如果你想学习紧缺的技能，可以考虑数据科学和机器学习。鉴于数据在我们这个世界上的数量和重要性不断增加，这些领域已经成为就业市场上的热门。如果你刚开始接触编码，Python编程语言为初学者提供了一个很好的入门点。
在这篇文章中，我们将向你介绍数据科学和机器学习这两个密切相关的领域。然后我们将探讨Python在这些领域的主导地位，并了解在这些领域工作的七个顶级Python库。
数据科学和机器学习——概述
数据科学是一个应用数学和统计学的领域，它基于对大量数据的分析和建模，提供有用的信息。机器学习是人工智能和计算机科学的一个分支，涉及开发能够使用算法和统计模型学习和适应的计算机系统。虽然这两个领域听起来毫无关联，但近年来它们已经变得密不可分。这是因为，虽然数据科学可以收集洞察力，但机器学习可以实现准确和可操作的预测。
在大数据时代，数据科学和机器学习变得越来越重要，大数据的特点是数据集太大、太复杂，无法由人类或传统的数据管理系统进行分析。通过使用数据科学和机器学习的工具，我们可以从数据中收集信息，帮助做出重要的决策。
今天，数据建模和分析对于几乎每个行业的企业和组织的发展和成功都是至关重要的。你可以找到数据科学和机器学习在不同领域的应用，如医疗保健、公路旅行、体育、政府和电子商务。
数据科学和机器学习在现实世界中的一些应用包括：
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谷歌利用一种名为LYNA的机器学习工具，识别了转移到附近淋巴结的乳腺癌肿瘤。该工具使用其算法识别转移性癌症的准确率为99%，但在医生使用它之前还需要更多的测试。
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一家名为StreetLight的公司正在利用数据科学和来自智能手机和车载导航设备的数万亿数据点为北美的汽车、自行车和行人的交通模式建模。
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UPS正在用一个名为网络规划工具的平台优化包裹运输，该平台使用人工智能和机器学习来解决恶劣天气和服务瓶颈问题。
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RSPCT的篮球投篮分析系统将数据从篮圈上的传感器传输到一个显示投篮细节并产生预测性见解的设备。该系统已被NBA和大学球队采用。
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美国国税局利用从公共社交媒体数据、各种元数据、电子邮件分析和电子支付模式中建立的纳税人档案来改进其欺诈检测。根据这些资料，国税局预测个人报税情况，凡是报税情况大相径庭的人都会被标记出来进行审计。(隐私倡导者对此并不满意）。
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一家名为Sovrn的公司创造了与谷歌和亚马逊的服务器到服务器竞价平台兼容的智能广告技术，以促成广告商和销售点之间的交易。
为什么Python被数据科学家使用
Python不是数据科学和机器学习中使用的唯一语言。R是另一个主导选择，而Java、JavaScript和C++也有它们的位置。但Python的优势帮助它赢得了作为最受欢迎的编程语言之一的地位，特别是在数据科学和机器学习中。
这些优势包括：
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Python相对容易学习。它的语法简明，类似于英语，这有助于使学习更加直观。
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它有一个庞大的用户社区。这可以转化为优秀的同行支持和文档。
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Python是可移植的，允许你在任何地方运行其代码。这意味着一个Python应用程序可以在Windows、MacOS和Linux上运行，而无需修改其源代码（除非有系统特定的调用）。
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Python是一种免费的、开源的、面向对象的编程语言。
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Python 使得从其他语言（如 C 和 C++）添加模块变得容易。
