Índice analítico[Ocultar][Mostrar]
Na sociedade actual, a ciencia dos datos é moi importante!
Tanto é así que o científico de datos foi coroado como o "traballo máis sexy do século XXI", a pesar de que ninguén esperaba que os traballos geeks fosen sexys.
Non obstante, debido á enorme importancia dos datos, Data Science é bastante popular neste momento.
Python, coa súa análise estatística, modelado de datos e lexibilidade, é un dos mellores linguaxes de programación para extraer valor destes datos.
Python non deixa de sorprender aos seus programadores cando se trata de superar os desafíos da ciencia de datos. É unha linguaxe de programación moi utilizada, orientada a obxectos, de código aberto e de alto rendemento, cunha variedade de funcións adicionais.
Python foi deseñado con bibliotecas notables para a ciencia de datos que os programadores utilizan todos os días para resolver dificultades.
Aquí están as mellores bibliotecas de Python para ter en conta:
1. pandas
Pandas é un paquete deseñado para axudar aos desenvolvedores a traballar con datos "etiquetados" e "relacionais" dun xeito natural. Está construído sobre dúas estruturas de datos principais: "Serie" (unidimensional, semellante a unha lista de obxectos) e "Marcos de datos" (bidimensionais, como unha táboa con varias columnas).
Pandas admite a conversión de estruturas de datos en obxectos DataFrame, xestionar os datos que faltan, engadir/eliminar columnas de DataFrame, imputar ficheiros que faltan e visualizando datos utilizando histogramas ou caixas de trazado.
Tamén ofrece unha serie de ferramentas para ler e escribir datos entre estruturas de datos en memoria e varios formatos de ficheiro.
En poucas palabras, é ideal para o procesamento de datos rápido e sinxelo, a agregación de datos, a lectura e escritura de datos e a visualización de datos. Ao crear un proxecto de ciencia de datos, sempre usarás a biblioteca de bestas Pandas para xestionar e analizar os teus datos.
2. numpy
NumPy (Numerical Python) é unha ferramenta fantástica para facer cálculos científicos e operacións de matriz básicas e sofisticadas.
A biblioteca ofrece unha serie de funcións útiles para traballar con n-arrays e matrices en Python.
Facilita o procesamento de matrices que conteñan valores do mesmo tipo de datos e a realización de operacións aritméticas en matrices (incluída a vectorización). En realidade, usar o tipo de matriz NumPy para vectorizar operacións matemáticas mellora o rendemento e diminúe o tempo de execución.
O soporte para matrices multidimensionais para operacións matemáticas e lóxicas é a característica principal da biblioteca. As funcións NumPy pódense usar para indexar, ordenar, remodelar e comunicar ondas visuais e sonoras como unha matriz multidimensional de números reais.
3. matplotlib
No mundo de Python, Matplotlib é unha das bibliotecas máis utilizadas. Utilízase para xerar visualizacións de datos estáticas, animadas e interactivas. Matplotlib ten moitas opcións de gráficos e personalización.
Usando histogramas, os programadores poden espallar, modificar e editar gráficos. A biblioteca de código aberto ofrece unha API orientada a obxectos para engadir tramas aos programas.
Non obstante, ao utilizar esta biblioteca para xerar visualizacións complexas, os desenvolvedores deben escribir máis código do normal.
Paga a pena sinalar que as bibliotecas de gráficos populares conviven con Matplotlib sen problemas.
Entre outras cousas, úsase en scripts de Python, shells de Python e IPython, cadernos Jupyter e aplicación web servidores.
Pódense crear gráficos, gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de erros, espectros de potencia, diagramas e calquera outro tipo de gráfico de visualización.
4. Nado no mar
A biblioteca Seaborn está construída en Matplotlib. Seaborn pódese usar para facer gráficos estatísticos máis atractivos e informativos que Matplotlib.
Seaborn inclúe unha API integrada orientada a conxuntos de datos para investigar as interaccións entre moitas variables, ademais do soporte total para a visualización de datos.
Seaborn ofrece un número asombroso de opcións para a visualización de datos, incluíndo visualización de series temporais, tramas conxuntas, diagramas de violín e moitos outros.
Usa mapeo semántico e agregación estatística para proporcionar visualizacións informativas con coñecementos profundos. Inclúe unha serie de rutinas de gráficos orientadas a conxuntos de datos que funcionan con marcos de datos e matrices que inclúen conxuntos de datos completos.
As súas visualizacións de datos poden incluír gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de erros e outros gráficos. Esta biblioteca de visualización de datos de Python tamén inclúe ferramentas para seleccionar paletas de cores, que axudan a descubrir tendencias nun conxunto de datos.
5. Scikit-aprende
Scikit-learn é a mellor biblioteca de Python para modelado de datos e avaliación de modelos. É unha das bibliotecas de Python máis útiles. Ten unha infinidade de capacidades deseñadas exclusivamente co propósito de modelar.
Inclúe todos os algoritmos de Machine Learning supervisado e non supervisado, así como funcións totalmente definidas de Ensamble Learning e Boosting Machine Learning.
É usado polos científicos de datos para facer rutina aprendizaxe de máquina e actividades de minería de datos como agrupación, regresión, selección de modelos, redución da dimensionalidade e clasificación. Tamén inclúe documentación completa e funciona de forma admirable.
Scikit-learn pódese usar para crear unha variedade de modelos de aprendizaxe automática supervisado e non supervisado, como clasificación, regresión, máquinas vectoriais de apoio, bosques aleatorios, veciños máis próximos, bayes inxenuos, árbores de decisión, agrupación, etc.
A biblioteca de aprendizaxe automática de Python inclúe unha variedade de ferramentas sinxelas pero eficientes para realizar tarefas de análise de datos e minería.
Para máis ler, aquí tes a nosa guía Scikit-learn.
6. XGBoost
XGBoost é un conxunto de ferramentas distribuído para aumentar o gradiente deseñado para a velocidade, flexibilidade e portabilidade. Para desenvolver algoritmos de ML, emprega o marco Gradient Boosting. XGBoost é unha técnica de impulso de árbores paralelas rápida e precisa que pode resolver unha gran variedade de problemas de ciencia de datos.
Usando o marco Gradient Boosting, esta biblioteca pódese usar para crear algoritmos de aprendizaxe automática.
Inclúe o impulso da árbore paralela, que axuda aos equipos a resolver unha variedade de problemas de ciencia de datos. Outra vantaxe é que os desenvolvedores poden usar o mesmo código para Hadoop, SGE e MPI.
Tamén é fiable tanto en situacións distribuídas como de memoria restrinxida.
7. Fluxo tensor
TensorFlow é unha plataforma gratuíta de IA de código aberto de extremo a extremo cunha gran variedade de ferramentas, bibliotecas e recursos. TensorFlow debe ser familiar para calquera que traballe proxectos de aprendizaxe automática en Python.
É un conxunto de ferramentas matemáticas simbólicas de código aberto para o cálculo numérico que utiliza gráficos de fluxo de datos desenvolvidos por Google. Os nodos do gráfico reflicten os procesos matemáticos nun gráfico de fluxo de datos típico de TensorFlow.
Os bordos dos gráficos, por outra banda, son as matrices de datos multidimensionais, tamén coñecidas como tensores, que flúen entre os nodos da rede. Permite aos programadores distribuír o procesamento entre unha ou máis CPU ou GPU nun escritorio, dispositivo móbil ou servidor sen cambiar o código.
TensorFlow desenvólvese en C e C++. Con TensorFlow, pode simplemente deseñar e adestrar Machine Learning modelos que usan API de alto nivel como Keras.
Tamén ten moitos graos de abstracción, o que lle permite seleccionar a mellor solución para o seu modelo. TensorFlow tamén che permite implementar modelos de Machine Learning na nube, nun navegador ou no teu propio dispositivo.
