સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
આજના સમાજમાં, ડેટા સાયન્સ અત્યંત મહત્વપૂર્ણ છે!
આટલું બધું ડેટા સાયન્ટિસ્ટને "એકવીસમી સદીની સૌથી સેક્સી જોબ"નો તાજ પહેરાવવામાં આવ્યો છે, તેમ છતાં કોઈએ ગીકી જોબ સેક્સી હોવાની અપેક્ષા ન રાખી હોય!
જો કે, ડેટાના પ્રચંડ મહત્વને કારણે, ડેટા સાયન્સ અત્યારે ખૂબ જ લોકપ્રિય છે.
પાયથોન, તેના આંકડાકીય વિશ્લેષણ, ડેટા મોડેલિંગ અને વાંચનક્ષમતા સાથે, શ્રેષ્ઠમાંનું એક છે પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ આ ડેટામાંથી મૂલ્ય કાઢવા માટે.
જ્યારે ડેટા વિજ્ઞાનના પડકારોને દૂર કરવાની વાત આવે છે ત્યારે પાયથોન તેના પ્રોગ્રામરોને આશ્ચર્યચકિત કરવાનું બંધ કરતું નથી. તે વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાતી, ઑબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ, ઓપન-સોર્સ, વિવિધ વધારાની સુવિધાઓ સાથે ઉચ્ચ-પ્રદર્શન પ્રોગ્રામિંગ ભાષા છે.
પાયથોન ડેટા સાયન્સ માટે નોંધપાત્ર પુસ્તકાલયો સાથે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું છે જેનો પ્રોગ્રામરો દરરોજ મુશ્કેલીઓ ઉકેલવા માટે ઉપયોગ કરે છે.
અહીં ધ્યાનમાં લેવા માટે શ્રેષ્ઠ પાયથોન લાઇબ્રેરીઓ છે:
1. પાંડા
Pandas એ ડેવલપર્સને કુદરતી રીતે "લેબલવાળા" અને "રિલેશનલ" ડેટા સાથે કામ કરવામાં મદદ કરવા માટે રચાયેલ પેકેજ છે. તે બે મુખ્ય ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ પર બનેલ છે: "શ્રેણી" (એક-પરિમાણીય, ઑબ્જેક્ટ્સની સૂચિ જેવી જ) અને "ડેટા ફ્રેમ્સ" (દ્વિ-પરિમાણીય, બહુવિધ કૉલમ સાથે કોષ્ટકની જેમ).
પાંડા ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સને ડેટાફ્રેમ ઑબ્જેક્ટમાં રૂપાંતરિત કરવા, ખોવાયેલા ડેટા સાથે કામ કરવા, ડેટાફ્રેમમાંથી કૉલમ્સ ઉમેરવા/ડીલીટ કરવા, ખૂટતી ફાઇલોને ઇમ્પ્યુટ કરવા અને વિઝ્યુલાઇઝિંગ ડેટા હિસ્ટોગ્રામ અથવા પ્લોટ બોક્સનો ઉપયોગ કરીને.
તે ઇન-મેમરી ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ અને કેટલાક ફાઇલ ફોર્મેટ વચ્ચે ડેટા વાંચવા અને લખવા માટે સંખ્યાબંધ સાધનો પણ પૂરા પાડે છે.
ટૂંકમાં, તે ઝડપી અને સરળ ડેટા પ્રોસેસિંગ, ડેટા એકત્રીકરણ, ડેટા વાંચન અને લેખન અને ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન માટે આદર્શ છે. ડેટા સાયન્સ પ્રોજેક્ટ બનાવતી વખતે, તમે હંમેશા તમારા ડેટાને હેન્ડલ કરવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવા માટે બીસ્ટ લાઇબ્રેરી Pandas નો ઉપયોગ કરશો.
2. નમy
NumPy (ન્યુમેરિકલ પાયથોન) એ વૈજ્ઞાનિક ગણતરીઓ અને મૂળભૂત અને અત્યાધુનિક એરે ઓપરેશન્સ કરવા માટેનું એક અદભૂત સાધન છે.
