La ciència de dades és un camp interdisciplinari que utilitza mètodes, processos, algorismes i sistemes científics per extreure coneixement i informació de dades estructurades i no estructurades. En aquesta secció, aprendrem els conceptes bàsics de la ciència de dades i com Python es pot utilitzar per abordar problemes de dades.

• Comprendre què és la ciència de dades i la seva importància.
• Familiaritzar-se amb les eines i biblioteques de Python per a la ciència de dades.
• Aprendre el flux de treball típic d'un projecte de ciència de dades.

La ciència de dades implica diverses disciplines, incloent estadística, informàtica, matemàtiques i coneixement específic del domini. Els científics de dades utilitzen aquestes disciplines per:

• Recollir dades de diverses fonts.
• Netejar i processar les dades.
• Analitzar les dades per trobar patrons i tendències.
• Construir models predictius.
• Visualitzar i comunicar els resultats.

La ciència de dades és crucial en molts camps, com ara:

• Negocis: Per a la presa de decisions basada en dades.
• Salut: Per a la predicció de malalties i la personalització de tractaments.
• Enginyeria: Per a l'optimització de processos i la predicció de fallades.
• Ciències Socials: Per a l'anàlisi de comportaments i tendències.

Python és una de les llengües de programació més populars per a la ciència de dades gràcies a la seva simplicitat i la gran quantitat de biblioteques disponibles. Algunes de les biblioteques més utilitzades són:

Un projecte típic de ciència de dades segueix aquests passos:

1. Recollida de Dades:

   • Fonts de dades: bases de dades, APIs, fitxers CSV, etc.
   • Exemple:

     import pandas as pd
     data = pd.read_csv('data.csv')
     

2. Neteja de Dades:

   • Tractament de valors nuls, duplicats, errors de format, etc.
   • Exemple:

     data.dropna(inplace=True)
     

3. Exploració de Dades:

   • Anàlisi descriptiva, visualització de dades, identificació de patrons.
   • Exemple:

     import matplotlib.pyplot as plt
     data['column'].hist()
     plt.show()
     

4. Modelatge:

   • Construcció i entrenament de models predictius.
   • Exemple:

     from sklearn.model_selection import train_test_split
     from sklearn.linear_model import LinearRegression
     
     X = data[['feature1', 'feature2']]
     y = data['target']
     X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
     
     model = LinearRegression()
     model.fit(X_train, y_train)
     

5. Avaluació:

   • Avaluació del rendiment del model utilitzant mètriques adequades.
   • Exemple:

     from sklearn.metrics import mean_squared_error
     
     predictions = model.predict(X_test)
     mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
     print(f'Mean Squared Error: {mse}')
     

6. Visualització i Comunicació:

   • Presentació dels resultats de manera clara i comprensible.
   • Exemple:

     plt.scatter(y_test, predictions)
     plt.xlabel('Actual')
     plt.ylabel('Predicted')
     plt.show()
     

1. Importa un conjunt de dades utilitzant Pandas.
2. Mostra les primeres 5 files del conjunt de dades.
3. Calcula les estadístiques descriptives del conjunt de dades.

Solució:

1. Elimina les files amb valors nuls.
2. Elimina les files duplicades.

Solució:

1. Crea un histograma d'una columna específica.
2. Crea un gràfic de dispersió entre dues columnes.

Solució:

En aquesta secció, hem introduït els conceptes bàsics de la ciència de dades i hem vist com Python i les seves biblioteques poden ser utilitzades per abordar problemes de dades. Hem après el flux de treball típic d'un projecte de ciència de dades i hem realitzat alguns exercicis pràctics per reforçar els conceptes apresos. En els pròxims mòduls, aprofundirem en l'ús de biblioteques específiques com NumPy, Pandas i Matplotlib per a la manipulació i visualització de dades.