Schweitzer Fachinformationen
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In diesem Buch geht es darum, Data Science mithilfe von Python zu betreiben, daher stellt sich unmittelbar die Frage: Was ist Data Science überhaupt? Das genau zu definieren, erweist sich als überraschend schwierig, insbesondere in Anbetracht der Tatsache, wie geläufig dieser Begriff inzwischen geworden ist. Von lautstarken Kritikern wird er mitunter als eine überflüssige Bezeichnung abgetan (denn letzten Endes kommt keine Wissenschaft ohne Daten aus) oder für ein leeres Schlagwort gehalten, das lediglich dazu dient, Lebensläufe aufzupolieren, um die Aufmerksamkeit übereifriger Personalverantwortlicher zu erlangen.
Meiner Ansicht nach übersehen diese Kritiker dabei einen wichtigen Punkt. Trotz des mit dem Begriff einhergehenden Hypes ist Data Science wohl die beste Beschreibung für fachübergreifende Fähigkeiten, die in vielen Anwendungsbereichen in Wirtschaft und Wissenschaft immer wichtiger werden. Entscheidend ist hier die Interdisziplinarität: Ich halte Drew Conways Venn-Diagramm, das er im September 2010 erstmals in seinem Blog veröffentlichte, für die beste Definition von Data Science (siehe Abbildung 1).
Zwar sind einige der Bezeichnungen für die Schnittmengen etwas überspitzt formuliert, aber dennoch erfasst dieses Diagramm das Wesentliche dessen, was gemeint ist, wenn man von »Data Science« spricht: Es handelt sich um ein grundlegend interdisziplinäres Thema. Data Science umfasst drei verschiedene und sich überschneidende Bereiche: die Statistik, um (immer größer werdende) Datenmengen modellieren und zusammenfassen zu können, die Informatik, um Algorithmen für die effiziente Speicherung, Verarbeitung und Visualisierung dieser Daten entwerfen zu können, und das erforderliche Fachwissen (das wir uns als das »klassisch« Erlernte eines Fachgebiets vorstellen können), um sowohl die angemessenen Fragen zu stellen als auch die Antworten im richtigen Kontext zu bewerten.
In diesem Sinne möchte ich Sie ermutigen, Data Science nicht als ein neu zu erlernendes Fachwissensgebiet zu begreifen, sondern als neue Fähigkeiten, die Sie im Rahmen Ihres vorhandenen Fachwissens anwenden können. Ob Sie über Wahlergebnisse berichten, Aktienrenditen vorhersagen, Mausklicks auf Onlinewerbung optimieren, Mikroorganismen auf Mikroskopbildern identifizieren, nach neuen Arten astronomischer Objekte suchen oder mit irgendwelchen anderen Daten arbeiten: Ziel dieses Buchs ist es, Ihnen die Fähigkeit zu vermitteln, neuartige Fragen über das von Ihnen gewählte Fachgebiet zu stellen und diese zu beantworten.
Abbildung 1: Das Venn-Diagramm zur Data Science von Drew Conway (Quelle: Drew Conway (https://oreil.ly/PkOOw), Abdruck mit freundlicher Genehmigung)
Sowohl in meinen Vorlesungen an der Universität Washington als auch auf verschiedenen technisch orientierten Konferenzen und Treffen wird mir am häufigsten diese Frage gestellt: »Wie kann man Python am besten erlernen?« Bei den Fragenden handelt es sich im Allgemeinen um technisch interessierte Studenten, Entwicklerinnen oder Forscher, die oftmals schon über umfangreiche Erfahrung mit dem Schreiben von Code und der Verwendung von rechnergestützten und numerischen Tools verfügen. Die meisten dieser Personen möchten Python erlernen, um die Programmiersprache als Tool für datenintensive und rechnergestützte wissenschaftliche Aufgaben zu nutzen. Für diese Zielgruppe ist eine Vielzahl von Lernvideos, Blogbeiträgen und Tutorials online verfügbar. Allerdings frustriert mich bereits seit geraumer Zeit, dass es auf obige Frage keine wirklich eindeutige und gute Antwort gibt - und das war der Anlass für dieses Buch.
