Índice del contenido[Esconder][Espectáculo]
¡En la sociedad actual, la ciencia de datos es muy importante!
Tanto es así que el científico de datos ha sido coronado como el "trabajo más sexy del siglo XXI", ¡a pesar de que nadie espera que los trabajos de geek sean sexys!
Sin embargo, debido a la enorme importancia de los datos, la ciencia de datos es bastante popular en este momento.
Python, con su análisis estadístico, modelado de datos y legibilidad, es uno de los mejores lenguajes de programación para extraer valor de estos datos.
Python nunca deja de sorprender a sus programadores cuando se trata de superar los desafíos de la ciencia de datos. Es un lenguaje de programación de alto rendimiento, orientado a objetos, de código abierto y ampliamente utilizado con una variedad de características adicionales.
Python ha sido diseñado con notables bibliotecas para la ciencia de datos que los programadores utilizan todos los días para resolver problemas.
Aquí están las mejores bibliotecas de Python para considerar:
1. pandas
Pandas es un paquete diseñado para ayudar a los desarrolladores a trabajar con datos "etiquetados" y "relacionales" de manera natural. Se basa en dos estructuras de datos principales: "Series" (unidimensional, similar a una lista de objetos) y "Marcos de datos" (bidimensional, como una tabla con varias columnas).
Pandas admite la conversión de estructuras de datos en objetos DataFrame, el manejo de datos faltantes, la adición/eliminación de columnas de DataFrame, la imputación de archivos faltantes y visualizando datos mediante histogramas o cuadros de gráficos.
También proporciona una serie de herramientas para leer y escribir datos entre estructuras de datos en memoria y varios formatos de archivo.
En pocas palabras, es ideal para el procesamiento de datos rápido y simple, la agregación de datos, la lectura y escritura de datos y la visualización de datos. Al crear un proyecto de ciencia de datos, siempre utilizará la biblioteca de bestias Pandas para manejar y analizar sus datos.
2. Numpy
NumPy (Numerical Python) es una herramienta fantástica para realizar cálculos científicos y operaciones de matriz básicas y sofisticadas.
La biblioteca proporciona una serie de funciones útiles para trabajar con n-arrays y matrices en Python.
Facilita el procesamiento de matrices que contienen valores del mismo tipo de datos y la realización de operaciones aritméticas en matrices (incluida la vectorización). En realidad, usar el tipo de matriz NumPy para vectorizar operaciones matemáticas mejora el rendimiento y reduce el tiempo de ejecución.
El soporte para arreglos multidimensionales para operaciones matemáticas y lógicas es la característica principal de la biblioteca. Las funciones NumPy se pueden usar para indexar, ordenar, remodelar y comunicar imágenes y ondas de sonido como una matriz multidimensional de números reales.
3. matplotlib
En el mundo de Python, Matplotlib es una de las bibliotecas más utilizadas. Se utiliza para generar visualizaciones de datos estáticos, animados e interactivos. Matplotlib tiene muchas opciones de gráficos y personalización.
Usando histogramas, los programadores pueden dispersar, modificar y editar gráficos. La biblioteca de código abierto proporciona una API orientada a objetos para agregar gráficos a los programas.
Sin embargo, al utilizar esta biblioteca para generar visualizaciones complejas, los desarrolladores deben escribir más código de lo normal.
Vale la pena señalar que las bibliotecas de gráficos populares coexisten con Matplotlib sin problemas.
Entre otras cosas, se usa en scripts de Python, shells de Python e IPython, cuadernos de Jupyter y aplicación web servidores.
Con él se pueden crear diagramas, gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de error, espectros de potencia, gráficos de tallo y cualquier otro tipo de gráfico de visualización.
4. nacido en el mar
La biblioteca Seaborn se basa en Matplotlib. Seaborn se puede usar para hacer gráficos estadísticos más atractivos e informativos que Matplotlib.
Seaborn incluye una API integrada orientada a conjuntos de datos para investigar las interacciones entre muchas variables, además de soporte completo para la visualización de datos.
Seaborn ofrece una asombrosa cantidad de opciones para la visualización de datos, incluida la visualización de series de tiempo, gráficos conjuntos, diagramas de violín y muchos otros.
Utiliza mapeo semántico y agregación estadística para proporcionar visualizaciones informativas con conocimientos profundos. Incluye una serie de rutinas de gráficos orientadas a conjuntos de datos que funcionan con marcos de datos y matrices que incluyen conjuntos de datos completos.
Sus visualizaciones de datos pueden incluir gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de error y otros gráficos. Esta biblioteca de visualización de datos de Python también incluye herramientas para seleccionar paletas de colores, que ayudan a descubrir tendencias en un conjunto de datos.
5. Scikit-learn
Scikit-learn es la mejor biblioteca de Python para modelado de datos y evaluación de modelos. Es una de las bibliotecas de Python más útiles. Tiene una plétora de capacidades diseñadas únicamente con el propósito de modelar.
Incluye todos los algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado, así como funciones totalmente definidas de aprendizaje de conjunto y aprendizaje automático de refuerzo.
Los científicos de datos lo utilizan para realizar tareas de rutina. máquina de aprendizaje y actividades de minería de datos como agrupación, regresión, selección de modelos, reducción de dimensionalidad y clasificación. También viene con documentación completa y funciona admirablemente.
Scikit-learn se puede usar para crear una variedad de modelos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado, como clasificación, regresión, máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, vecinos más cercanos, bayesiano ingenuo, árboles de decisión, agrupación en clústeres, etc.
La biblioteca de aprendizaje automático de Python incluye una variedad de herramientas simples pero eficientes para realizar tareas de análisis y minería de datos.
Para leer más, aquí está nuestra guía sobre Scikit-aprender.
