Читать онлайн Data Science. Практика бесплатно
Введение:
В этой книге мы рассмотрим практические примеры обработки данных. Мы будем работать с различными типами данных, включая текст, изображения и звуки. Книга адресована как начинающим дата-сенсам, так и опытным специалистам, которые хотят отдохнуть от постоянного подключения к сети и научиться работать с данными в офлайн-режиме.
Data Scientist – это специалист по работе с данными для решения задач бизнеса. Он работает на стыке программирования, машинного обучения и математики. В основные обязанности дата-сайентиста входит сбор и анализ данных, построение моделей, их обучение и тестирование
Они специализируются на работе с данными для решения бизнес-задач и используют свои знания в области программирования, машинного обучения и математики для сбора, анализа и обработки данных. К основным обязанностям дата-сайентиста относятся:
Сбор данных: это включает в себя сбор данных из различных источников, таких как базы данных, APIs, веб-сканирование и другие.
Очистка данных: дата-сайентисты должны удалять неточные или поврежденные данные и приводить данные к единому формату.
Анализ данных: это включает в себя изучение данных с использованием статистических методов и визуализации данных для обнаружения тенденций и моделей.
Построение моделей: дата-сайентисты используют алгоритмы машинного обучения, чтобы создать модели, которые могут предсказывать результаты на основе данных.
Обучение и тестирование моделей: дата-сайентисты обучают модели на основе обучающих данных, а затем тестируют их на тестовых данных, чтобы убедиться в их точности и эффективности.
Общая коммуникация: дата-сайентисты должны быть способны эффективно коммуницировать свои результаты и рекомендации другим членам команды и руководству.
В целом, роль дата-сайентиста является ключевой для многих компаний, которые стремятся использовать данные для принятия более информированных решений и повышения эффективности бизнеса.
Для дата-сайентистов наиболее важными языками программирования являются:
1. Python: это один из самых популярных языков программирования для дата-сайентистов, поскольку он легко учиться и имеет богатую экосистему библиотек для обработки данных, машинного обучения и визуализации. Python широко используется в научных и инженерных областях, и многие компании используют его для обработки больших данных.
2. R: это язык программирования, специально разработанный для статистического анализа и визуализации данных. Он популярен среди академических и научных кругов и имеет много полезных библиотек для статистического моделирования, машинного обучения и визуализации.
3. SQL: это язык запросов баз данных, используемый для извлечения, фильтрации и манипулирования данными в реляционных базах данных. SQL является основным инструментом для работы с данными для многих компаний, и знание этого языка является необходимым навыком для дата-сайентистов.
4. Java: это универсальный язык программирования, который используется во многих областях, включая веб-разработку, мобильное программирование и обработку больших данных. Java часто используется для создания распределенных систем обработки данных и имеет большую библиотеку библиотек для обработки данных, таких как Apache Hadoop и Spark.
5. JavaScript: это язык всем известный, который широко используется для создания веб-приложений и интерфейсов пользователя. JavaScript также может использоваться для анализа данных и визуализации, и он имеет несколько библиотек, таких как D3.js и Three.js, которые широко используются для визуализации данных.
Знание нескольких языков программирования может быть полезным для дата-сайентистов, поскольку это позволяет им работать с разными типами данных и инструментами, используемыми в их компаниях мы же будем разбирать Python.
Для обработки данных и машинного обучения в Python существует множество полезных библиотек такие как:
1. Pandas: это библиотека для обработки и анализа данных в Python. Она предоставляет эффективные инструменты для работы с табличными данными и позволяет легко читать, манипулировать и писать данные в различных форматах, таких как CSV, Excel и SQL.
2. NumPy: это библиотека для работы с многомерными массивами и матрицами в Python. Она предоставляет эффективные инструменты для операций с векторными и матричными данными, такие как вычисление матриц, транспонирование и умножение.
3. Scikit-learn: это библиотека машинного обучения в Python, которая предоставляет множество алгоритмов и инструментов для классификации, регрессии, кластеризации и других задач машинного обучения. Она также предоставляет функции для оценки моделей и выбора гиперпараметров.
4. Matplotlib: это библиотека визуализации данных в Python, которая предоставляет инструменты для создания различных типов графиков, таких как гистограммы, скаттеры, boxplots и т.д.
5. Seaborn: это библиотека, построенная поверх Matplotlib, которая предоставляет более высокоуровневые инструменты для статистической визуализации данных. Она делает простой визуализацию сложных данных, таких как множественная регрессия, графики распределения и т.д.
