Я хотел бы узнать о DATA Analytics.Аналитика с использованием PYTHON
С чего начать? Где я могу найти понятия об аналитике?
В чем все рамки PYTHON используются для аналитики? Что может быть полезно для моей карьеры (PYTHON или R)
С чего начать? Где я могу найти понятия об аналитике?
Анализ данных/анализ - это огромные концепции, но хороший способ начать - найти проблему (данные для анализа) и решить ее. Мое предложение - купить книгу. Например, если вы хотите использовать python, я предложил: «Python for Data Analysis».
В чем все рамки PYTHON используются для аналитики? Как было предложено в другом ответе Numpy, Pandas и Matplotlib. Кроме того, Scipy более полезен для статистической проблемы. Другая структура действительно интересна scikit-learn http://scikit-learn.org/stable/.
Ps: хорошая база, которая включает весь бывший пакет называется Anaconda
Существует огромный выбор для анализа данных в Python. Существует много рамок, которые гарантируют, что вам не нужно изобретать велосипед.
Некоторые из основных из них являются:
1) NumPy: Это библиотека Python обеспечивает легкий доступ к массивам, матричных операций и линейной алгебры (Вы можете также рассмотреть SciPy)
2). Pandas: Это библиотека, которая предоставляет вам 2D-данные или данные для хранения данных. Иногда они удобны.
3) Matplotlib: Это отличная библиотека для создания и построения двумерных графиков. Он имеет возможность делать графики и гистограммы всего несколькими строками кода.
Спасибо за ваш ответ. Что касается, как я понял, ниже 3 библиотеки высоко используется для Analytics NumPy, SciPy, Matplotlib И я пришел, чтобы узнать ниже библиотеки используются в машинном обучении Mlpy, Orange, scikit учиться, Pandas В чем преимущества библиотек (Mlpy, Orange, scikit-learn, Pandas)? Должен ли я узнать все или что-то достаточно? Что лучше всего в обучении машинам? Спасибо, Arun – Arunselvan
Спасибо за ваш ответ. Что касается, как я понял, ниже 3 библиотеки высоко используется для Analytics NumPy, SciPy, Matplotlib И я пришел, чтобы узнать ниже библиотеки используются в машинном обучении Mlpy, Orange, scikit учиться, Pandas В чем преимущества библиотек (Mlpy, Orange, scikit-learn, Pandas)? Должен ли я узнать все или что-то достаточно? Что лучше всего в обучении машинам? Thanks, Arun – Arunselvan
В зависимости от того, что вам нужно сделать, наверняка некоторые из них более специфичны для конкретного домена. Scikit-learn, я могу сказать, так как я его использую, почти завершен. Вы можете найти наиболее используемые методы машинного обучения. Кстати, что вам нужно узнать, зависит от того, какую проблему вам нужно решить. Как я уже говорил, Scikit-learn - это безопасная ставка. –
Большое спасибо. Его действительно Помощь полна. Я очень новичок в этом. Я задаю еще один вопрос из любопытства. Для аналитики и машинного обучения Непосредственно я могу начать изучать scikit-learn или сначала изучить SciPy или Numpy? – Arunselvan