લાઇબ્રેરી પાયથોનમાં n-એરે અને મેટ્રિસીસ સાથે કામ કરવા માટે સંખ્યાબંધ મદદરૂપ સુવિધાઓ પૂરી પાડે છે.
તે સમાન ડેટા પ્રકારના મૂલ્યો ધરાવતી એરે પર પ્રક્રિયા કરવાનું અને એરે (વેક્ટરાઇઝેશન સહિત) પર અંકગણિત કામગીરી કરવાનું સરળ બનાવે છે. વાસ્તવમાં, ગાણિતિક કામગીરીને વેક્ટરાઇઝ કરવા માટે NumPy એરે પ્રકારનો ઉપયોગ કરવાથી કામગીરીમાં સુધારો થાય છે અને એક્ઝેક્યુશનનો સમય ઘટે છે.
ગાણિતિક અને તાર્કિક ક્રિયાઓ માટે બહુપરીમાણીય એરે માટે સપોર્ટ એ પુસ્તકાલયનું મુખ્ય લક્ષણ છે. NumPy ફંક્શન્સનો ઉપયોગ વાસ્તવિક સંખ્યાઓના બહુપરિમાણીય એરે તરીકે વિઝ્યુઅલ અને ધ્વનિ તરંગોને અનુક્રમણિકા, સૉર્ટ, પુન: આકાર આપવા અને વાતચીત કરવા માટે થઈ શકે છે.
3. મેટપ્લોટલિબ
Python વિશ્વમાં, Matplotlib એ સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતી લાઇબ્રેરીઓમાંની એક છે. તેનો ઉપયોગ સ્ટેટિક, એનિમેટેડ અને ઇન્ટરેક્ટિવ ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન જનરેટ કરવા માટે થાય છે. Matplotlib પાસે ઘણા બધા ચાર્ટિંગ અને કસ્ટમાઇઝેશન વિકલ્પો છે.
હિસ્ટોગ્રામનો ઉપયોગ કરીને, પ્રોગ્રામરો ગ્રાફને વેરવિખેર, ઝટકો અને સંપાદિત કરી શકે છે. ઓપન-સોર્સ લાઇબ્રેરી પ્રોગ્રામ્સમાં પ્લોટ ઉમેરવા માટે ઑબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ API પ્રદાન કરે છે.
જટિલ વિઝ્યુલાઇઝેશન જનરેટ કરવા માટે આ લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ કરતી વખતે, જો કે, વિકાસકર્તાઓએ સામાન્ય કરતાં વધુ કોડ લખવો આવશ્યક છે.
તે નોંધવું યોગ્ય છે કે લોકપ્રિય ચાર્ટિંગ લાઇબ્રેરીઓ મેટપ્લોટલિબ સાથે કોઈ હરકત વિના સહઅસ્તિત્વ ધરાવે છે.
અન્ય વસ્તુઓમાં, તેનો ઉપયોગ પાયથોન સ્ક્રિપ્ટ્સ, પાયથોન અને આઈપીથોન શેલ્સ, જ્યુપીટર નોટબુક્સ અને વેબ એપ્લિકેશન સર્વર
પ્લોટ્સ, બાર ચાર્ટ્સ, પાઇ ચાર્ટ્સ, હિસ્ટોગ્રામ્સ, સ્કેટરપ્લોટ્સ, એરર ચાર્ટ્સ, પાવર સ્પેક્ટ્રા, સ્ટેમપ્લોટ્સ અને અન્ય કોઈપણ પ્રકારનો વિઝ્યુલાઇઝેશન ચાર્ટ તેની સાથે બનાવી શકાય છે.
4. સીબોર્ન
સીબોર્ન લાઇબ્રેરી Matplotlib પર બનાવવામાં આવી છે. Matplotlib કરતાં વધુ આકર્ષક અને માહિતીપ્રદ આંકડાકીય ગ્રાફ બનાવવા માટે Seaborn નો ઉપયોગ કરી શકાય છે.