6. TensorFlow: это библиотека машинного обучения от Google, которая предоставляет инструменты для создания и обучения сложных моделей глубокого обучения. Она поддерживает различные типы нейронных сетей, такие как свёрточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.
7. Keras: это библиотека машинного обучения, которая предоставляет простой и модульный интерфейс для создания и обучения моделей глубокого обучения. Она поддерживает различные типы нейронных сетей и может работать поверх TensorFlow, Theano и CNTK.
Эти библиотеки являются лишь небольшим подбором из множества библиотек, доступных для обработки данных и машинного обучения в Python. Каждая библиотека имеет свои особенности и преимущества, поэтому выбор зависит от конкретных потребностей конкретного проекта, давайте рассмотрим мою любимую Scikit-learn на ней я разработал AI API-сервисы:
"GenderDetect AI" – модель определения пола по имени
"GeoLocate AI" – модель определения геолокации по IP-адресу
"ProviderInfo AI" – модель определения провайдера по IPv6
Библиотека Scikit-learn поддерживает множество алгоритмов машинного обучения, такие как:
1. Классификация:
* Logistic Regression (логистическая регрессия)
* Linear Discriminant Analysis (линейный дискриминантный анализ)
* Decision Trees (дерево решений)
* Random Forests (случайные леса)
* Support Vector Machines (машины опорных векторов)
* K-Nearest Neighbors (k ближайших соседей)
* Gradient Boosting (градиентный бустинг)
2. Регрессия:
* Linear Regression (линейная регрессия)
* Ridge Regression (линейная регрессия с регуляризацией)
* Lasso Regression (линейная регрессия с L1-регуляризацией)
* Polynomial Regression (полиномиальная регрессия)
* Support Vector Regression (регрессия с машиной опорных векторов)
* Decision Trees Regression (регрессия с деревом решений)
* Random Forests Regression (регрессия с случайными лесами)
3. Кластеризация:
* K-Means Clustering (кластеризация методом k-средних)
* Hierarchical Clustering (иерархическая кластеризация)
* DBSCAN (кластеризация с плотностью)
4. Дименсиональное сокращение:
* Principal Component Analysis (анализ главных компонент)
* Linear Discriminant Analysis (линейный дискриминантный анализ)
* t-SNE (t-Student стохастическая близость смещением и растяжением)
5. Избирательное обучение:
* Recursive Feature Elimination (рекурсивное удаление признаков)
* SelectKBest (выбор K лучших признаков)
* Lasso/Ridge Regression Feature Selection (выбор признаков с помощью линейной регрессии с L1/L2-регуляризацией)
6. Оценка моделей:
* Cross-Validation (перекрёстная проверка)
* Grid Search (поиск по сетке)
* Randomized Search (рандомизированный поиск)
* Learning Curve (график обучения)
Кроме основных алгоритмов машинного обучения, библиотека Scikit-learn также предоставляет множество вспомогательных функций и инструментов, которые могут быть полезны для обработки данных и обучения моделей. Вот некоторые из них:
1. Предобработка данных:
* Функции для нормализации и стандартизации данных
* Функции для обработки пропущенных данных
* Функции для кодирования категориальных переменных
* Функции для выборки данных
2. Извлечение признаков:
* Функции для извлечения текстовых признаков, такие как CountVectorizer и TfidfVectorizer
* Функции для извлечения признаков из изображений, такие как Histogram of Oriented Gradients (HOG) и Local Binary Patterns (LBP)
* Функции для извлечения признаков из аудио, такие как Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) и Chroma features
3. Оценка моделей:
* Функции для оценки качества моделей, такие как accuracy\_score, precision\_score, recall\_score, f1\_score и roc\_auc\_score
* Функции для визуализации результатов классификации, такие как confusion\_matrix, classification\_report и ROC curves
* Функции для оценки качества регрессии, такие как mean\_squared\_error, mean\_absolute\_error, r2\_score и explained\_variance\_score
4. Выбор параметров:
* Функции для выбора оптимальных параметров модели, такие как GridSearchCV и RandomizedSearchCV
* Функции для настройки гиперпараметров с помощью методов, таких как cross\_val\_score и validation\_curve
5. Визуализация данных и моделей:
* Функции для визуализации данных, такие как scatter\_plot, line\_plot, bar\_plot и histogram\_plot
* Функции для визуализации моделей, такие как decision\_boundary, decision\_function, feature\_importances\_ и permutation\_importance
Эти функции и инструменты помогают ускорить процесс обработки данных и обучения моделей, а также позволяют более эффективно работать с большими объемами данных. Кроме того, библиотека Scikit-learn имеет простой и интуитивно понятный интерфейс, который делает ее легко используемой даже для новичков в области машинного обучения и помимо основных функций и инструментов, библиотека Scikit-learn также предоставляет дополнительные возможности, которые могут быть полезны для специалистов в области машинного обучения.
