Table of Contents[Ferstopje][Toanje]
Yn 'e hjoeddeistige maatskippij is datawittenskip heul wichtich!
Safolle dat gegevenswittenskipper is bekroand ta de "Sexiste Job fan 'e ienentweintichste ieu", nettsjinsteande gjinien dy't ferwachte dat geky banen sexy wurde!
Fanwegen it enoarme belang fan gegevens is Data Science lykwols op it stuit frij populêr.
Python, mei syn statistyske analyse, gegevensmodellering en lêsberens, is ien fan 'e bêste programmeertalen foar it heljen fan wearde út dizze gegevens.
Python hâldt noait op har programmeurs te fernuverjen as it giet om it oerwinnen fan útdagings foar gegevenswittenskip. It is in breed brûkte, objekt-oriïntearre, iepen-boarne, hege prestaasjes programmeartaal mei in ferskaat oan ekstra funksjes.
Python is ûntworpen mei opmerklike biblioteken foar gegevenswittenskip dy't programmeurs elke dei brûke om swierrichheden op te lossen.
Hjir binne de bêste Python-biblioteken om te beskôgjen:
1. pandas
Pandas is in pakket ûntworpen om ûntwikkelders te helpen by it wurkjen mei "labele" en "relasjonele" gegevens op in natuerlike manier. It is boud op twa grutte gegevensstruktueren: "Series" (iendiminsjonaal, fergelykber mei in list mei objekten) en "Dataframes" (twa-diminsjonaal, lykas in tabel mei meardere kolommen).
Panda's stypje it konvertearjen fan gegevensstruktueren nei DataFrame-objekten, omgean mei ûntbrekkende gegevens, tafoegjen / wiskje fan kolommen út DataFrame, ûntbrekkende bestannen, en fisualisearjen fan gegevens mei help fan histogrammen of plot doazen.
It leveret ek in oantal ark foar it lêzen en skriuwen fan gegevens tusken gegevensstruktueren yn it ûnthâld en ferskate bestânsformaten.
Yn in notedop is it ideaal foar rappe en ienfâldige gegevensferwurking, gegevensaggregaasje, gegevenslêzen en skriuwen, en gegevensfisualisaasje. By it meitsjen fan in datawittenskipprojekt sille jo altyd de beestbibleteek Pandas brûke om jo gegevens te behanneljen en te analysearjen.
2. Nompich
NumPy (Numerike Python) is in fantastysk ark foar it dwaan fan wittenskiplike berekkeningen en basis- en ferfine array-operaasjes.
De bibleteek biedt in oantal nuttige funksjes foar it wurkjen mei n-arrays en matriksen yn Python.
It makket it makliker om arrays te ferwurkjen dy't wearden fan itselde gegevenstype befetsje en aritmetyske operaasjes op arrays út te fieren (ynklusyf vectorization). Yn werklikheid, it brûken fan it NumPy-arraytype om wiskundige operaasjes te vektorisearjen ferbetteret prestaasjes en ferminderet de útfieringstiid.
De stipe foar multidimensionale arrays foar wiskundige en logyske operaasjes is de kearnfunksje fan 'e biblioteek. NumPy-funksjes kinne wurde brûkt om fisuele en lûdswellen te yndeksearjen, sortearjen, omfoarmjen en te kommunisearjen as in multydimensionale array fan echte sifers.
3. matplotlib
Yn 'e Python-wrâld is Matplotlib ien fan' e meast wiidweidich brûkte bibleteken. It wurdt brûkt om statyske, animearre en ynteraktive gegevensfisualisaasjes te generearjen. Matplotlib hat in protte kaart- en oanpassingsopsjes.
Mei help fan histogrammen kinne programmeurs grafiken ferspriede, oanpasse en bewurkje. De iepen boarne bibleteek biedt in objekt-oriïntearre API foar it tafoegjen fan plots yn programma's.
By it brûken fan dizze bibleteek om komplekse fisualisaasjes te generearjen, moatte ûntwikkelders lykwols mear koade skriuwe dan normaal.
It is de muoite wurdich op te merken dat populêre kaartbiblioteken tegearre bestean mei Matplotlib sûnder problemen.
It wurdt ûnder oare brûkt yn Python-skripts, Python- en IPython-shells, Jupyter-notebooks, en webapplikaasje servers.
Plots, staafdiagrammen, taartdiagrammen, histogrammen, scatterplots, flaterdiagrammen, krêftspektra, stemplots, en elke oare soarte fisualisaasjekaart kinne der allegear mei wurde makke.
