数据科学是通过组织，处理和分析数据从大量不同的数据中获取知识和洞察力的过程。 它涉及许多不同的学科，如数学和统计建模，从数据源提取数据和应用数据可视化技术。 通常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
随着网上购物越来越普遍，电子商务平台能够捕捉用户购物偏好以及市场上各种产品的表现。这可以通过创建推荐系统实现，该系统创建预测购物者需求的模型并显示购物者最有可能购买的产品。

金融风险管理
通过使用过去的消费习惯，过去的违约，其他财务承诺和许多社会经济指标，可以更好地分析涉及贷款和信贷的金融风险。这些数据以不同格式从各种来源收集。将他们组织在一起并深入了解客户概况需要数据科学的帮助。其结果是通过避免坏账将金融机构的损失降到最低。

改善保健服务
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。所有这些数据需要以协调一致的方式进行分析，以产生见解，同时保持医疗服务提供者和受护理者的成本，同时保持合法合规。

计算机视觉
计算机识别图像的进步涉及处理来自同一类别的多个对象的大量图像数据集。例如，脸部识别。对这些数据集进行建模，并创建算法将模型应用于较新的图像以获得令人满意的结果。处理这些庞大的数据集和创建模型需要数据科学中使用的各种工具。

有效的能源管理
随着能源消费需求的增长，能源生产企业需要更有效地管理能源生产和配送的各个阶段。这包括优化生产方法，储存和分配机制以及研究客户消费模式。链接来自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使这变得更容易。

数据科学中的Python

数据科学的编程需要非常灵活而灵活的语言，编写代码很简单，但可以处理高度复杂的数学处理。 Python最适合这样的需求，因为它已经将自己建立为一般计算和科学计算的语言。 更重要的是，它正在不断升级，以针对不同编程要求的其众多库的新增加形式。 下面我们将讨论python的这些特性，使其成为数据科学的首选语言。

• 一种简单易学的语言，与R等其他类似语言相比，可以实现更少的代码行。它的简单性还使得它能够以最少的代码处理复杂的场景，并且对程序的一般流程的混淆更少。
• 它是跨平台的，因此相同的代码可以在多个环境中工作而无需任何更改。这使得它很容易用于多环境设置。
• 它比其他用于数据分析的类似语言(如R和MATLAB)执行得更快。
• 它有出色的内存管理功能，特别是垃圾回收功能使其能够在管理大量数据转换，切片，切割和可视化时进行多功能管理。
• 最重要的是，Python获得了非常大量的库，这些库可以作为特殊用途的分析工具。例如 - NumPy软件包处理科学计算，其数组需要的内存比传统的Python列表少得多，用于管理数字数据。而且这类软件包的数量还在不断增长。
• Python具有可以直接使用其他语言(如Java或C)的代码的包。这有助于通过使用其他语言的现有代码来优化代码性能，只要它提供了更好的结果。

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