1. Расширенные возможности для классификации:
* Функции для многоклассовой классификации, такие как OneVsRestClassifier и MultinomialNB
* Функции для многократной классификации, такие как LabelBinarizer и LabelEncoder
2. Расширенные возможности для регрессии:
* Функции для многомерной регрессии, такие как LinearRegression и RidgeCV
* Функции для прогнозирования временных рядов, такие как SimpleExpSmoothing и HoltWinters
3. Расширенные возможности для кластеризации:
* Функции для иерархической кластеризации, такие как AgglomerativeClustering и Ward
* Функции для смешанной кластеризации, такие как SpectralClustering и KMeans++
4. Расширенные возможности для избирательного обучения:
* Функции для регуляризации, такие как Lasso и Ridge
* Функции для выбора признаков, такие как SelectKBest и RFE
5. Расширенные возможности для оценки моделей:
* Функции для кросс-валидации, такие как KFold, StratifiedKFold и TimeSeriesSplit
* Функции для рандомизированной проверки, такие как ShuffleSplit и RepeatedKFold
* Функции для оценки сбалансированных данных, такие как balanced\_accuracy\_score и fbeta\_score
6. Расширенные возможности для обработки текстовых данных:
* Функции для токенизации текста, такие как CountVectorizer и TfidfVectorizer
* Функции для преобразования текста в числовые признаки, такие как Word2Vec и Doc2Vec
7. Расширенные возможности для обработки изображений:
* Функции для масштабирования и изменения размера изображений, такие как resize и rescale
* Функции для преобразования изображений в числовые признаки, такие как extract\_patches\_2d и hog
8. Расширенные возможности для обработки временных рядов:
* Функции для преобразования временных рядов в числовые признаки, такие как DateOffset и TimeGrouper
* Функции для прогнозирования временных рядов, такие как SimpleExpSmoothing и HoltWinters
9. Scikit-learn API:
* API позволяет пользователям легко интегрировать модели Scikit-learn в свои приложения и проекты.
10. Scikit-learn документация:
* Подробная и полная документация, включающая описание функций, примеры кода и руководства по использованию библиотеки.
11. Scikit-learn учебные ресурсы:
* Учебные ресурсы, такие как видеоуроки, статьи и учебные материалы, которые помогают новичкам освоить библиотеку и улучшить свои навыки в области машинного обучения.
4. Scikit-learn сообщество:
* Активное сообщество пользователей, которые могут помочь в решении проблем, ответить на вопросы и обсудить новые идеи и подходы в области машинного обучения.
5. Scikit-learn расширения и дополнения:
* Множество расширений и дополнений, созданных сообществом, которые расширяют возможности библиотеки и позволяют решать более сложные задачи.
6. Scikit-learn конференции и мероприятия:
* Регулярные конференции и мероприятия, посвященные машинному обучению и использованию Scikit-learn, которые позволяют пользователям обсудить последние достижения в области машинного обучения и поделиться опытом.
7. Scikit-learn тестирование и поддержка:
* Регулярное тестирование и поддержка библиотеки, обеспечивающие ее стабильность и надежность.
8. Scikit-learn интеграция с другими библиотеками:
* Интеграция с другими популярными библиотеками Python, такими как NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn, обеспечивающая гибкость и масштабируемость решений.
Эти возможности делают библиотеку Scikit-learn мощным инструментом для обработки данных и машинного обучения, который может быть использован для решения различных задач в различных областях. Кроме того, библиотека является открытым исходным кодом и имеет активное сообщество пользователей, которые могут помочь в решении проблем и предоставлять поддержку.
