplorazione dei dati a tecniche di machine learning più avanzate per la classificazione, la regressione, il clustering e i sistemi di raccomandazione. Lungo il percorso, Dive Into Data Science ti insegna a pensare come un data scientist.

L’analisi esplorativa dei dati (EDA) è un primo passo cruciale in qualsiasi progetto di data science. Prima di costruire modelli o sviluppare algoritmi, i data scientist devono familiarizzare con i dati con cui stanno lavorando. L'analisi esplorativa aiuta a scoprire modelli nascosti, approfondimenti e anomalie che altrimenti resterebbero persi.

Dive Into Data Science fornisce una solida introduzione a EDA con le librerie Python. Imparerai a determinare tendenze e statistiche centrali con la libreria pandas e visualizzare i dati con Matplotlib e Seaborn. Esaminerai le correlazioni tra diverse funzionalità, creerai mappe di calore e suddividerai i dati in sottoinsiemi per analizzarli ulteriormente.

Dive Into Data Science utilizza l'esempio reale di un'azienda di bike sharing. Hai dati su quante persone noleggiano le tue biciclette in diversi orari della giornata. È necessario analizzare i dati per trovare modelli rilevanti che possano aiutarti a prendere decisioni aziendali migliori.

La previsione è una delle applicazioni più importanti e preziose della scienza dei dati. La capacità di prevedere le tendenze future sulla base di dati e modelli storici consente alle organizzazioni di prendere decisioni migliori. I data scientist utilizzano una varietà di tecniche di previsione come la regressione per prevedere i risultati futuri.

In Dive Into Data Science impari a prevedere le vendite per una società di concessionaria auto. Disponi di dati storici sulle vendite e desideri prevedere quante auto dovrai immagazzinare ogni mese. Prima di fare la previsione, preparerai i dati con Python. La preparazione dei dati include la pulizia e la formattazione dei dati, la gestione dei valori mancanti, dei duplicati, delle voci errate, ecc.

Quindi traccerai i dati e inizierai a prevedere le vendite future con semplici modelli di regressione lineare. Tuckerfield ti mostra quindi come provare diverse tecniche per migliorare le prestazioni del tuo modello evitando l'adattamento eccessivo. Potrai finalmente confrontare i tuoi modelli e scegliere quello migliore per prevedere le vendite.

Il test delle ipotesi è una parte fondamentale della scienza dei dati. Formi ipotesi formulando ipotesi plausibili sulle popolazioni basate su dati campione. E poi si utilizzano tecniche diverse per determinare se le prove del campione supportano o contraddicono l'ipotesi. I test di ipotesi vengono utilizzati per fare inferenze oltre i dati immediati e ridurre l'incertezza. Le tecniche di test delle ipotesi sono la base dei test A/B, in cui i data scientist propongono ipotesi secondo cui una variante supererà l'altra su alcuni parametri.

Dive Into Data Science ti insegna questi concetti attraverso esempi pratici. Puoi dividere i clienti di una campagna di marketing in diversi segmenti e confrontarli su diverse variabili.