摘要：數(shù)據(jù)科學(xué)包括機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化首先，機器學(xué)習(xí)是什么解釋機器學(xué)習(xí)的最佳方法是給你一個簡單的例子。機器學(xué)習(xí)算法的工作方式大致相同。這是一個人們競爭為特定問題構(gòu)建最佳機器學(xué)習(xí)算法的網(wǎng)站。

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如果您正在考慮學(xué)習(xí)Python，或者已經(jīng)開始學(xué)習(xí)它，那么您可能會問：“我使用Python到底能做什么？”

這是一個很難回答的問題，因為Python有很多應(yīng)用程序。

但隨著時間的推移，我發(fā)現(xiàn)Python有三個主要的流行應(yīng)用程序：

Web開發(fā)

數(shù)據(jù)科學(xué) - 包括機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化

腳本

最近基于Python的Web框架（如Django和Flask）在Web開發(fā)中變得非常流行。

我為什么需要一個Web框架？

這是因為Web框架使構(gòu)建通用后端邏輯變得更容易。這包括將不同的URL映射到Python代碼塊，處理數(shù)據(jù)庫以及生成用戶在其瀏覽器上看到的HTML文件。

我應(yīng)該使用哪個Python Web框架？

Django和Flask是兩個最流行的Python Web框架。如果是剛?cè)腴T，建議你使用其中一個。

Django和Flask有什么區(qū)別？

主要對比：

· Flask提供簡單，靈活和細(xì)粒度控制。它是非特定的（它可以讓你決定如何實現(xiàn)它）。

· Django提供了一個包羅萬象的體驗：您可以獲得管理面板，數(shù)據(jù)庫接口，ORM [對象關(guān)系映射]以及開箱即用的應(yīng)用程序和項目的目錄結(jié)構(gòu)。

你應(yīng)該選擇：

· Flask，如果您專注于體驗和學(xué)習(xí)機會，或者您想要更多地控制使用哪些組件（例如您想要使用哪些數(shù)據(jù)庫以及如何與它們進(jìn)行交互）。

· Django，如果你專注于最終產(chǎn)品，特別是如果你正在開發(fā)一個直接的應(yīng)用程序，如新聞網(wǎng)站，電子商店或博客，你希望總是有一個單一的，顯而易見的方式來做事情。

換句話說，如果你是初學(xué)者，F(xiàn)lask可能是一個更好的選擇，因為它需要處理的組件更少。此外，如果您想要更多自定義，F(xiàn)lask是更好的選擇。

另一方面，如果你想要直接構(gòu)建一些東西，Django更符合你的需求。

首先，機器學(xué)習(xí)是什么？

解釋機器學(xué)習(xí)的最佳方法是給你一個簡單的例子。假設(shè)您想要開發(fā)一個程序來自動檢測圖片中的內(nèi)容。

因此，如下圖（圖1），您希望程序識別出它是一只狗。

鑒于下面的另一個（圖2），您希望程序識別它是一個桌子。

你可能會說，好吧，我可以寫一些代碼來做到這一點。例如，如果圖片中有很多淺棕色像素，那么我們可以說它是一只狗?；蛘?，您可以弄清楚如何檢測圖片中的邊緣。然后，你可能會說，如果有很多直邊，那么它就是一張桌子。

但是，這種方法很快變得棘手。如果照片中有一只沒有棕色頭發(fā)的白狗怎么辦？如果圖片只顯示表格的圓形部分怎么辦？

這就是機器學(xué)習(xí)的切入點。

機器學(xué)習(xí)通常實現(xiàn)一種自動檢測給定輸入中的模式的算法。

你可以給機器學(xué)習(xí)算法給1000張狗的照片和1000張桌子的照片。然后，它將學(xué)習(xí)狗和桌子之間的區(qū)別。當(dāng)你給它一張狗或桌子的新圖片時，它將能夠識別它是哪一個。

我認(rèn)為這有點類似于嬰兒學(xué)習(xí)新事物的方式。寶寶怎么知道一件事看起來像狗，另一件看起來像一張桌子？可能來自一堆例子。

你可能沒有明確地告訴嬰兒，“如果有毛茸茸的東西，有淺棕色的頭發(fā)，那么它可能是一只狗?！蹦憧赡軙f，“那是一只狗。這也是一只狗。這是一張桌子。那個也是一張桌子?！?/p>

機器學(xué)習(xí)算法的工作方式大致相同。

您可以將相同的想法應(yīng)用于：

· 推薦系統(tǒng)（想想YouTube，亞馬遜和Netflix）

· 人臉識別

· 語音識別

等應(yīng)用程序。

您可能聽說過的流行機器學(xué)習(xí)算法包括：

· 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

· 深度學(xué)習(xí)

· 支持向量機

· 隨機森林

您可以使用上述任何算法來解決我之前解釋過的圖片標(biāo)注問題。

有流行的機器學(xué)習(xí)庫和Python框架。

其中兩個最受歡迎的是scikit-learn和TensorFlow。

· scikit-learn附帶了一些內(nèi)置的更流行的機器學(xué)習(xí)算法。我在上面提到了其中一些。

· TensorFlow更像是一個底層庫，允許您構(gòu)建自定義機器學(xué)習(xí)算法。

如果您剛開始使用機器學(xué)習(xí)項目，我建議您先從scikit-learn開始。如果你開始遇到效率問題，那么我會開始研究TensorFlow。

要掌握機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，我會推薦斯坦福大學(xué)或加州理工學(xué)院的機器學(xué)習(xí)課程。

請注意，您需要微積分和線性代數(shù)的基本知識才能理解這些課程中的一些知識點。

然后，用Kaggle練習(xí)所學(xué)到的東西。這是一個人們競爭為特定問題構(gòu)建最佳機器學(xué)習(xí)算法的網(wǎng)站。他們也為初學(xué)者提供了很好的教程。

