数据科学是通过组织，处理和分析数据从大量不同的数据集中获取知识和见解的过程。它涉及许多不同的学科，例如数学和统计建模，从源中提取数据并应用数据可视化技术。通常，它还涉及处理大数据技术以收集结构化和非结构化数据。下面我们将看到一些使用数据科学的示例场景。

推荐系统

随着在线购物变得越来越普遍，电子商务平台能够捕获用户的购物偏好以及市场上各种产品的性能。这导致创建推荐系统，该推荐系统将创建模型来预测购物者的需求并显示购物者最有可能购买的产品。

财务风险管理

可以通过使用客户过去的消费习惯，过去的违约，其他财务承诺和许多社会经济指标来更好地分析涉及贷款和信贷的财务风险。这些数据是从各种来源以不同格式收集的。将他们组织在一起并深入了解客户资料需要数据科学的帮助。结果是通过避免坏账将金融组织的损失降到最低。

改善卫生保健服务

医疗保健行业处理各种数据，这些数据可以分为技术数据，财务数据，患者信息，药物信息和法律规则。需要以协调的方式分析所有这些数据，以产生洞察力，从而在保持法律合规性的同时为医疗保健提供者和护理接受者节省成本。

计算机视觉

计算机识别图像的进步涉及处理来自相同类别的多个对象的大量图像数据。例如，人脸识别。对这些数据集进行建模，并创建算法以将该模型应用于较新的图像以获得满意的结果。处理这些巨大的数据集和创建模型需要数据科学中使用的各种工具。

能源高效管理

随着对能源消耗的需求激增，能源生产公司需要更有效地管理能源生产和分配的各个阶段。这涉及优化生产方法，存储和分配机制以及研究客户的消费模式。链接所有这些来源的数据并获得洞察力似乎是一项艰巨的任务。通过使用数据科学工具，这变得更加容易。

数据科学中的Python

数据科学的编程要求需要一种非常通用但灵活的语言，该语言编写起来很简单，但是可以处理高度复杂的数学处理。 Python最适合于此类要求，因为它已经确立了自己的地位，既可以作为通用计算语言，也可以作为科学计算语言。不仅如此，它还在以大量针对不同编程需求的库的形式以新的形式不断升级。下面我们将讨论Python的此类功能，这使其成为数据科学的首选语言。

• 与R等其他类似语言相比，一种简单易学的语言所产生的代码行更少。它的简单性还使其能够以最少的代码来处理复杂的场景，并且对程序的总体流程的混淆也更少。
• 它是跨平台的，因此同一代码可在多个环境中工作而无需任何更改。这使其很容易在多环境设置中使用。
• 它比其他用于数据分析的类似语言(如R和MATLAB)执行速度更快。
• 其出色的内存管理功能(尤其是垃圾收集)使其能够灵活地管理大量数据转换，切片，切块和可视化。
• 最重要的是， Python拥有大量的库，这些库可以用作特殊目的的分析工具。例如，NumPy软件包用于科学计算，其数组比用于管理数字数据的常规Python列表所需的内存少得多。并且此类包装的数量正在不断增长。
• Python的程序包可以直接使用其他语言(如Java或C)的代码。只要有更好的结果，它就可以使用其他语言的现有代码来帮助优化代码性能。

在随后的章节中，我们将看到如何利用Python的这些功能来完成数据科学不同领域所需的所有任务。