Jak dotąd matematyka wniosła ogromny wkład w naukę o danych, uczenie maszynowe i całą dziedzinę sztucznej inteligencji. Tabele zostały teraz częściowo przekształcone: Matematyka nie jest już tylko narzędziem do nauki o danych, ale nauka o danych służy matematyce w trzech obszarach:

• ten Analiza danych topologicznych Bada wiedzę, której można się nauczyć z próbki punktów danych dotyczących figury geometrycznej.
• ten Teoria liczb i notacja Pomaga uwypuklić niektóre teoretyczne problemy z liczbami, rozwikłać powiązania lub znaleźć wskazówki do dowodów przypuszczeń – tj. Niesprawdzonych twierdzeń matematycznych.
• ten który konto awatara Wreszcie zajmuje się zrozumieniem i zmianą formuł. ML jest teraz w stanie rozwiązywać najbardziej kompleksowe i złożone zadania matematyczne, na przykład całkowanie symboliczne lub równania różniczkowe.

Nauka o danych może być wykorzystana w praktyce do badania relacji w teorii liczb i notacji – druga dziedzina. Ten artykuł przedstawia odkrywcze i programistyczne podejście do Pythona i wskazuje na ukryte pułapki.

Analiza danych rozpoznawczych

W kontekście nauki o danych analiza danych odbywa się zwykle eksplorująco, to znaczy krok po kroku: wyciągane są wnioski z ustaleń, które z kolei prowadzą do nowych analiz. W ten sposób krok po kroku pracujesz, aby dojść do wyniku. Jako język skryptowy Python doskonale nadaje się do tego sposobu pracy.

Prace eksploracyjne wymagają narzędzi, które umożliwiają tworzenie i wykonywanie skryptów Python oraz reprezentację danych w postaci tekstu i grafiki. Notebooki Jupyter sprawdziły się tutaj. Zapewniają interfejs sieciowy, za pomocą którego można programować i wyświetlać wyniki analizy. Profesjonalne IDE, takie jak Visual Studio Code i PyCharm, są również dostępne dla języka Python.

Infobox Trees jako przykład z Today’s Daily Research zapewnia wgląd w to, jak zintegrować naukę o danych z codzienną matematyką naukową.

Programowanie funkcjonalne i ilościowe

W przeciwieństwie do klasycznego programowania aplikacji, aplikacje do nauki danych koncentrują się na manipulowaniu danymi w kolumnach, a nie w wierszach. Dominują języki zorientowane na zbiór i zorientowane na dane, takie jak SQL i R. Programowanie funkcjonalne, które pozwala na zastosowanie funkcji do zbioru zbiorów danych, jest również bardzo przydatne w nauce o danych. Ten rodzaj programowania oszczędza powtarzające się wykonywanie pętli w kodzie. Python oferuje tylko swoje własne funkcjonalne rzeczy. Jednak wtyczki, takie jak NumPy i Pandas, oferują również funkcje grupowe zorientowane na język. Ta kombinacja to jeden z sekretów sukcesu Pythona.

Ponadto Python umożliwia przetwarzanie dowolnie dużych liczb całkowitych – i to w stosunkowo dużych ilościach. Jedynym ograniczeniem wielkości liczb całkowitych jest sprzęt podstawowy. Nie ma ograniczeń dotyczących oprogramowania. Jest to ogromna zaleta w przypadku pytań dotyczących kryptografii i teorii liczb, ponieważ niektóre zjawiska można zaobserwować tylko w bardzo dużych ilościach. Korzystają na tym dziedziny badań związane z dzieleniem, liczbami pierwszymi, potęgami pierwszymi i krzywymi eliptycznymi.

Dlaczego Python?

Pomimo swojego specyficznego kierunku, Python nie jest tak bardzo oddzielony, jak na przykład SQL, od podstawowego sprzętu. To sprawia, że ​​Python jest popularnym językiem dla hakerów, a także jest używany w środowisku nauki o danych. W przeciwieństwie do Javy, Python jest skryptowalny, a zatem pozwala na podejście eksploracyjne. Jednocześnie język zapewnia dostęp do niskopoziomowych API do implementacji urządzeń. Domyślnie używana jest zmienna CPython, zaimplementowana w C.

Aby zachować programowalność Pythona, kod nie jest tłumaczony na C, ale raczej interpretowany. Jednak Python może uzyskać dostęp do języka C w dowolnym momencie. Ponadto dostępny jest framework Cython, który za pomocą poszczególnych fragmentów kodu opracowanych w C można zintegrować z Pythonem. W ten sposób Cython dodaje rozszerzenia do języka i pozwala na kompilację i używanie własnego kodu C. Ponadto frameworki, takie jak TensorFlow i PyTorch, umożliwiają trenowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą tak zwanych jednostek przetwarzania grafiki (w skrócie GPU). W przeciwieństwie do procesorów umożliwia wysoce równoległe przetwarzanie danych. Ogólnie rzecz biorąc, bliskość sprzętu do Pythona daje możliwość implementacji wysokowydajnych algorytmów.

Istnieje niezliczona ilość darmowych pakietów i bibliotek dostępnych dla Pythona, które zostały opracowane i ulepszone do celów naukowych. Obszary zastosowań obejmują statystykę, przetwarzanie danych geometrycznych, wizualizację, analizę, algebrę, uczenie maszynowe i obliczenia kwantowe. Programiści mogą łatwo pobierać i zarządzać modułami za pośrednictwem centralnych repozytoriów, PyPI i Conda. Przykładami popularnych bibliotek są Pandas, NumPy, TensorFlow, Scikit-Learn, SimPy i Cirq.