6. XGBoost
XGBoost es un kit de herramientas de aumento de gradiente distribuido diseñado para velocidad, flexibilidad y portabilidad. Para desarrollar algoritmos ML, emplea el marco Gradient Boosting. XGBoost es una técnica de impulso de árbol paralelo rápida y precisa que puede resolver una amplia gama de problemas de ciencia de datos.
Usando el marco Gradient Boosting, esta biblioteca se puede usar para crear algoritmos de aprendizaje automático.
Incluye refuerzo de árbol paralelo, que ayuda a los equipos a resolver una variedad de problemas de ciencia de datos. Otro beneficio es que los desarrolladores pueden usar el mismo código para Hadoop, SGE y MPI.
También es confiable tanto en situaciones distribuidas como con limitaciones de memoria.
7. Flujo tensor
TensorFlow es una plataforma de IA de código abierto de extremo a extremo gratuita con una amplia gama de herramientas, bibliotecas y recursos. TensorFlow debe ser familiar para cualquier persona que trabaje en proyectos de aprendizaje automático en Python.
Es un conjunto de herramientas de matemáticas simbólicas de código abierto para el cálculo numérico que utiliza gráficos de flujo de datos desarrollados por Google. Los nodos del gráfico reflejan los procesos matemáticos en un gráfico de flujo de datos típico de TensorFlow.
Los bordes del gráfico, por otro lado, son matrices de datos multidimensionales, también conocidos como tensores, que fluyen entre los nodos de la red. Permite a los programadores distribuir el procesamiento entre una o más CPU o GPU en una computadora de escritorio, dispositivo móvil o servidor sin cambiar el código.
TensorFlow está desarrollado en C y C++. Con TensorFlow, simplemente puede diseñar y entrenar el aprendizaje automático modelos que utilizan API de alto nivel como Keras.
También tiene muchos grados de abstracción, lo que le permite seleccionar la mejor solución para su modelo. TensorFlow también le permite implementar modelos de aprendizaje automático en la nube, un navegador o su propio dispositivo.
Es la herramienta más efectiva para trabajos como reconocimiento de objetos, reconocimiento de voz y muchos otros. Ayuda en el desarrollo de artificial redes neuronales que debe tratar con numerosas fuentes de datos.
Aquí está nuestra guía rápida sobre TensorFlow para leer más.
8. Keras
Keras es un programa gratuito y de código abierto Red neuronal basada en Python kit de herramientas para actividades de inteligencia artificial, aprendizaje profundo y ciencia de datos. Las redes neuronales también se utilizan en Data Science para interpretar datos de observación (fotos o audio).
Es una colección de herramientas para crear modelos, graficar datos y evaluar datos. También incluye conjuntos de datos preetiquetados que se pueden importar y cargar rápidamente.
Es fácil de usar, versátil e ideal para la investigación exploratoria. Además, le permite crear redes neuronales totalmente conectadas, convolucionales, de agrupación, recurrentes, incrustadas y otras.
Estos modelos se pueden fusionar para construir una red neuronal completa para conjuntos de datos y problemas enormes. Es una biblioteca fantástica para modelar y crear redes neuronales.
Es fácil de usar y brinda a los desarrolladores mucha flexibilidad. Keras es lento en comparación con otros paquetes de aprendizaje automático de Python.
Esto se debe a que primero genera un gráfico computacional utilizando la infraestructura de back-end y luego lo usa para realizar operaciones. Keras es increíblemente expresivo y adaptable cuando se trata de realizar nuevas investigaciones.
9. PyTorch
PyTorch es un paquete popular de Python para deep learning y aprendizaje automático. Es un software informático científico de código abierto basado en Python para implementar Deep Learning y Neural Networks en grandes conjuntos de datos.
Facebook hace un uso extensivo de este conjunto de herramientas para crear redes neuronales que ayudan en actividades como el reconocimiento facial y el etiquetado automático.
PyTorch es una plataforma para científicos de datos que desean completar trabajos de aprendizaje profundo rápidamente. La herramienta permite realizar cálculos de tensores con aceleración de GPU.
También se usa para otras cosas, incluida la construcción de redes computacionales dinámicas y el cálculo automático de gradientes.
Afortunadamente, PyTorch es un paquete fantástico que permite a los desarrolladores pasar fácilmente de la teoría y la investigación a la capacitación y el desarrollo cuando se trata de aprendizaje automático e investigación de aprendizaje profundo para brindar la máxima flexibilidad y velocidad.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) es un paquete de Python popular para científicos de datos. El etiquetado de texto, la tokenización, el razonamiento semántico y otras tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural se pueden lograr con NLTK.
NLTK también se puede usar para completar una IA más compleja (Inteligencia artificial ) trabajos. NLTK se creó originalmente para admitir diferentes paradigmas de enseñanza de IA y aprendizaje automático, como el modelo lingüístico y la teoría cognitiva.
Actualmente está impulsando el desarrollo de modelos de aprendizaje y algoritmos de IA en el mundo real. Ha sido ampliamente adoptado para su uso como herramienta de enseñanza y como herramienta de estudio individual, además de ser utilizado como plataforma para crear prototipos y desarrollar sistemas de investigación.
Se admiten la clasificación, el análisis, el razonamiento semántico, la derivación, el etiquetado y la tokenización.
Conclusión
Eso concluye las diez mejores bibliotecas de Python para la ciencia de datos. Las bibliotecas de ciencia de datos de Python se actualizan periódicamente a medida que la ciencia de datos y el aprendizaje automático se vuelven más populares.
Hay varias bibliotecas de Python para Data Science, y la elección del usuario está determinada principalmente por el tipo de proyecto en el que está trabajando.
Deje un comentario