સીબોર્નમાં ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન માટે સંપૂર્ણ સમર્થન ઉપરાંત, ઘણા ચલો વચ્ચેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની તપાસ કરવા માટે એક સંકલિત ડેટા સેટ-ઓરિએન્ટેડ API શામેલ છે.
સીબોર્ન ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન માટે અસંખ્ય વિકલ્પો પ્રદાન કરે છે, જેમાં ટાઇમ-સીરીઝ વિઝ્યુલાઇઝેશન, જોઇન્ટ પ્લોટ્સ, વાયોલિન ડાયાગ્રામ અને અન્ય ઘણાનો સમાવેશ થાય છે.
તે ઊંડા આંતરદૃષ્ટિ સાથે માહિતીપ્રદ વિઝ્યુલાઇઝેશન પ્રદાન કરવા માટે સિમેન્ટીક મેપિંગ અને આંકડાકીય એકત્રીકરણનો ઉપયોગ કરે છે. તેમાં સંખ્યાબંધ ડેટાસેટ-ઓરિએન્ટેડ ચાર્ટિંગ રૂટિનનો સમાવેશ થાય છે જે ડેટા ફ્રેમ્સ અને એરે સાથે કામ કરે છે જેમાં સમગ્ર ડેટાસેટ્સનો સમાવેશ થાય છે.
તેના ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશનમાં બાર ચાર્ટ્સ, પાઇ ચાર્ટ્સ, હિસ્ટોગ્રામ્સ, સ્કેટરપ્લોટ્સ, એરર ચાર્ટ્સ અને અન્ય ગ્રાફિક્સનો સમાવેશ થઈ શકે છે. આ પાયથોન ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન લાઇબ્રેરીમાં કલર પેલેટ્સ પસંદ કરવા માટેના ટૂલ્સનો પણ સમાવેશ થાય છે, જે ડેટાસેટમાં વલણોને ઉજાગર કરવામાં મદદ કરે છે.
5. સાયકિટ-લર્ન
સ્કિકિટ-લર્ન એ ડેટા મોડેલિંગ અને મોડેલ એસેસમેન્ટ માટે સૌથી મોટી પાયથોન લાઇબ્રેરી છે. તે સૌથી મદદરૂપ Python પુસ્તકાલયોમાંની એક છે. તે ફક્ત મોડેલિંગના હેતુ માટે રચાયેલ ક્ષમતાઓની પુષ્કળતા ધરાવે છે.
તેમાં તમામ સુપરવાઇઝ્ડ અને અનસુપરવાઇઝ્ડ મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ તેમજ સંપૂર્ણ-વ્યાખ્યાયિત એન્સેમ્બલ લર્નિંગ અને બુસ્ટિંગ મશીન લર્નિંગ ફંક્શન્સનો સમાવેશ થાય છે.
ડેટા વૈજ્ઞાનિકો દ્વારા તેનો ઉપયોગ રૂટિન કરવા માટે કરવામાં આવે છે મશીન શિક્ષણ અને ડેટા માઇનિંગ પ્રવૃત્તિઓ જેમ કે ક્લસ્ટરિંગ, રીગ્રેસન, મોડેલ પસંદગી, પરિમાણ ઘટાડો અને વર્ગીકરણ. તે વ્યાપક દસ્તાવેજીકરણ સાથે પણ આવે છે અને પ્રશંસનીય પ્રદર્શન કરે છે.
સ્કિકિટ-લર્નનો ઉપયોગ વિવિધ પ્રકારના સુપરવાઇઝ્ડ અને અનસુપરવાઇઝ્ડ મશીન લર્નિંગ મોડલ બનાવવા માટે કરી શકાય છે જેમ કે વર્ગીકરણ, રીગ્રેસન, સપોર્ટ વેક્ટર મશીનો, રેન્ડમ ફોરેસ્ટ્સ, નજીકના પડોશીઓ, નિષ્કપટ બેઝ, નિર્ણય વૃક્ષો, ક્લસ્ટરિંગ વગેરે.
