Menyelam Jauh ke dalam Kejuruteraan Data dengan Python: Panduan Komprehensif

Dalam dunia dipacu data hari ini di mana banyak keputusan dibuat daripada data yang mempunyai pemahaman yang baik tentang konsep kejuruteraan data adalah kritikal. Ia biasanya melibatkan pengelogan data daripada aplikasi dalam talian (web/mudah alih) ke dalam sistem storan data, kemudian menyediakan ETL(ekstrak, mengubah, memuatkan) dan akhirnya membina visualisasi untuk analisis data yang mendalam untuk memahami prestasi perniagaan atau aplikasi. . Python, dengan fleksibiliti dan perpustakaan yang luas, telah menjadi bahasa yang digunakan oleh ramai jurutera data.

Artikel ini akan merangkumi aspek utama kejuruteraan data dengan Python, membincangkan konsep penting, perpustakaan dan beberapa aplikasi dunia sebenar.

1. Konsep Teras dalam Kejuruteraan Data

• Ingestion Data:

  • Proses mengumpul data daripada pelbagai sumber, seperti pangkalan data, API, media sosial dan peranti IoT.
  • Teknik:
    • Pemprosesan kelompok (untuk set data statik yang besar)
    • Pemprosesan strim (untuk data masa nyata)
    • Tukar tangkapan data (untuk kemas kini tambahan)
  • Alat: Apache Kafka, Apache Flume, Debezium.

• Transformasi Data:

  • Proses membersihkan, mengubah dan memperkaya data mentah untuk menjadikannya sesuai untuk analisis.
  • Teknik:
    • Pembersihan data (mengendalikan nilai yang tiada, outlier, ketidakkonsistenan)
    • Penyepaduan data (menggabungkan data daripada pelbagai sumber)
    • Pengayaan data (menambah data luaran)
  • Alat: Apache Spark, Pandas, PySpark, Dataflow.

• Storan Data:

  • Proses menyimpan data yang diubah dalam format yang sesuai untuk mendapatkan semula dan analisis yang cekap.
  • Teknik:
    • Pergudangan data (untuk beban kerja analisis)
    • Tasik data (untuk menyimpan data mentah dan diproses)
    • Pangkalan data NoSQL (untuk model data fleksibel)
  • Alat: Amazon S3, Storan Awan Google, Apache Hive, Cassandra.

• Kualiti Data:

  • Memastikan ketepatan, kesempurnaan, ketekalan dan ketepatan masa data.
  • Teknik: Pemprofilan data, pengesahan data, pemantauan data.
  • Alat: Jangkaan Hebat, Aliran Udara Apache.

• Saluran Paip Data:

  • Aliran kerja automatik yang mengatur pergerakan dan transformasi data daripada sumber ke destinasi.
  • Teknik: ETL (Extract, Transform, Load), ELT (Extract, Load, Transform).
  • Alat: Aliran Udara Apache, Pengawas, Luigi.

2. Perpustakaan Python Penting untuk Kejuruteraan Data

• Panda:

  • Pustaka yang berkuasa untuk manipulasi dan analisis data. Menawarkan struktur data seperti Siri dan DataFrame, membolehkan pembersihan, transformasi dan pengagregatan data yang cekap.
  • Contoh:

  import pandas as pd
  
  # Load data from CSV
  df = pd.read_csv('data.csv')
  
  # Clean data
  df = df.dropna() 
  df = df[df['age'] >= 18]
  
  # Transform data
  df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']
  
  # Save data to CSV
  df.to_csv('processed_data.csv', index=False)
  

• NumPy:

  • Menyediakan sokongan untuk pengkomputeran berangka, termasuk tatasusunan, matriks dan fungsi matematik. Penting untuk melaksanakan operasi matematik yang kompleks pada data.
  • Contoh:

  import numpy as np
  
  data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
  mean = np.mean(data)
  std_dev = np.std(data) 
  

• Scikit-belajar:

  • Pustaka komprehensif untuk pembelajaran mesin, termasuk prapemprosesan data, pemilihan model dan penilaian. Berguna untuk membina model ramalan pada data kejuruteraan.
  • Contoh:

  from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  
  scaler = StandardScaler()
  scaled_data = scaler.fit_transform(data)
  

• PySpark:

  • Antara muka untuk Apache Spark dalam Python. Mendayakan pemprosesan dan analisis data teragih pada set data yang besar.
  • Contoh:

  from pyspark.sql import SparkSession
  
  spark = SparkSession.builder.appName("MyApp").getOrCreate()
  
  # Load data from Parquet
  df = spark.read.parquet("data.parquet")
  
  # Perform aggregation
  result = df.groupBy("category").sum("amount") 
  
  # Save results
  result.write.csv("output.csv")
  

• Jangkaan Hebat:

