Python 是一门适合做数据挖掘与r语言的语言吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-10-17 05:43 标签： 数据挖掘 r语言实战
Python是一门适合做数据挖掘与机器学习的语言吗?
üPython可以使你把精力集中在逻辑上而不是语言本身上。用python，你要做的就是真正理解搜索算法，之后的实现会很简单。
üPython适合做数据挖掘的另一个原因是社区现在比较成熟。
üPython对于非计算机科班出身不会有技术问题，本身是非常便于使用的。
üPython在数据挖掘领域有很多成熟的框架和算法库，如numpy，scipy等等，而且在国外作为一门教学语言，一些新提出的算法理论也大都倾向于使用python之类的脚本语言实现，优势自然不言而喻。
üPython整合能力强，典型的胶水语言。
综上，Python非常适合做数据挖掘与机器学习↓↓↓
5.27-30端午节的Python数据挖掘、机器学习算法案例现场/远程培训
通过开发若干个实际项目和案例（这些项目和案例几乎覆盖了企业中全部的数据挖掘和机器学习模型），让学员：
ü熟悉Python的基本结构与语法与数据类型，模块；
ü熟悉函数，类设计，包的使用；
ü了解异常处理与多线程；能开发出一些实际的应用项目；
ü能胜任Python的数据挖掘和机器学习工作。
时间：-30日 (四天)
地点：北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦
安排：上午9:30至12:00; 下午2:00至5:30; 答疑
现场班：4200元 / 3600元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价)；食宿自理
远程班：3600元 / 3000元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价)
Gino，早年获得名校数学与计算机专业学士和统计学专业硕士，近20年来一直进行着数据分析的理论和实践，数学、统计和计算机功底强悍。为人低调谦和，讲课富于激情和感染力。
他在高校担任过数学、计算机和统计学老师，也曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作，在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数，数据处理与分析科学精准，在实际应用中取得良好的预期效果。
他至今培训了来自高校、研究所、国外和各行各业的上千名学员，每一次培训都好评如潮。来自学术和业界的学员均在培训中受益颇多。
第1天：数据整理（含numpy和pandas）
1. 使用numpy及其数组整理数据（切片、产生随机数、复制、广播、排序等）
2. pandas数据结构：Series
3. pandas数据结构：Dataframe
4. 数据索引和选择的各种方法
5. 数据的分组、分割、合并、变形
6. 缺失值数据和时间序列数据的处理
7. 数据去重、去离群值和脏值
8. 用Python进行统计分析
第2/3/4天：Python案例分析大全（但不局限于）
1.文本挖掘原理和案例
2.预测分析核心算法
3.机器学习经典算法
4.Python概率统计
5.数据可视化
6.Python经典金融分析
7.Python量化投资
8.算法和模型的优化
9.模型精度评估和提升
10.特征选取的方法
11.最佳k-means分类数
12.交叉验证（CV）
13.不平衡数据处理
14.XGBoost
15.贝叶斯分析
16.逼近和最优化
17.概率图模型
18.马尔科夫&蒙特卡罗
1.数据可视化的各种方式
2.Python图片结构和分析（图片的k-means聚类分析）
3.图片的识别和分类：PCA建模
4.二维手写数字识别（KNN方法）
5.推荐系统的构建（最近邻方法、协同过滤）
6.垃圾短信或邮件的识别与分类（Logistic对文本的分类）
7.新闻的文本分类（TF-IDF准则、旅游新闻个性化推荐）
8.人脸识别
9.朴素贝叶斯决策
10.酒的品质分类预测
11.机器学习的格点搜索和参数寻优
12.惩罚线性回归分类器
13.使用支持向量机识别和分类
14.时间序列预测案例
15.机器集成学习算法案例
16.Python随机模拟案例
17.Python金融分析案例
18.使用Python进行量化投资案例
现场班老学员9折优惠；
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今日搜狐热点数据挖掘技术日趋成熟和复杂，随着互联网发展以及大批海量数据的到来，之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求，依据美国对数据科学家（data scientist）的要求，想成为一名真正的数据科学家，编程实现算法以及编程实现建模已经是必要条件；目前很多从事数据挖掘工作的人，大多都是出身非计算机专业，本身对编程基础比较低，所以找到一门是至关重要的，好的工具和编程语言可以起到事半功倍的效果。
目前在数据挖掘算法方面用的最多的编程语言有：Java、C++、C、Python、R等等&
由于笔者本身属于数理统计出身，复杂而高级的语言对我来说性价比并不高，所以想从头对Java、C++、C开始学起，浪费的时间和精力与收获明显不成正比。所以Python和R语言成了最佳选择。对于同样和我背景相似的数据从业人员，我强烈推荐从这两者选择其一。
原因有三：
第一：Python和R本身在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块，很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法，所以使用起来产出比大；
第二：这两门语言对于平台方面适用性比较广，linux、window都可以使用，并且代码可移植性还算不错的。
第三：对于学数理统计的人来说，应该大多用过MATLAB以及mintab等工具，Python和R比较贴近这些常用的数学工具，使用起来有种亲切感
至于Python和R两者如何选择，本人有点粗浅认识：
这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。&
Python入门简单，而R则相对比较难一些(纯个人感觉，依据每个人之前的经验，可能不同的体验)。
&&&&&&&R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。
Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。
Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。
论性能，Python介于C/C++/Java这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了
python 你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，statsmodels，matplotlib 等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的；R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。
Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉蛋疼；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。
从全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。
python是machine learning领域的人用的较多。据我所知，做marketing research, econometrics, statistics的人几乎没有用python的
当然了，现在学编程比以前可简单了多了。有句话不是这么说的么，“我不生产代码，我只是stackoverflow的搬运工”。。。
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print("1:计算长方形的面积\n")
print("2:计算圆形的面积\n")
print("3:计算正方形的面积\n")
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