বর্তমান সমাজে তথ্য বিজ্ঞান অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ!
এত বেশি যে ডেটা সায়েন্টিস্টকে "একবিংশ শতাব্দীর সেক্সিয়েস্ট জব" হিসাবে মুকুট দেওয়া হয়েছে, যদিও কেউ আশা করে না যে জিকি কাজগুলি সেক্সি হবে!
যাইহোক, ডেটার প্রচুর গুরুত্বের কারণে, ডেটা সায়েন্স এখন বেশ জনপ্রিয়।
পাইথন, এর পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ, ডেটা মডেলিং এবং পঠনযোগ্যতা সহ, এটি অন্যতম সেরা প্রোগ্রামিং ভাষা এই তথ্য থেকে মান নিষ্কাশন জন্য.
ডেটা বিজ্ঞানের চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে উঠার ক্ষেত্রে পাইথন কখনই তার প্রোগ্রামারদের বিস্মিত করতে থামে না। এটি একটি বহুল ব্যবহৃত, অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড, ওপেন সোর্স, বিভিন্ন অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য সহ উচ্চ-পারফরম্যান্স প্রোগ্রামিং ভাষা।
পাইথনকে ডেটা সায়েন্সের জন্য অসাধারণ লাইব্রেরি দিয়ে ডিজাইন করা হয়েছে যা প্রোগ্রামাররা সমস্যা সমাধানের জন্য প্রতিদিন ব্যবহার করে।
এখানে বিবেচনা করার জন্য সেরা পাইথন লাইব্রেরি রয়েছে:
1. পান্ডাস
Pandas হল একটি প্যাকেজ যা ডেভেলপারদেরকে প্রাকৃতিক উপায়ে "লেবেলযুক্ত" এবং "রিলেশনাল" ডেটা নিয়ে কাজ করতে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি দুটি প্রধান ডেটা স্ট্রাকচারের উপর নির্মিত: "সিরিজ" (এক-মাত্রিক, বস্তুর তালিকার অনুরূপ) এবং "ডেটা ফ্রেম" (দ্বি-মাত্রিক, একাধিক কলাম সহ একটি টেবিলের মতো)।
ডাটা ফ্রেম অবজেক্টে ডাটা স্ট্রাকচার কনভার্ট করা, মিসিং ডাটা নিয়ে কাজ করা, ডাটাফ্রেম থেকে কলাম যোগ/মোছা, মিসিং ফাইল ইম্পুউট করা এবং তথ্য ভিজ্যুয়ালাইজ করা হিস্টোগ্রাম বা প্লট বক্স ব্যবহার করে।
এটি ইন-মেমরি ডেটা স্ট্রাকচার এবং বেশ কয়েকটি ফাইল ফর্ম্যাটের মধ্যে ডেটা পড়ার এবং লেখার জন্য অনেকগুলি সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
সংক্ষেপে, এটি দ্রুত এবং সহজ ডেটা প্রক্রিয়াকরণ, ডেটা একত্রিতকরণ, ডেটা পড়া এবং লেখা এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য আদর্শ। একটি ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্প তৈরি করার সময়, আপনি সর্বদা আপনার ডেটা পরিচালনা এবং বিশ্লেষণ করতে বিস্ট লাইব্রেরি পান্ডাস ব্যবহার করবেন।
2. নোংরা
NumPy (সংখ্যাসূচক পাইথন) বৈজ্ঞানিক গণনা এবং মৌলিক এবং পরিশীলিত অ্যারে অপারেশন করার জন্য একটি দুর্দান্ত সরঞ্জাম।
পাইথনে এন-অ্যারে এবং ম্যাট্রিক্সের সাথে কাজ করার জন্য লাইব্রেরিটি বেশ কয়েকটি সহায়ক বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করে।
এটি একই ডেটা টাইপের মান ধারণ করে এমন অ্যারেগুলিকে প্রক্রিয়া করা এবং অ্যারেতে (ভেক্টরাইজেশন সহ) গাণিতিক ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করা সহজ করে তোলে। বাস্তবে, গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলিকে ভেক্টরাইজ করতে NumPy অ্যারে টাইপ ব্যবহার করলে কর্মক্ষমতা উন্নত হয় এবং কার্যকর করার সময় হ্রাস পায়।