Глава 1: Работа с текстовыми данными
– Парсинг текстовых файлов
– Очистка и преобразование текстовых данных
– Анализ частот словарного запаса
– Создание словоря дял анализа текстов
– Удаление стоп-слов и лемматизация
– Создание словосочетаний (n-грамм)
– Анализ текстов с помощью классификации и кластеризации
Текстовые данные являются одним из самых распространенных типов данных, с которыми мы сталкиваемся каждый день. В этой главе мы рассмотрим, как работать с текстовыми данными без подключения к Интернету.
Парсинг текстовых файлов
Парсинг текстовых файлов является первым шагом в обработке текстовых данных. Мы можем использовать различные библиотеки Python, такие как `pandas`, `numpy` и `re`, чтобы прочитать текстовые файлы и преобразовать их в удобный для анализа формат.
После парсинга текстовых файлов мы обычно сталкиваемся с различными проблемами, такими как неоднородность форматов, лишние пробелы и знаки препинания. Мы можем использовать различные методы очистки и преобразования текстовых данных, такие как удаление стоп-слов, перевод текста в нижний регистр и нормализация текста.
Пример кода на языке Python для парсинга текстовых файлов:
```python
# Импорт необходимых модулей
import re
# Определение функции для парсинга текстового файла
def parse_text_file(file_path):
# Открытие файла в режиме чтения
with open(file_path, 'r') as file:
# Чтение содержимого файла
content = file.read()
# Применение регулярного выражения для извлечения информации
pattern = r'Pattern' # Замените 'Pattern' на нужное вам регулярное выражение
matches = re.findall(pattern, content)
# Возврат найденных совпадений
return matches
# Пример использования функции парсинга текстового файла
file_path = 'example.txt' # Замените 'example.txt' на путь к вашему текстовому файлу
results = parse_text_file(file_path)
# Вывод результатов
for result in results:
print(result)
```
В данном примере функция `parse_text_file` принимает путь к текстовому файлу в качестве аргумента и возвращает список найденных совпадений, которые соответствуют определенному регулярному выражению. Замените `'Pattern'` на нужное вам регулярное выражение, которое будет использоваться для парсинга текста.
Вот еще два примера кода на языке Python для парсинга текстовых файлов:
Пример 1: Парсинг CSV файла
```python
import csv
def parse_csv_file(file_path):
results = []
with open(file_path, 'r') as file:
csv_reader = csv.reader(file)
for row in csv_reader:
results.append(row)
return results
file_path = 'example.csv' # Замените 'example.csv' на путь к вашему CSV файлу
results = parse_csv_file(file_path)
for row in results:
print(row)
```
В данном примере функция `parse_csv_file` принимает путь к CSV файлу в качестве аргумента и использует модуль `csv` для чтения содержимого файла. Функция возвращает список, содержащий строки CSV файла, где каждая строка представлена в виде списка значений. Замените `'example.csv'` на путь к вашему CSV файлу и запустите код для парсинга данных из файла.
Пример 2: Парсинг JSON файла
```python
import json
def parse_json_file(file_path):
with open(file_path, 'r') as file:
data = json.load(file)
return data
file_path = 'example.json' # Замените 'example.json' на путь к вашему JSON файлу
data = parse_json_file(file_path)
# Обработка данных JSON
# Например, вывод значения определенного ключа
value = data['key']
print(value)
```
В этом примере функция `parse_json_file` принимает путь к JSON файлу в качестве аргумента и использует модуль `json` для загрузки содержимого файла в структуру данных Python. Функция возвращает данные в формате словаря/списка, которые представляют JSON файл. Замените `'example.json'` на путь к вашему JSON файлу и используйте полученные данные по своему усмотрению. В данном примере показано, как можно обратиться к определенному ключу и вывести его значение.
Вы можете сохранить этот код в файл с расширением `.py`, заменив `'example.txt'` на путь к вашему текстовому файлу, и запустить его для парсинга данных из файла.
Очистка и преобразование текстовых данных
Примера кода на языке Python для очистки и преобразования текстовых данных:
Пример 1: Удаление знаков препинания и приведение к нижнему регистру
```python
import string
def clean_text(text):
# Удаление знаков препинания
text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
# Приведение к нижнему регистру
text = text.lower()
return text
# Пример использования функции очистки текста
text = "Это пример текста! Он содержит знаки препинания."
cleaned_text = clean_text(text)
print(cleaned_text)
```
В данном примере функция `clean_text` принимает текст в качестве аргумента и использует метод `translate` для удаления знаков препинания с помощью модуля `string`. Затем текст приводится к нижнему регистру с помощью метода `lower()`. Функция возвращает очищенный текст. Запустите код, чтобы увидеть результат.