4. seaborn
De Seaborn-bibleteek is boud op Matplotlib. Seaborn kin brûkt wurde om mear oantreklike en ynformative statistyske grafiken te meitsjen as Matplotlib.
Seaborn omfettet in yntegreare dataset-rjochte API foar it ûndersykjen fan de ynteraksjes tusken in protte fariabelen, neist folsleine stipe foar datafisualisaasje.
Seaborn biedt in ferrassend oantal opsjes foar fisualisaasje fan gegevens, ynklusyf fisualisaasje fan tiidsearjes, mienskiplike plots, fioelediagrammen, en in protte oaren.
It brûkt semantyske mapping en statistyske aggregaasje om ynformative fisualisaasjes te leverjen mei djippe ynsjoch. It omfettet in oantal dataset-rjochte kaartroutines dy't wurkje mei gegevensframes en arrays dy't hiele datasets omfetsje.
Syn gegevensfisualisaasjes kinne staafdiagrammen, taartdiagrammen, histogrammen, scatterplots, flaterdiagrammen en oare grafiken omfetsje. Dizze Python-datafisualisaasjebibleteek omfettet ek ark foar it selektearjen fan kleurpaletten, dy't helpe by it ûntdekken fan trends yn in dataset.
5. Scikit-leare
Scikit-learn is de grutste Python-bibleteek foar gegevensmodellering en modelbeoardieling. It is ien fan de meast behelpsum Python bibleteken. It hat in oerfloed fan mooglikheden ûntwurpen allinnich foar it doel fan modellering.
It omfettet alle algoritmen foar Supervised en Unsupervised Machine Learning, lykas ek folslein definieare Ensemble Learning en Boosting Machine Learning-funksjes.
It wurdt brûkt troch gegevenswittenskippers om routine te dwaan masine learen en gegevens mining aktiviteiten lykas klustering, regression, model seleksje, dimensionality reduksje, en klassifikaasje. It komt ek mei wiidweidige dokumintaasje en prestearret bewonderenswaardig.
Scikit-learn kin brûkt wurde om in ferskaat oan modellen foar tafersjoch en net tafersjoch te meitsjen, lykas klassifikaasje, regression, stipevektormasines, willekeurige bosken, neiste buorlju, naive Bayes, beslútbeammen, klusterjen, ensfh.
De Python-masine-learbibleteek omfettet in ferskaat oan ienfâldige, mar effisjinte ark foar it útfieren fan gegevensanalyse en mynboutaken.
Foar fierdere lêzen, hjir is ús gids oer Scikit-leare.
6. XGBoost
XGBoost is in toolkit foar ferdielde gradientfergrutting ûntworpen foar snelheid, fleksibiliteit en portabiliteit. Om ML-algoritmen te ûntwikkeljen, brûkt it it Gradient Boosting-ramt. XGBoost is in rappe en krekte technyk foar fersterking fan parallelle beam dy't in breed oanbod fan problemen fan gegevenswittenskip kin oplosse.
Mei it brûken fan it Gradient Boosting-ramt kin dizze bibleteek brûkt wurde om algoritmen foar masine-learen te meitsjen.
It omfettet parallelle beamfergrutting, dy't teams helpt by it oplossen fan in ferskaat oan gegevenswittenskiplike problemen. In oar foardiel is dat ûntwikkelders deselde koade kinne brûke foar Hadoop, SGE, en MPI.
It is ek betrouber yn sawol ferspraat as ûnthâld-beheinde situaasjes.
7. Tensorstream
TensorFlow is in fergees ein-oan-ein iepen boarne AI-platfoarm mei in grut oanbod fan ark, biblioteken en boarnen. TensorFlow moat bekend wêze foar elkenien dy't oan wurket masine learen projekten yn Python.
It is in iepen boarne symboalyske wiskundige toolkit foar numerike berekkening mei gebrûk fan gegevensstreamgrafiken dy't waarden ûntwikkele troch Google. De grafknooppunten wjerspegelje de wiskundige prosessen yn in typyske TensorFlow-gegevensstreamgrafyk.
De grafrânen, oan 'e oare kant, binne de multydinsjonele gegevensarrays, ek wol tensors neamd, dy't streame tusken de netwurkknooppunten. It lit programmeurs ferwurkjen fersprieden ûnder ien of mear CPU's of GPU's op in buroblêd, mobyl apparaat of server sûnder koade te feroarjen.
TensorFlow is ûntwikkele yn C en C++. Mei TensorFlow kinne jo gewoan ûntwerpe en trein Machine Learning modellen mei hege nivo's API's lykas Keras.