গাণিতিক এবং যৌক্তিক ক্রিয়াকলাপের জন্য বহুমাত্রিক অ্যারেগুলির সমর্থন হল লাইব্রেরির মূল বৈশিষ্ট্য। NumPy ফাংশনগুলি বাস্তব সংখ্যার বহুমাত্রিক অ্যারে হিসাবে ভিজ্যুয়াল এবং শব্দ তরঙ্গগুলিকে সূচীকরণ, বাছাই, পুনরায় আকার দিতে এবং যোগাযোগ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
3. ম্যাটপ্ল্লোব
পাইথন জগতে, Matplotlib হল সবচেয়ে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত লাইব্রেরিগুলির মধ্যে একটি। এটি স্ট্যাটিক, অ্যানিমেটেড এবং ইন্টারেক্টিভ ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। Matplotlib-এ প্রচুর চার্টিং এবং কাস্টমাইজেশন বিকল্প রয়েছে।
হিস্টোগ্রাম ব্যবহার করে, প্রোগ্রামাররা গ্রাফগুলি ছড়িয়ে দিতে, টুইক করতে এবং সম্পাদনা করতে পারে। ওপেন সোর্স লাইব্রেরি প্রোগ্রামগুলিতে প্লট যোগ করার জন্য একটি অবজেক্ট-ভিত্তিক API প্রদান করে।
জটিল ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে এই লাইব্রেরিটি ব্যবহার করার সময়, তবে, বিকাশকারীদের অবশ্যই স্বাভাবিকের চেয়ে বেশি কোড লিখতে হবে।
এটি লক্ষণীয় যে জনপ্রিয় চার্টিং লাইব্রেরিগুলি কোনও বাধা ছাড়াই ম্যাটপ্লটলিবের সাথে সহাবস্থান করে।
অন্যান্য জিনিসের মধ্যে, এটি পাইথন স্ক্রিপ্ট, পাইথন এবং আইপিথন শেল, জুপিটার নোটবুক এবং ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন সার্ভার।
প্লট, বার চার্ট, পাই চার্ট, হিস্টোগ্রাম, স্ক্যাটারপ্লট, ত্রুটি চার্ট, পাওয়ার স্পেকট্রা, স্টেমপ্লট এবং অন্য যেকোন ধরণের ভিজ্যুয়ালাইজেশন চার্ট এটি দিয়ে তৈরি করা যেতে পারে।
4. সমুদ্রযুক্ত
Seaborn লাইব্রেরি Matplotlib-এ নির্মিত। ম্যাটপ্লোটলিবের চেয়ে বেশি আকর্ষণীয় এবং তথ্যপূর্ণ পরিসংখ্যান গ্রাফ তৈরি করতে Seaborn ব্যবহার করা যেতে পারে।
ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য সম্পূর্ণ সমর্থন ছাড়াও অনেক ভেরিয়েবলের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া তদন্তের জন্য Seaborn একটি সমন্বিত ডেটা সেট-ভিত্তিক API অন্তর্ভুক্ত করে।
সিবোর্ন ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য বিস্ময়কর সংখ্যক বিকল্প অফার করে, যার মধ্যে টাইম-সিরিজ ভিজ্যুয়ালাইজেশন, জয়েন্ট প্লট, ভায়োলিন ডায়াগ্রাম এবং আরও অনেক কিছু রয়েছে।
এটি গভীর অন্তর্দৃষ্টি সহ তথ্যপূর্ণ ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রদান করতে শব্দার্থিক ম্যাপিং এবং পরিসংখ্যানগত সমষ্টি ব্যবহার করে। এতে অনেকগুলি ডেটাসেট-ভিত্তিক চার্টিং রুটিন রয়েছে যা ডেটা ফ্রেম এবং অ্যারেগুলির সাথে কাজ করে যা পুরো ডেটাসেটগুলি অন্তর্ভুক্ত করে।
