Golang e data science oficial v1

Golang e Data Science
Minha Primeira API
Rodrigo Pinheiro
@_rodrigopa_

Agenda ● Como
● Por quê Go?
● Collections
● Álgebra linear
● Estatística
● Probabilidade
● Gráficos
2

Repositório - https://github.com/twgophers
● collections
○ Vector
○ Matrix
○ Zip
○ Counter
● linalg
● statistics
● probability
● nvd3-go-template
4

collections - Vetores
● São objetos que podem ser adicionados e
podem ser multiplicados por números.
5

collections - Vetores
collections.Vector
type Vector []float64
func (v Vector) Len() int
func (v Vector) Less(i, j int) bool
func (v Vector) Swap(i, j int)
func (v Vector) Max() float64
func (v Vector) Min() float64
Arrays ou Slices?
6

linalg
func Add(x, y collections.Vector) collections.Vector
func Subtract(x, y collections.Vector) collections.Vector
func Dot(x, y collections.Vector) float64
func SumOfSquares(sample collections.Vector) float64
func SquaredDistance(x, y collections.Vector) float64
func Distance(x, y collections.Vector) float64
8

linalg
func TestAdd(t *testing.T) {
cases := []struct {
x, y, want collections.Vector
}{
{collections.Vector{1.0, 1.0}, collections.Vector{0.0, 0.0}, collections.Vector{1.0,1.0}},
...
{collections.Vector{}, collections.Vector{2.0}, collections.Vector{}},}
for _, c := range cases {
got := Add(c.x, c.y)
if !reflect.DeepEqual(got, c.want)
t.Errorf("Add(%v, %v) want: %v; got: %v",c.x, c.y, c.want, got)
...
9

Estatística
● Estatística se refere a matemática
e técnicas utilizadas para
entender os dados.
10

Estatística
func Mean(sample collections.Vector) float64 {
check(sample)
return Sum(sample) / float64(sample.Len())
}
func check(sample collections.Vector) {
if sample.Empty() {
panic("Operation Not allowed with empty sample")
}
}
11

Estatística
import "testing"
func TestMeanPanicsWhenEmptySlice(t *testing.T) {
defer func() {
if recover() == nil {
t.Errorf("Expected mean panic when empty sample")
}
}()
Mean(collections.Vector{})
}
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Estatística
func Median(sample collections.Vector) float64 {
check(sample)
sort.Float64s(sample)
half := sample.Len() / 2
if oddSize(sample) {
return sample[half]
}
return Mean(collections.Vector{sample[half-1], sample[half]})
}
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Estatística - Interface Sort
package sort
type Interface interfacet {
Len() float64
Less(i, j int) bool
Swap(i, j int)
}
type Vector []float64
func (v Vector) Len() int {
return len(v)
}
func (v Vector) Less(i, j int) bool {
return v[i] < v[j]
}
func (v Vector) Swap(i, j int) {
v[i], v[j] = v[j], v[i]
} 14

Probabilidade
● Probabilidade é uma forma de
quantificar as incertezas
associadas com um evento escolhido
de um conjunto/universo de
eventos.
P(E)
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Probabilidade
func Binomial(p float64, n int) (result int64, err error) {
if !(0.0 <= p && p <= 1.0) {
return -1, errors.New(fmt.Sprintf("Invalid probability p: %f", p))
}
if n <= 0 {
return -1, errors.New(fmt.Sprintf("Invalid parameter n: %d", n))
}
for i := 1; i <= n; i++ {
result += BernoulliTrial(p)
}
return result, nil
}
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Probabilidade
func TestBinomial(t *testing.T) {
…
wantPositive, wantNegative := calculateMenWithError(c.p, c.n)
if got < wantNegative || got > wantPositive {
...
}
}
func calculateMenWithError(p float64, n int) (float64, float64) {
firstMean := mean(p, n)
meanMoreErrorTax := firstMean + 0.03*firstMean
meanLessErrorTax := firstMean - 0.03*firstMean
return meanMoreErrorTax, meanLessErrorTax
}
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Gráficos Em Go
● Bibliotecas nativas em Go para
renderização de gráficos são
pobres.
Solução?
18

Gráficos Em JS
basic-line-chart01.html
lineChart.html
lineChart-csv.html
NVD3.js
19

Gráficos Em JS - Templates
● Um template é uma string ou um
arquivo contendo uma ou mais
partes entre chaves duplas,
{{...}}, chamadas ações.
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function sinAndCos() {
var cos = [];
{{range .}}
cos.push({x: {{.X}}, y: {{.Y}}})
{{end}}
return ...
}
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func init() {
t = template.Must(template.ParseFiles("templates/index.html",
"templates/js.tmpl"))
data = []Data_type{
Data_type{X: 1950, Y: 300.2},
...
Data_type{X: 2000, Y: 10289.7},
}
}
t.ExecuteTemplate(f, "index.html", data) 23

Próximos Pasos?
● Criar API para busca e download de
dados;
● Melhorar a visualização dos gráficos;
● Implementar algoritmos de machine
learning;
● Implementar especificação BLAS - Basic
Linear Algebra Subprograms
24

Repositório -
https://github.com/twgophers
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