પાયથોન મશીન લર્નિંગ લાઇબ્રેરીમાં ડેટા પૃથ્થકરણ અને ખાણકામના કાર્યો કરવા માટેના વિવિધ સરળ છતાં કાર્યક્ષમ સાધનોનો સમાવેશ થાય છે.
વધુ વાંચવા માટે, અહીં અમારી માર્ગદર્શિકા છે સ્કીટ-લર્ન.
6. XGBoost
XGBoost એ સ્પીડ, ફ્લેક્સિબિલિટી અને પોર્ટેબિલિટી માટે ડિસ્ટ્રિબ્યુટેડ ગ્રેડિયન્ટ બૂસ્ટિંગ ટૂલકિટ છે. ML અલ્ગોરિધમ્સ વિકસાવવા માટે, તે ગ્રેડિયન્ટ બૂસ્ટિંગ ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરે છે. XGBoost એ એક ઝડપી અને સચોટ સમાંતર ટ્રી બુસ્ટિંગ ટેકનિક છે જે ડેટા સાયન્સ સમસ્યાઓની વિશાળ શ્રેણીને હલ કરી શકે છે.
ગ્રેડિયન્ટ બૂસ્ટિંગ ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરીને, આ લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ બનાવવા માટે કરી શકાય છે.
તેમાં સમાંતર ટ્રી બૂસ્ટિંગનો સમાવેશ થાય છે, જે ડેટા સાયન્સના વિવિધ મુદ્દાઓને ઉકેલવામાં ટીમોને સહાય કરે છે. બીજો ફાયદો એ છે કે વિકાસકર્તાઓ Hadoop, SGE અને MPI માટે સમાન કોડનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
તે વિતરિત અને મેમરી-સંબંધિત પરિસ્થિતિઓમાં પણ ભરોસાપાત્ર છે.
7. ટેન્સરફ્લો
TensorFlow એ ટૂલ્સ, લાઇબ્રેરીઓ અને સંસાધનોની વિશાળ શ્રેણી સાથેનું એક ફ્રી એન્ડ-ટુ-એન્ડ ઓપન-સોર્સ AI પ્લેટફોર્મ છે. TensorFlow પર કામ કરતા કોઈપણ વ્યક્તિ માટે પરિચિત હોવા જોઈએ મશીન લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ્સ પાયથોનમાં.
તે Google દ્વારા વિકસિત ડેટા ફ્લો ગ્રાફનો ઉપયોગ કરીને આંકડાકીય ગણતરી માટે એક ઓપન-સોર્સ સિમ્બોલિક ગણિત ટૂલકિટ છે. ગ્રાફ નોડ્સ લાક્ષણિક ટેન્સરફ્લો ડેટા ફ્લો ગ્રાફમાં ગાણિતિક પ્રક્રિયાઓને પ્રતિબિંબિત કરે છે.
બીજી તરફ આલેખની ધાર એ બહુપરીમાણીય ડેટા એરે છે, જેને ટેન્સર તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, જે નેટવર્ક નોડ્સ વચ્ચે વહે છે. તે પ્રોગ્રામરોને કોડ બદલ્યા વિના ડેસ્કટોપ, મોબાઇલ ઉપકરણ અથવા સર્વર પર એક અથવા વધુ CPUs અથવા GPUs વચ્ચે પ્રોસેસિંગનું વિતરણ કરવા દે છે.
ટેન્સરફ્લો C અને C++ માં વિકસિત છે. ટેન્સરફ્લો સાથે, તમે સરળ રીતે ડિઝાઇન કરી શકો છો અને ટ્રેન મશીન લર્નિંગ કેરાસ જેવા ઉચ્ચ-સ્તરના API નો ઉપયોગ કરતા મોડલ.