এর ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনে বার চার্ট, পাই চার্ট, হিস্টোগ্রাম, স্ক্যাটারপ্লট, ত্রুটি চার্ট এবং অন্যান্য গ্রাফিক্স অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। এই পাইথন ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন লাইব্রেরিতে রঙ প্যালেটগুলি নির্বাচন করার জন্য সরঞ্জামগুলিও রয়েছে, যা একটি ডেটাসেটের প্রবণতা উন্মোচন করতে সহায়তা করে।
5. সাইকিট-শিখুন
ডেটা মডেলিং এবং মডেল মূল্যায়নের জন্য Scikit-learn হল সবচেয়ে বড় পাইথন লাইব্রেরি। এটি সবচেয়ে সহায়ক পাইথন লাইব্রেরিগুলির মধ্যে একটি। এটি শুধুমাত্র মডেলিংয়ের উদ্দেশ্যে ডিজাইন করা ক্ষমতার আধিক্য রয়েছে।
এতে সমস্ত তত্ত্বাবধান করা এবং আন-সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, সেইসাথে সম্পূর্ণ-সংজ্ঞায়িত এনসেম্বল লার্নিং এবং বুস্টিং মেশিন লার্নিং ফাংশন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
এটি ডেটা বিজ্ঞানীরা রুটিন করতে ব্যবহার করেন মেশিন লার্নিং এবং ডেটা মাইনিং কার্যক্রম যেমন ক্লাস্টারিং, রিগ্রেশন, মডেল নির্বাচন, মাত্রা হ্রাস, এবং শ্রেণীবিভাগ। এটি ব্যাপক ডকুমেন্টেশনের সাথে আসে এবং প্রশংসনীয়ভাবে সম্পাদন করে।
স্কিট-লার্ন বিভিন্ন ধরণের তত্ত্বাবধান করা এবং অ-সুপারভাইসড মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যেমন ক্লাসিফিকেশন, রিগ্রেশন, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন, এলোমেলো বন, নিকটবর্তী প্রতিবেশী, নেভ বেইস, ডিসিশন ট্রি, ক্লাস্টারিং ইত্যাদি।
পাইথন মেশিন লার্নিং লাইব্রেরিতে ডেটা বিশ্লেষণ এবং মাইনিং কার্য সম্পাদনের জন্য বিভিন্ন সহজ-তবুও-দক্ষ টুল রয়েছে।
আরও পড়ার জন্য, এখানে আমাদের গাইড রয়েছে স্কিট-লার্ন।
6. এক্সজিবিস্ট
XGBoost হল একটি বিতরণ করা গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং টুলকিট যা গতি, নমনীয়তা এবং বহনযোগ্যতার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এমএল অ্যালগরিদম বিকাশের জন্য, এটি গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং ফ্রেমওয়ার্ক নিয়োগ করে। XGBoost হল একটি দ্রুত এবং সঠিক সমান্তরাল ট্রি বুস্টিং কৌশল যা ডেটা বিজ্ঞানের বিস্তৃত সমস্যার সমাধান করতে পারে।
গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে, এই লাইব্রেরিটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
এটি সমান্তরাল ট্রি বুস্টিং অন্তর্ভুক্ত করে, যা বিভিন্ন ডেটা সায়েন্স সমস্যা সমাধানে দলগুলিকে সহায়তা করে৷ আরেকটি সুবিধা হল যে ডেভেলপাররা Hadoop, SGE এবং MPI-এর জন্য একই কোড ব্যবহার করতে পারে।
এটি বিতরণ এবং মেমরি-সীমাবদ্ধ উভয় পরিস্থিতিতেও নির্ভরযোগ্য।
7. টেনসরফ্লো
TensorFlow হল একটি বিনামূল্যের এন্ড-টু-এন্ড ওপেন-সোর্স AI প্ল্যাটফর্ম যেখানে বিশাল পরিসরের টুল, লাইব্রেরি এবং রিসোর্স রয়েছে। TensorFlow যে কেউ কাজ করছে তার সাথে পরিচিত হতে হবে মেশিন লার্নিং প্রকল্প পাইথনে।