Пример 2: Токенизация текста
```python
from nltk.tokenize import word_tokenize
def tokenize_text(text):
tokens = word_tokenize(text)
return tokens
# Пример использования функции токенизации текста
text = "Это пример предложения."
tokens = tokenize_text(text)
print(tokens)
```
В этом примере используется библиотека NLTK (Natural Language Toolkit) для токенизации текста. Функция `tokenize_text` принимает текст в качестве аргумента и использует метод `word_tokenize` для разделения текста на отдельные слова (токены). Функция возвращает список токенов. Запустите код, чтобы увидеть результат.
Пример 3: Удаление стоп-слов
```python
from nltk.corpus import stopwords
def remove_stopwords(tokens):
stop_words = set(stopwords.words('russian')) # Замените 'russian' на нужный язык
filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
return filtered_tokens
# Пример использования функции удаления стоп-слов
tokens = ['это', 'пример', 'текста', 'со', 'стоп-словами']
filtered_tokens = remove_stopwords(tokens)
print(filtered_tokens)
```
В этом примере используется библиотека NLTK для удаления стоп-слов из списка токенов. Функция `remove_stopwords` принимает список токенов в качестве аргумента и использует набор стоп-слов для определенного языка (в примере использован русский язык). Затем функция фильтрует токены, исключая стоп-слова. Функция возвращает отфильтрованный список токенов. Запустите код, чтобы увидеть результат.
Обратите внимание, что для использования примера 3 вам потребуется предварительно установить библиотеку NLTK и скачать соответствующие ресурсы для выбранного языка.
Анализ частот словарного запаса
Анализ частот словарного запаса является одним из самых простых и эффективных методов анализа текстовых данных. Мы можем использовать различные библиотеки Python, такие как `nltk` и `collections`, чтобы подсчитать частоту словарного запаса в текстовых данных и вывести самое часто используемые слова.
Пример кода на языке Python, который поможет вам проанализировать частоту словарного запаса:
```python
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.probability import FreqDist
def analyze_word_frequency(text):
# Токенизация текста
tokens = word_tokenize(text)
# Вычисление частоты встречаемости слов
freq_dist = FreqDist(tokens)
return freq_dist
# Пример использования функции анализа частоты словарного запаса
text = "Это пример текста. Он содержит несколько слов, и некоторые слова повторяются."
word_freq = analyze_word_frequency(text)
# Вывод наиболее часто встречающихся слов
most_common_words = word_freq.most_common(5)
for word, frequency in most_common_words:
print(f"{word}: {frequency}")
```
В этом примере используется библиотека NLTK. Функция `analyze_word_frequency` принимает текст в качестве аргумента. Сначала текст токенизируется с помощью `word_tokenize`, затем вычисляется частота встречаемости слов с использованием `FreqDist`. Функция возвращает объект `FreqDist`, который представляет собой словарь, где ключами являются слова, а значениями – их частоты встречаемости.
В примере после анализа частоты словарного запаса выводятся пять наиболее часто встречающихся слов и их частоты. Измените число `5` на нужное количество слов, которые вы хотите вывести.
Обратите внимание, что для использования кода вам нужно предварительно установить библиотеку NLTK и скачать необходимые ресурсы, такие как токенизаторы и словари, с помощью функции `nltk.download()`.
Еще один пример кода на языке Python для анализа частоты словарного запаса:
```python
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.probability import FreqDist
import matplotlib.pyplot as plt
def analyze_word_frequency(text):
# Токенизация текста
tokens = word_tokenize(text)
# Вычисление частоты встречаемости слов
freq_dist = FreqDist(tokens)
return freq_dist
# Пример использования функции анализа частоты словарного запаса
text = "Это пример текста. Он содержит несколько слов, и некоторые слова повторяются."
word_freq = analyze_word_frequency(text)
# Вывод наиболее часто встречающихся слов
most_common_words = word_freq.most_common(5)
for word, frequency in most_common_words:
print(f"{word}: {frequency}")
# Визуализация частоты слов
word_freq.plot(30, cumulative=False)
plt.show()
```
В этом примере также используется библиотека NLTK. Функция `analyze_word_frequency` принимает текст в качестве аргумента. Текст токенизируется с помощью `word_tokenize`, а затем вычисляется частота встречаемости слов с использованием `FreqDist`.