É a ferramenta máis eficaz para traballos como o recoñecemento de obxectos, o recoñecemento de voz e moitos outros. Axuda no desenvolvemento de artificial redes neuronales que debe tratar con numerosas fontes de datos.
Aquí tes a nosa guía rápida sobre TensorFlow para ler máis.
8. Keras
Keras é un programa gratuíto e de código aberto Rede neuronal baseada en Python kit de ferramentas para actividades de intelixencia artificial, aprendizaxe profunda e ciencia de datos. As redes neuronais tamén se utilizan en Data Science para interpretar datos observacionais (fotos ou audio).
É unha colección de ferramentas para crear modelos, representar gráficos e avaliar datos. Tamén inclúe conxuntos de datos pre-etiquetados que se poden importar e cargar rapidamente.
É doado de usar, versátil e ideal para investigacións exploratorias. Ademais, permítelle crear redes neuronais totalmente conectadas, convolucionais, de agrupación, recorrentes, de incrustación e outras formas de redes neuronais.
Estes modelos pódense fusionar para construír unha rede neuronal completa para enormes conxuntos de datos e problemas. É unha biblioteca fantástica para modelar e crear redes neuronais.
É sinxelo de usar e ofrece aos desenvolvedores moita flexibilidade. Keras é lento en comparación con outros paquetes de aprendizaxe automática de Python.
Isto débese a que primeiro xera un gráfico computacional utilizando a infraestrutura de backend e despois utilízao para realizar operacións. Keras é incriblemente expresivo e adaptable cando se trata de facer novas investigacións.
9. PyTorch
PyTorch é un paquete popular de Python para aprendizaxe profunda e aprendizaxe automática. É un software de computación científica de código aberto baseado en Python para implementar redes neuronais e aprendizaxe profunda en conxuntos de datos enormes.
Facebook fai un uso extensivo deste conxunto de ferramentas para crear redes neuronais que axudan en actividades como o recoñecemento facial e a etiquetaxe automática.
PyTorch é unha plataforma para científicos de datos que desexan completar rapidamente traballos de aprendizaxe profunda. A ferramenta permite realizar cálculos de tensores coa aceleración da GPU.
Tamén se usa para outras cousas, incluíndo a construción de redes computacionais dinámicas e o cálculo automático de gradientes.
Afortunadamente, PyTorch é un paquete fantástico que permite aos desenvolvedores facer unha transición sinxela da teoría e investigación á formación e desenvolvemento cando se trata de aprendizaxe automática e investigación de aprendizaxe profunda para ofrecer a máxima flexibilidade e velocidade.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) é un paquete de Python popular para os científicos de datos. A etiquetaxe de texto, a tokenización, o razoamento semántico e outras tarefas relacionadas co procesamento da linguaxe natural pódense realizar con NLTK.
NLTK tamén se pode usar para completar unha IA máis complexa (Intelixencia Artificial) traballos. NLTK creouse orixinalmente para apoiar diferentes paradigmas de ensino de IA e aprendizaxe automática, como o modelo lingüístico e a teoría cognitiva.
Actualmente está a impulsar o desenvolvemento de algoritmos de IA e modelos de aprendizaxe no mundo real. Foi amplamente adoptado para o seu uso como ferramenta de ensino e como ferramenta de estudo individual, ademais de ser utilizado como plataforma para a creación de prototipos e o desenvolvemento de sistemas de investigación.
Admítense clasificación, análise, razoamento semántico, derivación, etiquetado e tokenización.
Conclusión
Así conclúen as dez principais bibliotecas de Python para a ciencia de datos. As bibliotecas de ciencia de datos de Python actualízanse regularmente a medida que a ciencia de datos e a aprendizaxe automática se fan máis populares.
Existen varias bibliotecas de Python para Data Science, e a elección do usuario está determinada principalmente polo tipo de proxecto no que está a traballar.
Deixe unha resposta