এটি একটি ওপেন সোর্স সিম্বলিক ম্যাথ টুলকিট যা গুগল দ্বারা তৈরি করা ডেটা ফ্লো গ্রাফ ব্যবহার করে সংখ্যাসূচক গণনার জন্য। গ্রাফ নোডগুলি একটি সাধারণ টেনসরফ্লো ডেটা প্রবাহ গ্রাফে গাণিতিক প্রক্রিয়াগুলিকে প্রতিফলিত করে।
অন্যদিকে, গ্রাফের প্রান্তগুলি হল বহুমাত্রিক ডেটা অ্যারে, যা টেনসর নামেও পরিচিত, যা নেটওয়ার্ক নোডগুলির মধ্যে প্রবাহিত হয়। এটি প্রোগ্রামারদের কোড পরিবর্তন না করেই ডেস্কটপ, মোবাইল ডিভাইস বা সার্ভারে এক বা একাধিক CPU বা GPU-এর মধ্যে প্রক্রিয়াকরণ বিতরণ করতে দেয়।
TensorFlow C এবং C++ এ বিকশিত হয়েছে। TensorFlow এর সাহায্যে আপনি সহজভাবে ডিজাইন করতে পারেন এবং ট্রেন মেশিন লার্নিং কেরাসের মতো উচ্চ-স্তরের API ব্যবহার করে মডেল।
এতে বিমূর্ততার অনেক ডিগ্রীও রয়েছে, যা আপনাকে আপনার মডেলের জন্য সেরা সমাধান নির্বাচন করতে দেয়। টেনসরফ্লো আপনাকে ক্লাউড, ব্রাউজার বা আপনার নিজের ডিভাইসে মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন করতে দেয়।
অবজেক্ট রিকগনিশন, স্পিচ রিকগনিশন এবং আরও অনেক কাজের জন্য এটি সবচেয়ে কার্যকরী টুল। এটি কৃত্রিম বিকাশে সহায়তা করে নিউরাল নেটওয়ার্ক যে অসংখ্য তথ্য উৎসের সাথে মোকাবিলা করতে হবে।
আরও পড়ার জন্য এখানে TensorFlow-এ আমাদের দ্রুত নির্দেশিকা।
8. Keras
কেরাস একটি বিনামূল্যের এবং ওপেন সোর্স পাইথন-ভিত্তিক নিউরাল নেটওয়ার্ক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, গভীর শিক্ষা এবং ডেটা বিজ্ঞান কার্যক্রমের জন্য টুলকিট। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি পর্যবেক্ষণমূলক ডেটা (ফটো বা অডিও) ব্যাখ্যা করতে ডেটা সায়েন্সেও ব্যবহার করা হয়।
এটি মডেল তৈরি, গ্রাফিং ডেটা এবং ডেটা মূল্যায়নের জন্য সরঞ্জামগুলির একটি সংগ্রহ। এটিতে প্রাক-লেবেলযুক্ত ডেটাসেটগুলিও রয়েছে যা দ্রুত আমদানি এবং লোড করা যেতে পারে।
এটি ব্যবহার করা সহজ, বহুমুখী এবং অনুসন্ধানমূলক গবেষণার জন্য আদর্শ। তদ্ব্যতীত, এটি আপনাকে সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত, কনভোলিউশনাল, পুলিং, পৌনঃপুনিক, এম্বেডিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের অন্যান্য রূপ তৈরি করতে দেয়।
এই মডেলগুলিকে বিশাল ডেটা সেট এবং সমস্যার জন্য একটি পূর্ণাঙ্গ নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে একত্রিত করা যেতে পারে। মডেলিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করার জন্য এটি একটি চমত্কার লাইব্রেরি।
এটি ব্যবহার করা সহজ এবং ডেভেলপারদের অনেক নমনীয়তা দেয়। অন্যান্য পাইথন মেশিন লার্নিং প্যাকেজের তুলনায় কেরাস মন্থর।
কারণ এটি প্রথমে ব্যাকএন্ড অবকাঠামো ব্যবহার করে একটি গণনামূলক গ্রাফ তৈরি করে এবং তারপরে এটি অপারেশন পরিচালনা করতে ব্যবহার করে। নতুন গবেষণা করার ক্ষেত্রে কেরাস অবিশ্বাস্যভাবে অভিব্যক্তিপূর্ণ এবং অভিযোজিত।