那么數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化呢？

列舉一個簡單的例子：假設(shè)您正在為一家在線銷售某些產(chǎn)品的公司工作。作為數(shù)據(jù)分析師，您可以繪制這樣的條形圖。

從這張圖中，我們可以看出，男性購買了超過400個單位的產(chǎn)品，女性在這個特定的星期天購買了約350個單位的產(chǎn)品。

作為數(shù)據(jù)分析師，您可能會對這種差異提出一些可能的解釋。

一個明顯可能的解釋是，這種產(chǎn)品比起女性更受男性歡迎。另一種可能的解釋可能是樣本量太小而且這種差異只是偶然造成的。而另一種可能的解釋可能是，男性傾向于僅在周日因某種原因購買該產(chǎn)品。

為了理解這些解釋中的哪一個是正確的，您可以繪制另一個像這樣的圖。

我們不是僅顯示星期日的數(shù)據(jù)，而是查看整整一周的數(shù)據(jù)。如您所見，從這張圖中，我們可以看到這種差異在不同的日子里非常一致。

從這個小小的分析中，你可以得出結(jié)論，對這種差異最有說服力的解釋是，這種產(chǎn)品更容易受到男性的歡迎，而不是女性。

如果你看到像這樣的圖表怎么辦？

那么，是什么解釋了周日的差異？

你可能會說，也許男人往往只是因為某種原因在周日購買更多的這種產(chǎn)品?；蛘?，也許只是巧合，周日男人買了更多。

所以，這是一個說明數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)實世界中可能是什么樣子的簡化的例子。

使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析/可視化

Matplotlib是最受歡迎的數(shù)據(jù)可視化庫之一。

· 很容易上手

· 其他一些圖書館，如Seaborn，都是以它為基礎(chǔ)的。因此，學(xué)習(xí)matplotlib將有助于您以后學(xué)習(xí)這些其他庫。

我應(yīng)該如何使用Python學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析/可視化？

首先應(yīng)該了解數(shù)據(jù)分析和可視化的基礎(chǔ)知識，然后從Coursera和Khan Academy等網(wǎng)站學(xué)習(xí)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識也會有所幫助。

什么是腳本？

腳本通常是指編寫旨在自動執(zhí)行簡單任務(wù)的小程序。

舉個例子：我曾經(jīng)在日本的一家小型創(chuàng)業(yè)公司工作，我們有一個電子郵件支持系統(tǒng)。這是一個系統(tǒng)，讓我們回答客戶通過電子郵件發(fā)送給他們的問題。

當(dāng)我在那里工作時，我的任務(wù)是計算包含某些關(guān)鍵字的電子郵件的數(shù)量，以便我們分析收到的電子郵件。

我們可以手動完成它，但是，我編寫了一個簡單的程序/簡單腳本來自動執(zhí)行此任務(wù)。

實際上，我們當(dāng)時使用Ruby，但Python也是這類任務(wù)的好語言。Python適合這種類型的任務(wù)，主要是因為它具有相對簡單的語法并且易于編寫。用它寫一些小東西并測試它也很快。

Python可以與Rasberry Pi一起使用。是硬件愛好者中的一種流行應(yīng)用。

您可以使用名為PyGame的庫來開發(fā)游戲，但它并不是最流行的游戲引擎。你可以用它來建立一個愛好項目，但如果你對游戲開發(fā)很認(rèn)真的話，我個人不會選擇它。

相反，建議開始使用Unity與C＃，這是最受歡迎的游戲引擎之一。它允許您為許多平臺構(gòu)建游戲，包括Mac，Windows，iOS和Android。

您可以使用Tkinter制作一個Python，但它似乎也不是最受歡迎的選擇。

相反，似乎Java，C＃和C ++等語言更受歡迎。最近，一些公司也開始使用JavaScript來創(chuàng)建桌面應(yīng)用程序。

例如，Slack的桌面應(yīng)用程序是用Electron構(gòu)建的。它允許您使用JavaScript構(gòu)建桌面應(yīng)用程序。

就個人而言，如果我正在構(gòu)建一個桌面應(yīng)用程序，我會使用JavaScript選項。它允許您重用Web版本中的一些代碼（如果有的話）。

推薦Python 3，因為它更現(xiàn)代，而且在這一點上它是一個更受歡迎的選項。

備注：關(guān)于后端代碼與前端代碼的說明（以防您不熟悉這些術(shù)語）：

假設(shè)您想制作像Instagram這樣的東西。

然后，您需要為要支持的每種類型的設(shè)備創(chuàng)建前端代碼。

您可以使用，例如：

· 適用于iOS的Swift

· 適用于Android的Java

· 用于Web瀏覽器的JavaScript

每組代碼都將在每種類型的設(shè)備/瀏覽器上運行。這將是一組代碼，用于確定應(yīng)用程序的布局如何，單擊按鈕時的外觀等等。

但是，您仍然需要能夠存儲用戶的信息和照片。您需要將它們存儲在服務(wù)器上，而不僅僅存儲在用戶的設(shè)備上，以便每個用戶的關(guān)注者都可以查看他/她的照片。

這是后端代碼/服務(wù)器端代碼的用武之地。您需要編寫一些后端代碼來執(zhí)行以下操作：

· 跟蹤誰在追隨誰

· 壓縮照片，以免占用太多存儲空間

· 在發(fā)現(xiàn)功能中向每個用戶推薦照片和新帳戶

因此，這是后端代碼和前端代碼之間的區(qū)別。

順便說一下，Python并不是編寫后端/服務(wù)器端代碼的唯一好選擇。還有許多其他流行的選擇，包括基于JavaScript 的Node.js。