તેમાં અમૂર્તતાની ઘણી ડિગ્રીઓ પણ છે, જે તમને તમારા મોડેલ માટે શ્રેષ્ઠ ઉકેલ પસંદ કરવાની મંજૂરી આપે છે. ટેન્સરફ્લો તમને ક્લાઉડ, બ્રાઉઝર અથવા તમારા પોતાના ઉપકરણ પર મશીન લર્નિંગ મૉડલ્સનો ઉપયોગ કરવા દે છે.
ઑબ્જેક્ટ રેકગ્નિશન, સ્પીચ રેકગ્નિશન અને અન્ય ઘણી નોકરીઓ માટે તે સૌથી અસરકારક સાધન છે. તે કૃત્રિમના વિકાસમાં મદદ કરે છે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ જે અસંખ્ય ડેટા સ્ત્રોતો સાથે કામ કરે છે.
વધુ વાંચવા માટે અહીં ટેન્સરફ્લો પર અમારી ઝડપી માર્ગદર્શિકા છે.
8. કેરાસ
કેરાસ એ ફ્રી અને ઓપન સોર્સ છે પાયથોન-આધારિત ન્યુરલ નેટવર્ક આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ, ડીપ લર્નિંગ અને ડેટા સાયન્સ પ્રવૃત્તિઓ માટે ટૂલકિટ. ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ ડેટા સાયન્સમાં નિરીક્ષણ ડેટા (ફોટો અથવા ઑડિયો)નું અર્થઘટન કરવા માટે પણ થાય છે.
તે મૉડલ બનાવવા, ગ્રાફિંગ ડેટા અને ડેટાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટેના સાધનોનો સંગ્રહ છે. તેમાં પ્રી-લેબલ કરેલા ડેટાસેટ્સનો પણ સમાવેશ થાય છે જે ઝડપથી આયાત અને લોડ કરી શકાય છે.
તે ઉપયોગમાં સરળ, બહુમુખી અને સંશોધનાત્મક સંશોધન માટે આદર્શ છે. તદુપરાંત, તે તમને સંપૂર્ણ રીતે કનેક્ટેડ, કન્વોલ્યુશનલ, પૂલિંગ, રિકરન્ટ, એમ્બેડિંગ અને ન્યુરલ નેટવર્ક્સના અન્ય સ્વરૂપો બનાવવાની મંજૂરી આપે છે.
પ્રચંડ ડેટા સેટ્સ અને સમસ્યાઓ માટે સંપૂર્ણ સુવિધાયુક્ત ન્યુરલ નેટવર્ક બનાવવા માટે આ મોડેલોને મર્જ કરી શકાય છે. મોડેલિંગ અને ન્યુરલ નેટવર્ક બનાવવા માટે તે એક અદભૂત પુસ્તકાલય છે.
તે ઉપયોગમાં સરળ છે અને વિકાસકર્તાઓને ઘણી રાહત આપે છે. અન્ય પાયથોન મશીન લર્નિંગ પેકેજોની સરખામણીમાં કેરાસ સુસ્ત છે.
આ એટલા માટે છે કારણ કે તે પહેલા બેકએન્ડ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરનો ઉપયોગ કરીને કોમ્પ્યુટેશનલ ગ્રાફ જનરેટ કરે છે અને પછી તેનો ઉપયોગ કામગીરી કરવા માટે કરે છે. જ્યારે નવા સંશોધનની વાત આવે છે ત્યારે કેરા અદ્ભુત રીતે અભિવ્યક્ત અને અનુકૂલનક્ષમ છે.
9. પાયટોર્ચ
PyTorch માટે લોકપ્રિય Python પેકેજ છે ઊંડા શિક્ષણ અને મશીન લર્નિંગ. તે વિશાળ ડેટાસેટ્સ પર ડીપ લર્નિંગ અને ન્યુરલ નેટવર્કના અમલીકરણ માટે પાયથોન-આધારિત ઓપન-સોર્સ વૈજ્ઞાનિક કમ્પ્યુટિંગ સોફ્ટવેર છે.
ફેશિયલ રેકગ્નિશન અને ઓટો-ટેગિંગ જેવી પ્રવૃત્તિઓમાં સહાયતા ન્યુરલ નેટવર્ક બનાવવા માટે Facebook આ ટૂલકીટનો વ્યાપક ઉપયોગ કરે છે.
PyTorch એ ડેટા વૈજ્ઞાનિકો માટે એક પ્લેટફોર્મ છે જેઓ ડીપ લર્નિંગ જોબ્સ ઝડપથી પૂર્ણ કરવા ઈચ્છે છે. ટૂલ ટેન્સર ગણતરીઓને GPU પ્રવેગક સાથે કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે.
તેનો ઉપયોગ અન્ય વસ્તુઓ માટે પણ થાય છે, જેમાં ડાયનેમિક કોમ્પ્યુટેશનલ નેટવર્કનું નિર્માણ અને આપમેળે ગ્રેડિએન્ટ્સની ગણતરી કરવામાં આવે છે.
સદનસીબે, PyTorch એ એક અદ્ભુત પેકેજ છે જે વિકાસકર્તાઓને મહત્તમ સુગમતા અને ઝડપ આપવા માટે જ્યારે મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ રિસર્ચની વાત આવે ત્યારે સિદ્ધાંત અને સંશોધનમાંથી તાલીમ અને વિકાસમાં સરળતાથી સંક્રમણ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
10. NLTK
NLTK (નેચરલ લેંગ્વેજ ટૂલકીટ) એ ડેટા વૈજ્ઞાનિકો માટે લોકપ્રિય પાયથોન પેકેજ છે. ટેક્સ્ટ ટેગિંગ, ટોકનાઇઝેશન, સિમેન્ટીક રિઝનિંગ અને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ સંબંધિત અન્ય કાર્યો NLTK વડે પૂર્ણ કરી શકાય છે.
NLTK નો ઉપયોગ વધુ જટિલ AI પૂર્ણ કરવા માટે પણ થઈ શકે છે (કૃત્રિમ બુદ્ધિ) નોકરીઓ. NLTK મૂળ રીતે ભાષાકીય મોડેલ અને જ્ઞાનાત્મક સિદ્ધાંત જેવા વિવિધ AI અને મશીન લર્નિંગ શિક્ષણના દાખલાઓને સમર્થન આપવા માટે બનાવવામાં આવ્યું હતું.
તે હાલમાં AI અલ્ગોરિધમ ચલાવી રહ્યું છે અને વાસ્તવિક દુનિયામાં મોડેલ ડેવલપમેન્ટ શીખી રહ્યું છે. પ્રોટોટાઇપિંગ અને સંશોધન પ્રણાલી વિકસાવવા માટેના પ્લેટફોર્મ તરીકે ઉપયોગ કરવા ઉપરાંત તેને શિક્ષણ સાધન તરીકે અને વ્યક્તિગત અભ્યાસ સાધન તરીકે ઉપયોગ માટે વ્યાપકપણે અપનાવવામાં આવ્યું છે.
વર્ગીકરણ, પાર્સિંગ, સિમેન્ટીક રિઝનિંગ, સ્ટેમિંગ, ટેગિંગ અને ટોકનાઇઝેશન બધું જ સપોર્ટેડ છે.
ઉપસંહાર
તે ડેટા સાયન્સ માટે ટોચની દસ પાયથોન લાઇબ્રેરીઓને સમાપ્ત કરે છે. પાયથોન ડેટા સાયન્સ લાઇબ્રેરીઓ નિયમિત ધોરણે અપડેટ થાય છે કારણ કે ડેટા સાયન્સ અને મશીન લર્નિંગ વધુ લોકપ્રિય બને છે.
ડેટા સાયન્સ માટે ઘણી પાયથોન લાઇબ્રેરીઓ છે, અને વપરાશકર્તાની પસંદગી મોટે ભાગે તેઓ જે પ્રોજેક્ટ પર કામ કરી રહ્યા છે તેના દ્વારા નક્કી કરવામાં આવે છે.
એક જવાબ છોડો