9. পাইটর্চ
PyTorch এর জন্য একটি জনপ্রিয় পাইথন প্যাকেজ গভীর জ্ঞানার্জন এবং মেশিন লার্নিং। এটি একটি পাইথন-ভিত্তিক ওপেন-সোর্স সায়েন্টিফিক কম্পিউটিং সফ্টওয়্যার যা বিশাল ডেটাসেটে ডিপ লার্নিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক বাস্তবায়নের জন্য।
ফেসিয়াল রিকগনিশন এবং অটো-ট্যাগিংয়ের মতো ক্রিয়াকলাপগুলিতে সহায়তাকারী নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে Facebook এই টুলকিটটির ব্যাপক ব্যবহার করে।
PyTorch হল ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম যারা গভীর শিক্ষার কাজগুলি দ্রুত সম্পন্ন করতে চায়। টুলটি GPU ত্বরণ সহ টেনসর গণনা করতে সক্ষম করে।
এটি ডায়নামিক কম্পিউটেশনাল নেটওয়ার্ক নির্মাণ এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে গ্রেডিয়েন্ট গণনা সহ অন্যান্য জিনিসের জন্যও ব্যবহৃত হয়।
সৌভাগ্যবশত, PyTorch হল একটি চমত্কার প্যাকেজ যা ডেভেলপারদেরকে তত্ত্ব এবং গবেষণা থেকে প্রশিক্ষণ এবং উন্নয়নে সহজেই রূপান্তর করতে দেয় যখন এটি মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার গবেষণার ক্ষেত্রে আসে যাতে সর্বাধিক নমনীয়তা এবং গতি দেওয়া যায়।
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য একটি জনপ্রিয় পাইথন প্যাকেজ। টেক্সট ট্যাগিং, টোকেনাইজেশন, শব্দার্থিক যুক্তি, এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের সাথে সম্পর্কিত অন্যান্য কাজগুলি NLTK-এর মাধ্যমে সম্পন্ন করা যেতে পারে।
এনএলটিকে আরও জটিল এআই সম্পূর্ণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা) চাকরি। NLTK মূলত বিভিন্ন এআই এবং মেশিন লার্নিং শিক্ষার দৃষ্টান্তকে সমর্থন করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল, যেমন ভাষাগত মডেল এবং জ্ঞানীয় তত্ত্ব।
এটি বর্তমানে AI অ্যালগরিদম চালনা করছে এবং প্রকৃত বিশ্বে মডেল ডেভেলপমেন্ট শিখছে। প্রোটোটাইপিং এবং গবেষণা সিস্টেম বিকাশের জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম হিসাবে ব্যবহার করার পাশাপাশি এটি একটি শিক্ষার সরঞ্জাম হিসাবে এবং একটি পৃথক অধ্যয়নের সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহারের জন্য ব্যাপকভাবে গ্রহণ করা হয়েছে।
শ্রেণিবিন্যাস, পার্সিং, শব্দার্থিক যুক্তি, স্টেমিং, ট্যাগিং এবং টোকেনাইজেশন সবই সমর্থিত।
উপসংহার
এটি ডেটা বিজ্ঞানের জন্য সেরা দশটি পাইথন লাইব্রেরি সমাপ্ত করে। পাইথন ডেটা সায়েন্স লাইব্রেরিগুলি নিয়মিত আপডেট করা হয় কারণ ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং আরও জনপ্রিয় হয়ে ওঠে।
ডেটা সায়েন্সের জন্য বেশ কয়েকটি পাইথন লাইব্রেরি রয়েছে এবং ব্যবহারকারীর পছন্দ বেশিরভাগই তারা যে প্রকল্পে কাজ করছে তার দ্বারা নির্ধারিত হয়।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন