So starten Sie Data Science mit Python

Obwohl man den Begriff Data Science heutzutage vielleicht nicht mehr oft hört (alles dreht sich um künstliche Intelligenz), handelt es sich dabei um eine sehr wichtige Fähigkeit. Bei der Datenwissenschaft geht es darum, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und durch Datenanalyse Entscheidungen zu treffen. Es ist die Grundlage für maschinelles Lernen und hat in vielen Branchen zunehmend an Bedeutung gewonnen. Unternehmen sammeln riesige Datenmengen, benötigen jedoch Fachleute, die diese Daten in aussagekräftige Erkenntnisse und Empfehlungen umwandeln können.

Eine solide Grundlage in der Datenwissenschaft ist für viele Karrieren in verschiedenen Bereichen, einschließlich Technologie, Finanzen und Gesundheitswesen, unerlässlich. Um die Datenwissenschaft zu beherrschen, sind große Anstrengungen und Studien erforderlich, aber der Einstieg ist nicht schwer.

Das Buch „Dive Into Data Science“ von Bradford Tuckfield soll eine leicht zugängliche und ansprechende Einführung in die Datenwissenschaft bieten. Es bietet eine gute Balance zwischen der Erklärung grundlegender datenwissenschaftlicher Konzepte und Theorien und der Bereitstellung praktischer Übungen für die Leser mit Python. Für den Einstieg in dieses Buch sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Tuckfield führt Sie von grundlegenden Ideen wie dem Sammeln und Erkunden von Daten bis hin zu fortgeschritteneren Techniken des maschinellen Lernens für Klassifizierung, Regression, Clustering und Empfehlungssysteme. Unterwegs lernen Sie mit „Dive Into Data Science“, wie ein Datenwissenschaftler zu denken.

Die explorative Datenanalyse (EDA) ist ein entscheidender erster Schritt in jedem datenwissenschaftlichen Projekt. Bevor Datenwissenschaftler Modelle erstellen oder Algorithmen entwickeln, müssen sie sich mit den Daten vertraut machen, mit denen sie arbeiten. Explorative Analysen helfen dabei, verborgene Muster, Erkenntnisse und Anomalien aufzudecken, die andernfalls übersehen würden.

„Dive Into Data Science“ bietet eine solide Einführung in EDA mit Python-Bibliotheken. Sie lernen, zentrale Tendenzen und Statistiken mit der Pandas-Bibliothek zu ermitteln und Daten mit Matplotlib und Seaborn zu visualisieren. Sie untersuchen Korrelationen zwischen verschiedenen Features, erstellen Heatmaps und zerlegen die Daten in Teilmengen, um sie weiter zu untersuchen.

„Dive Into Data Science“ verwendet das reale Beispiel eines Fahrrad-Sharing-Unternehmens. Sie haben Daten darüber, wie viele Personen Ihre Fahrräder zu verschiedenen Tageszeiten ausleihen. Sie müssen die Daten analysieren, um relevante Muster zu finden, die Ihnen helfen können, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Prognosen sind eine der wichtigsten und wertvollsten Anwendungen der Datenwissenschaft. Die Fähigkeit, zukünftige Trends auf der Grundlage historischer Daten und Muster vorherzusagen, ermöglicht es Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen. Datenwissenschaftler nutzen eine Vielzahl von Prognosetechniken wie die Regression, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

In „Dive Into Data Science“ lernen Sie, den Umsatz eines Autohauses zu prognostizieren. Sie verfügen über historische Verkaufsdaten und möchten vorhersagen, wie viele Autos Sie jeden Monat einlagern müssen. Bevor Sie die Prognose durchführen, bereiten Sie die Daten mit Python vor. Die Datenvorbereitung umfasst das Bereinigen und Formatieren von Daten, den Umgang mit fehlenden Werten, Duplikaten, falschen Eingaben usw.