It hat ek in protte graden fan abstraksje, wêrtroch jo de bêste oplossing foar jo model kinne selektearje. TensorFlow lit jo ek Machine Learning-modellen ynsette yn 'e wolk, in browser of jo eigen apparaat.
It is it meast effektive ark foar banen lykas objektherkenning, spraakherkenning, en in protte oaren. It helpt by de ûntwikkeling fan keunstmjittige neurale netwurken dat moat omgean mei tal fan gegevens boarnen.
Hjir is ús rappe hantlieding oer TensorFlow foar fierdere lêzen.
8. Keras
Keras is in frije en iepen boarne Python-basearre neural netwurk toolkit foar keunstmjittige yntelliginsje, djip learen en aktiviteiten foar gegevenswittenskip. Neurale netwurken wurde ek brûkt yn Data Science om observaasjegegevens (foto's as audio) te ynterpretearjen.
It is in samling ark foar it meitsjen fan modellen, grafyske gegevens en evaluearjen fan gegevens. It omfettet ek pre-labelde datasets dy't fluch kinne wurde ymporteare en laden.
It is maklik te brûken, alsidich en ideaal foar ferkennend ûndersyk. Fierder lit it jo folslein ferbûn, konvolúsjonele, pooling, weromkommende, ynbêde en oare foarmen fan neurale netwurken oanmeitsje.
Dizze modellen kinne wurde gearfoege om in folweardich neural netwurk te bouwen foar enoarme datasets en problemen. It is in fantastyske bibleteek foar modellering en it meitsjen fan neurale netwurken.
It is ienfâldich te brûken en jout ûntwikkelders in soad fleksibiliteit. Keras is traach yn ferliking mei oare Python-masine-learpakketten.
Dit is om't it earst in berekkeningsgrafyk genereart dy't de backend-ynfrastruktuer brûkt en it dan brûkt om operaasjes út te fieren. Keras is ongelooflijk ekspressyf en oanpasber as it giet om it dwaan fan nij ûndersyk.
9. PyTorch
PyTorch is in populêr Python-pakket foar djip learen en masine learen. It is in Python-basearre iepen-boarne wittenskiplike komputersoftware foar ymplemintaasje fan Deep Learning en Neural Networks op enoarme datasets.
Facebook makket wiidweidich gebrûk fan dizze toolkit om neurale netwurken te meitsjen dy't helpe by aktiviteiten lykas gesichtsherkenning en auto-tagging.
PyTorch is in platfoarm foar gegevenswittenskippers dy't banen foar djippe learen fluch wolle foltôgje. It ark makket it mooglik om tensorberekkeningen út te fieren mei GPU-fersnelling.
It wurdt ek brûkt foar oare dingen, ynklusyf it bouwen fan dynamyske berekkeningsnetwurken en automatysk berekkenjen fan gradiënten.
Gelokkich is PyTorch in fantastysk pakket wêrmei ûntwikkelders maklik oergean kinne fan teory en ûndersyk nei training en ûntwikkeling as it giet om masinelearen en ûndersyk nei djip learen om maksimale fleksibiliteit en snelheid te jaan.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) is in populêr Python-pakket foar gegevenswittenskippers. Teksttagging, tokenisaasje, semantyske redenearring, en oare taken yn ferbân mei natuerlike taalferwurking kinne wurde berikt mei NLTK.
NLTK kin ek brûkt wurde om kompleksere AI (Artificial Intelligence) banen. NLTK waard oarspronklik makke om ferskate AI- en learparadigma's foar masinelearen te stypjen, lykas it taalkundige model en kognitive teory.
It driuwt op it stuit AI-algoritme en learmodelûntwikkeling yn 'e eigentlike wrâld. It is wiidweidich omearme foar gebrûk as in learmiddel en as in yndividuele stúdzje-ark, neist dat it wurdt brûkt as platfoarm foar prototyping en ûntwikkeling fan ûndersykssystemen.
Klassifikaasje, parsearjen, semantyske redenearring, stemming, tagging en tokenisaasje wurde allegear stipe.
Konklúzje
Dat konkludearje de top tsien Python-biblioteken foar datawittenskip. Python-datawittenskiplike biblioteken wurde regelmjittich bywurke as datawittenskip en masinelearen populêrder wurde.
D'r binne ferskate Python-biblioteken foar Data Science, en de kar fan 'e brûker wurdt meast bepaald troch it type projekt dêr't se oan wurkje.
Leave a Reply