迁移策略的五个关键因素
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对数据进行测量，收集，报告和分析，然后可以使用图形，图像或其他分析工具将其可视化。数据作为一般概念是指这样的事实，即以适合于更好地使用或处理的某种形式来表示或编码一些现有信息或知识。 数据科学是一个统一统计，数据分析及其相关方法的概念，以理解和分析数据中的实际现象。它使用了从数学，统计学，计算机科学，领域知识和信息科学等众多领域中汲取的技术和理论。换一种说法 - 数据科学是一个跨学科领域，它使用科学的方法，过程，算法和系统从许多结构化和非结构化数据中提取知识和见解。数据科学与数据挖掘，机器学习和大数据有关。 在本文中，我们将了解并深入介绍您必须知道的十种出色的工具和技术!它们对于创建一些独特而酷炫的Python和数据科学项目将非常有帮助。您可以利用它们来构建模型，创建项目，分析结果，部署目的等等! 因此，不费吹灰之力，让我们开始探索这些工具和技术，您可以使用这些工具和技术来提高创建新项目的效率和效率。 1. GitHub(和Git) GitHub知识是数据科学家的基本要求之一。GitHub是展示代码和与精彩社区讨论项目的最佳场所。您可以按Gist的形式在存储库或代码块中共享您的工作，输入您的个人资料的众多受众可以访问它们。 GitHub，Inc.是Microsoft的子公司，该公司使用Git为软件开发和版本控制提供托管。它提供了Git的分布式版本控制和源代码管理(SCM)功能，以及其自己的功能。它为每个项目提供访问控制和多种协作功能，例如错误跟踪，功能请求，任务管理，持续集成和Wiki。 GitHub免费提供其基本服务。其更高级的专业和企业服务是商业性的。免费的GitHub帐户通常用于托管开源项目。自2018年以来，它一直是Microsoft的子公司，总部位于加利福尼亚州。 如果您还没有一个GitHub帐户，我强烈建议您创建一个。它是完全免费的，它将为您打开展示您的项目并与社区中其他出色的Data Science成员合作的最佳场所之一。您可以从这里查看我的GitHub个人资料。 2. IDE 集成开发环境(IDE)是一种软件，可为程序的编译和解释提供全面的工具。它为编码人员，发烧友和开发人员提供了一个使用源代码编辑器，自动化工具以及调试器进行实验和解释代码/程序的平台。 IDE可以支持单一编程语言(例如Pycharm)(是Python独有的)，也可以支持多种编程语言(例如Visual Studio Code)。由于python是现代流行的语言，因此它具有各种各样的开发软件，例如Pycharm，Visual Studio代码，Jupyter笔记本等。 例如，Visual Studio Code是Microsoft为Windows，Linux和macOS开发的免费源代码编辑器。功能包括对调试，语法突出显示，智能代码完成，代码段，代码重构和嵌入式Git的支持。它支持各种编程语言，包括python。您可能需要进行一些其他安装才能开始使用Python，但这很简单。它具有不断的更新，并且是Python和其他编程语言的最佳平台之一。我经常使用它，强烈建议您使用它。 Jupyter Notebook是一个开源Web应用程序，允许您创建和共享包含实时代码，方程式，可视化效果和叙述文本的文档。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，数据可视化，机器学习等。Jupyter笔记本电脑绝对是上手数据科学和机器学习的绝佳选择。 这些笔记本可以与任何人共享，并有助于更有效地协作代码。我强烈建议您也使用Jupyter Notebook，因为您可以分别使用每个代码块，并且还可以选择使用降价促销。它被许多获利的公司广泛使用。 荣誉奖：Google合作实验室 Colaboratory(也称为Colab)是一个免费的Jupyter笔记本环境，该环境在云中运行并将其笔记本存储在Google云端硬盘中。Colab最初是Google内部的项目;试图开源所有代码并在上游更直接地工作，从而开发了"在Colab中打开" Google Chrome扩展程序，但最终还是结束了，并且Colab在内部继续进行开发。 3. GPU
图形处理单元是一种专用的电子电路，旨在快速操作和更改内存，以加快在帧缓冲区中创建图像的速度，以输出到显示设备。 （编辑：唐山站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