Anschließend zeichnen Sie die Daten grafisch auf und beginnen mit der Prognose zukünftiger Umsätze mit einfachen linearen Regressionsmodellen. Tuckerfield zeigt Ihnen dann, wie Sie verschiedene Techniken ausprobieren können, um die Leistung Ihres Modells zu verbessern und gleichzeitig eine Überanpassung zu vermeiden. Schließlich vergleichen Sie Ihre Modelle und wählen das beste Modell für die Umsatzprognose aus.

Das Testen von Hypothesen ist ein grundlegender Bestandteil der Datenwissenschaft. Sie bilden Hypothesen, indem Sie auf der Grundlage von Stichprobendaten fundierte Vermutungen über Populationen anstellen. Und dann verwenden Sie verschiedene Techniken, um festzustellen, ob die Stichprobenbeweise die Hypothese stützen oder widersprechen. Hypothesentests werden verwendet, um Rückschlüsse zu ziehen, die über die unmittelbaren Daten hinausgehen, und um die Unsicherheit zu verringern. Techniken zum Testen von Hypothesen bilden die Grundlage von A/B-Tests, bei denen Datenwissenschaftler Hypothesen aufstellen, dass eine Variante die andere bei einer bestimmten Metrik übertrifft.

„Dive Into Data Science“ vermittelt Ihnen diese Konzepte anhand praktischer Beispiele. Sie können Kunden einer Marketingkampagne in verschiedene Segmente einteilen und sie anhand verschiedener Variablen vergleichen.

Sie lernen etwas über Populationen, Stichproben, Konfidenzintervalle, p-Werte, statistische Signifikanz und andere datenwissenschaftliche und statistische Konzepte.

Im Laufe Ihrer Reise lernen Sie weitere Python-Bibliotheken und -Funktionen kennen und können weiterhin Daten visualisieren und Modelle erstellen. Außerdem lernen Sie einige der Fallstricke und Sensibilitäten bei der Durchführung statistischer Tests kennen, beispielsweise wie sich die Stichprobengröße auf die statistische Signifikanz auswirkt.

Während Sie Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse erweitern, führt Sie „Dive Into Data Science“ in das maschinelle Lernen mit Python-Bibliotheken wie scikit-learn ein. Sie können die Kundenabwanderung mithilfe logistischer Regressionsmodelle vorhersagen, Website-Werbeeinnahmen durch überwachtes Lernen vorhersagen, k-nächste Nachbarn verwenden, um die Artikelleistung vorherzusagen, und verschiedene maschinelle Lernalgorithmen wie Entscheidungsbäume, Zufallswälder und künstliche neuronale Netze vergleichen.

Sie werden auch mit dem unbeaufsichtigten Lernen vertraut gemacht, bei dem Sie Muster in unbeschrifteten Daten herausfinden müssen. Sie verwenden Clustering-Techniken, um Kunden anhand unterschiedlicher Merkmale zu gruppieren.

Abschließend erlernen Sie einige ergänzende Fähigkeiten wie Web Scraping mit der Beautiful Soup-Bibliothek von Python, das Erstellen von Empfehlungssystemen durch kollaboratives Filtern und eine Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache mit word2vec.

Eine Sache, die mir an „Dive Into Data Science“ nicht gefallen hat, waren die Erklärungen grundlegender Python-Programmierkonzepte. Ich erwarte von jedem, der in die Datenwissenschaft einsteigen möchte, dass er die Grundlagen mindestens einer Programmiersprache kennt, vorzugsweise Python. Meiner Meinung nach wurde in dem Buch zu viel Platz für die Erklärung der Python-Installation oder für Dinge wie das Listenverständnis aufgewendet.

„Dive Into Data Science“ ist kein endgültiger Leitfaden und macht Sie nicht zu einem professionellen Datenwissenschaftler. Aber es enthält auf 272 Seiten jede Menge Informationen und ist definitiv ein guter Ausgangspunkt für den Einstieg in die Datenwissenschaft. Wenn Sie tiefer in die Datenwissenschaft mit Python einsteigen möchten, empfehle ich einen Blick auf Data Science From Scratch oder Principles of Data Science.