Das Buch ist nicht als Einführung in Python oder die Programmierung im Allgemeinen gedacht. Ich setze voraus, dass die Leserinnen und Leser mit der Programmiersprache Python vertraut ist. Dazu gehören das Definieren von Funktionen, die Zuweisung von Variablen, das Aufrufen der Methoden von Objekten, die Steuerung des Programmablaufs und weitere grundlegende Aufgaben. Das Buch soll vielmehr Python-Usern dabei helfen, die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete zu nutzen - Bibliotheken wie die im folgenden Abschnitt genannten und ähnliche Tools -, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen.
Python hat sich in den vergangenen Jahrzehnten zu einem erstklassigen Tool für wissenschaftliche Berechnungen entwickelt, insbesondere auch für die Analyse und Visualisierung großer Datensätze. Die ersten Anhänger der Programmiersprache Python dürfte das ein wenig überraschen: Beim eigentlichen Design der Sprache wurde weder der Datenanalyse noch wissenschaftlichen Berechnungen besondere Beachtung geschenkt. Dass sich Python für die Data Science als so nützlich erweist, ist vor allem dem großen und aktiven Ökosystem der Programmpakete von Drittherstellern zu verdanken: Da gibt es NumPy für die Handhabung gleichartiger Array-basierter Daten, Pandas für die Verarbeitung verschiedenartiger und gelabelter Daten, SciPy für gängige wissenschaftliche Berechnungen, Matplotlib für druckreife Visualisierungen, IPython für die interaktive Ausführung und zum Teilen von Code, Scikit-Learn für Machine Learning sowie viele weitere Tools, die auf den folgenden Seiten vorgestellt werden.
Falls Sie auf der Suche nach einer Einführung in die Programmiersprache Python sind, empfehle ich das dieses Buch ergänzende Projekt A Whirlwind Tour of Python (https://oreil.ly/jFtWj). Bei diesem kurzen Bericht handelt es sich um eine Tour durch die wesentlichen Features der Sprache Python, die sich an Data Scientists richtet, die bereits mit anderen Programmiersprachen vertraut sind.
Alle nummerierten Teile in diesem Buch konzentrieren sich auf ein bestimmtes Paket oder Tool, das für die mit Python betriebene Data Science von grundlegender Bedeutung ist. Sie sind in eigenständige Kapitel unterteilt, die jeweils ein bestimmtes Konzept behandeln.
Natürlich umfasst die PyData-Welt viel mehr als diese sechs Pakete - und sie wächst mit jedem Tag weiter. Ich werde mich im Folgenden daher bemühen, Hinweise auf andere interessante Projekte, Bestrebungen und Pakete zu geben, die die Grenzen des mit Python Machbaren erweitern. Dessen ungeachtet sind die Pakete, auf die ich mich hier konzentriere, derzeit für viele der mit Python möglichen Aufgaben der Data Science von grundlegender Bedeutung, und ich erwarte, dass sie wichtig bleiben, auch wenn das sie umgebende Ökosystem weiterhin wächst.
Die Installation von Python und den für wissenschaftliche Berechnungen erforderlichen Bibliotheken ist unkompliziert. In diesem Abschnitt finden Sie einige Überlegungen, denen Sie bei der Einrichtung Ihres Computers Beachtung schenken sollten.
Es gibt zwar verschiedene Möglichkeiten, Python zu installieren, allerdings empfehle ich zum Betreiben von Data Science die Anaconda-Distribution, die unter Windows, Linux und macOS auf ähnliche Weise funktioniert. Es gibt zwei Varianten der Anaconda-Distribution:
Dateiformat: ePUBKopierschutz: Wasserzeichen-DRM (Digital Rights Management)
Systemvoraussetzungen:
Das Dateiformat ePUB ist sehr gut für Romane und Sachbücher geeignet - also für „fließenden” Text ohne komplexes Layout. Bei E-Readern oder Smartphones passt sich der Zeilen- und Seitenumbruch automatisch den kleinen Displays an. Mit Wasserzeichen-DRM wird hier ein „weicher” Kopierschutz verwendet. Daher ist technisch zwar alles möglich – sogar eine unzulässige Weitergabe. Aber an sichtbaren und unsichtbaren Stellen wird der Käufer des E-Books als Wasserzeichen hinterlegt, sodass im Falle eines Missbrauchs die Spur zurückverfolgt werden kann.
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