  • Pustaka untuk pengesahan dan dokumentasi kualiti data. Membantu mentakrif dan menguatkuasakan jangkaan pada data, memastikan integriti data sepanjang saluran paip data.
  • Contoh:

  from great_expectations.core import ExpectationSuite
  
  suite = ExpectationSuite("my_suite")
  suite.add_expectation("expect_column_values_to_be_between", column="age", min_value=0, max_value=120) 
  

• Aliran Udara Apache:

  • Platform untuk aliran kerja pengaturcaraan sebagai graf asiklik terarah (DAG). Mendayakan penjadualan, memantau dan mencetuskan saluran paip data.
  • Contoh:

  import pandas as pd
  
  # Load data from CSV
  df = pd.read_csv('data.csv')
  
  # Clean data
  df = df.dropna() 
  df = df[df['age'] >= 18]
  
  # Transform data
  df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']
  
  # Save data to CSV
  df.to_csv('processed_data.csv', index=False)
  

3. Aplikasi Dunia Sebenar

• Sistem Pengesyoran: Membina sistem pengesyoran diperibadikan untuk platform e-dagang, perkhidmatan penstriman dan media sosial.
• Pengesanan Penipuan: Membangunkan model untuk mengenal pasti transaksi penipuan dalam institusi kewangan dan platform dalam talian.
• Ramalan Churn Pelanggan: Meramalkan churn pelanggan untuk meningkatkan strategi pengekalan pelanggan.
• Penilaian Risiko: Menilai risiko kredit, risiko insurans dan jenis risiko lain dalam industri kewangan dan insurans.
• Pengoptimuman Rantaian Bekalan: Mengoptimumkan rantaian bekalan dengan menganalisis data sejarah dan meramalkan permintaan masa hadapan.
• Internet of Things (IoT): Memproses dan menganalisis data daripada peranti IoT untuk mendapatkan cerapan tentang pelbagai domain, seperti rumah pintar, bandar pintar dan automasi industri.

4. Amalan Terbaik

• Pemodularan: Pecahkan saluran paip data yang kompleks kepada modul yang lebih kecil dan boleh digunakan semula untuk kebolehselenggaraan dan kebolehujian yang lebih baik.
• Pengujian: Tulis ujian unit dan ujian integrasi untuk memastikan ketepatan dan kebolehpercayaan saluran paip data.
• Dokumentasi: Dokumentasikan saluran data, termasuk sumber data, transformasi dan output yang dijangkakan.
• Kawalan Versi: Gunakan Git atau sistem kawalan versi lain untuk menjejaki perubahan pada kod dan data.
• Integrasi Berterusan dan Penghantaran Berterusan (CI/CD): Automatikkan binaan, ujian dan penggunaan saluran paip data.

5. Trend Masa Depan

• Pengkomputeran Awan: Meningkatkan penggunaan platform awan seperti AWS, Azure dan GCP untuk penyimpanan, pemprosesan dan analisis data.
• Operasi Pembelajaran Mesin (MLOps): Mengintegrasikan model pembelajaran mesin ke dalam saluran paip data pengeluaran, memastikan kebolehpercayaan dan kebolehselenggaraan model.
• Pengkomputeran Tanpa Pelayan: Menggunakan fungsi tanpa pelayan untuk pemprosesan dan analisis data atas permintaan.
• Kebolehcerapan Data: Mendapat cerapan masa nyata tentang kesihatan dan prestasi saluran paip data.
• Pengkomputeran Tepi: Memproses data lebih dekat dengan sumber untuk mengurangkan kependaman dan meningkatkan responsif masa nyata.

Kesimpulan

Kejuruteraan data dengan Python ialah bidang yang dinamik dan berkembang pesat. Dengan menguasai konsep teras, perpustakaan dan amalan terbaik yang digariskan dalam artikel ini, anda boleh membina saluran paip data yang teguh dan berskala yang membuka kunci cerapan berharga daripada data. Memandangkan volum dan kerumitan data terus berkembang, peranan jurutera data akan menjadi lebih penting dalam memacu pembuatan keputusan berasaskan data merentas pelbagai industri.

Pembelajaran Lanjutan

• Kursus Dalam Talian: Platform seperti Coursera, edX dan DataCamp menawarkan banyak kursus tentang kejuruteraan data dengan Python.
• Buku: Terokai buku seperti "Kejuruteraan Data pada AWS" dan "Merancang Aplikasi Intensif Data" untuk pengetahuan yang mendalam.
• Komuniti: Berinteraksi dengan komuniti kejuruteraan data melalui forum dalam talian, pertemuan dan persidangan.

Semoga ini memberikan pemahaman asas tentang kejuruteraan data dengan Python. Dengan terus belajar dan menyesuaikan diri dengan kemajuan terkini dalam bidang ini, anda boleh cemerlang sebagai jurutera data dan menyumbang kepada kejayaan organisasi yang dipacu data.

nota: Kandungan berbantukan AI

Atas ialah kandungan terperinci Menyelam Jauh ke dalam Kejuruteraan Data dengan Python: Panduan Komprehensif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!