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最后，Python的许多库简直是为数据科学和机器学习而生。我们将在下一节中进一步讨论这一优势。
7个用于数据科学和机器学习的顶级Python库
在Python中，库是一个包含预写代码的资源集合。作为一个程序员，这将节省你的时间，因为你不必从头开始编写所有的代码。Python广泛的库集合实现了各种功能，特别是在数据科学和机器学习方面。Python有用于数据处理、数据建模、数据操作、数据可视化、机器学习算法等的交互式库。让我们来谈谈这些领域的七个顶级Python库。
1.NumPy
NumPy是一个流行的数据处理和建模的开源库，被广泛用于数据科学、机器学习和深度学习。它还与其他库兼容，如Pandas、Matplotlib和Scikit-learn，我们将在后面讨论。
NumPy介绍了多维数组和矩阵的对象，以及让你只用少量代码就能对数组执行高级数学和统计功能的例程。此外，它还包含一些线性代数函数和傅里叶变换。
2.SciPy
SciPy是另一个用于数据处理和建模的开源库，它建立在NumPy基础上，用于科学计算应用。它包含了NumPy中的线性代数模块和许多其他数值算法的更全面的功能版本。
SciPy提供了优化、积分、插值、特征值问题、代数方程、微分方程、统计和其他类别问题的算法。
它还增加了一系列的算法和高级命令，用于操作和可视化数据。例如，通过结合SciPy和NumPy，你可以做图像处理等事情。
3. Pandas
Pandas是一个用于数据清理、处理和操作的开源包。它提供了扩展的、灵活的数据结构来保存不同类型的标签和关系数据。
Pandas擅长操作数字表和时间序列，这是数据科学中常见的数据形式。
Pandas通常与其他数据科学库一起使用。它建立在NumPy的基础上，它也被用于SciPy的统计分析和Matplotlib的绘图功能。
4.Matplotlib
Matplotlib是一个数据可视化和二维绘图库。事实上，它被认为是Python社区中最流行和最广泛使用的绘图库。
Matplotlib因其多功能性而脱颖而出。Matplotlib可以在Python脚本、Python和IPython shells、Jupyter笔记本和Web应用服务器中使用。此外，它还提供了广泛的图表，包括图、柱状图、饼状图、直方图、散点图、误差图、功率谱和干点图。
5.Seaborn
Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化库，与NumPy和Pandas数据结构紧密结合。它提供了一个创建统计图形的高级接口，对探索和理解数据有很大帮助。
Seaborn中可用的数据图形包括条形图、饼图、柱状图、散点图和误差图。
6.TensorFlow
TensorFlow是一个流行的机器学习平台，由谷歌开发。它的用例包括自然语言处理、图像分类、创建神经网络等等。
这个平台提供了一个灵活的库、工具和用户资源的 "生态系统"，具有高度的可移植性。你可以在任何地方训练和部署模型，无论你使用什么语言或平台。
TensorFlow让你使用Keras API构建和训练高级机器学习模型，这是TensorFlow 2.0的一个特点。它还提供了急切执行，允许立即迭代和更容易调试。
注：急切执行是一种命令式的编程环境，可以立即评估操作，而不需要建立图。这意味着操作会返回具体的值，而不是构建一个计算图，以便以后运行。
对于更大的训练任务，TensorFlow提供了分布策略API，它可以让你在不同的硬件配置上运行训练而不改变你的机器学习模型。
7.Scikit-learn
Scikit-learn洛克菲勒，也叫sklearn，是一个用于学习、改进和执行机器学习模型的库。它建立在NumPy和SciPy的基础上，为常见的机器学习和数据挖掘任务增加了一套算法。
Sklearn是最流行的Python库，用于执行分类、回归和聚类算法。它被认为是一个非常有策划性的库，因为开发者不必在同一算法的不同版本之间进行选择。
总结和下一步工作
今天，我们通过Python及其在这些领域的顶级库的视角，向你简要介绍了数据科学和机器学习。希望我们的讨论能激起你的兴趣，并考虑进一步学习我们才刚刚开始了解你能用Python的数据科学和机器学习的库做什么。还有许多其他的库和包值得探索，比如用于网络刮削的Scrapy和BeautifulSoup以及用于数据可视化的Bokeh。
学习愉快!
