आज के समाज में, डेटा विज्ञान अत्यधिक महत्वपूर्ण है!
इतना कि डेटा वैज्ञानिक को "इक्कीसवीं सदी की सबसे सेक्सी नौकरी" का ताज पहनाया गया है, बावजूद इसके कि किसी को भी गीकी नौकरियों के सेक्सी होने की उम्मीद नहीं थी!
हालाँकि, डेटा के अत्यधिक महत्व के कारण, डेटा साइंस अभी काफी लोकप्रिय है।
पायथन, अपने सांख्यिकीय विश्लेषण, डेटा मॉडलिंग और पठनीयता के साथ, सर्वश्रेष्ठ में से एक है प्रोग्रामिंग की भाषाएँ इस डेटा से मूल्य निकालने के लिए।
जब डेटा विज्ञान चुनौतियों पर काबू पाने की बात आती है तो पायथन अपने प्रोग्रामर्स को आश्चर्यचकित करना कभी नहीं छोड़ता। यह विभिन्न प्रकार की अतिरिक्त सुविधाओं के साथ व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड, ओपन-सोर्स, उच्च-प्रदर्शन प्रोग्रामिंग भाषा है।
पायथन को डेटा विज्ञान के लिए उल्लेखनीय पुस्तकालयों के साथ डिज़ाइन किया गया है जिसका उपयोग प्रोग्रामर कठिनाइयों को हल करने के लिए हर दिन करते हैं।
विचार करने के लिए यहां सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरी हैं:
1. पांडा
पांडाज़ एक पैकेज है जिसे डेवलपर्स को "लेबल" और "रिलेशनल" डेटा के साथ प्राकृतिक तरीके से काम करने में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह दो प्रमुख डेटा संरचनाओं पर बनाया गया है: "श्रृंखला" (एक-आयामी, वस्तुओं की सूची के समान) और "डेटा फ़्रेम" (दो-आयामी, कई स्तंभों वाली तालिका की तरह)।
पांडा डेटा संरचनाओं को डेटाफ़्रेम ऑब्जेक्ट में परिवर्तित करने, गुम डेटा से निपटने, डेटाफ़्रेम से कॉलम जोड़ने/हटाने, गुम फ़ाइलों को लागू करने और विज़ुअलाइज़िंग डेटा हिस्टोग्राम या प्लॉट बॉक्स का उपयोग करना।
यह इन-मेमोरी डेटा संरचनाओं और कई फ़ाइल स्वरूपों के बीच डेटा को पढ़ने और लिखने के लिए कई उपकरण भी प्रदान करता है।
संक्षेप में, यह तेज़ और सरल डेटा प्रोसेसिंग, डेटा एकत्रीकरण, डेटा पढ़ने और लिखने और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए आदर्श है। डेटा साइंस प्रोजेक्ट बनाते समय, आप अपने डेटा को संभालने और उसका विश्लेषण करने के लिए हमेशा बीस्ट लाइब्रेरी पांडा का उपयोग करेंगे।
2. ऊँचा होना
NumPy (न्यूमेरिकल पायथन) वैज्ञानिक गणना और बुनियादी और परिष्कृत सरणी संचालन करने के लिए एक शानदार उपकरण है।
लाइब्रेरी पायथन में एन-एरे और मैट्रिसेस के साथ काम करने के लिए कई उपयोगी सुविधाएँ प्रदान करती है।
यह उन सरणियों को संसाधित करना आसान बनाता है जिनमें समान डेटा प्रकार के मान होते हैं और सरणियों (वैश्वीकरण सहित) पर अंकगणितीय संचालन करना आसान होता है। वास्तव में, गणितीय परिचालनों को वेक्टराइज़ करने के लिए NumPy सरणी प्रकार का उपयोग करने से प्रदर्शन में सुधार होता है और निष्पादन समय कम हो जाता है।
गणितीय और तार्किक संचालन के लिए बहुआयामी सरणियों का समर्थन पुस्तकालय की मुख्य विशेषता है। NumPy फ़ंक्शंस का उपयोग वास्तविक संख्याओं के बहुआयामी सरणी के रूप में दृश्यों और ध्वनि तरंगों को अनुक्रमित करने, क्रमबद्ध करने, पुन: आकार देने और संचार करने के लिए किया जा सकता है।
3. matplotlib
पायथन दुनिया में, मैटप्लोटलिब सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली लाइब्रेरी में से एक है। इसका उपयोग स्थिर, एनिमेटेड और इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। Matplotlib में बहुत सारे चार्टिंग और अनुकूलन विकल्प हैं।
हिस्टोग्राम का उपयोग करके, प्रोग्रामर ग्राफ़ को बिखेर सकते हैं, बदल सकते हैं और संपादित कर सकते हैं। ओपन-सोर्स लाइब्रेरी प्रोग्राम में प्लॉट जोड़ने के लिए ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड एपीआई प्रदान करती है।
हालाँकि, जटिल विज़ुअलाइज़ेशन उत्पन्न करने के लिए इस लाइब्रेरी का उपयोग करते समय, डेवलपर्स को सामान्य से अधिक कोड लिखना होगा।
यह ध्यान देने योग्य है कि लोकप्रिय चार्टिंग लाइब्रेरीज़ बिना किसी रोक-टोक के मैटप्लोटलिब के साथ मौजूद हैं।
अन्य चीजों के अलावा, इसका उपयोग पायथन स्क्रिप्ट, पायथन और आईपीथॉन शेल, ज्यूपिटर नोटबुक और में किया जाता है। वेब आवेदन सर्वर।
प्लॉट, बार चार्ट, पाई चार्ट, हिस्टोग्राम, स्कैटरप्लॉट, एरर चार्ट, पावर स्पेक्ट्रा, स्टेमप्लॉट और किसी भी अन्य प्रकार के विज़ुअलाइज़ेशन चार्ट सभी इसके साथ बनाए जा सकते हैं।
4. समुद्र में रहनेवाला
सीबॉर्न लाइब्रेरी मैटप्लोटलिब पर बनाई गई है। सीबॉर्न का उपयोग मैटप्लोटलिब की तुलना में अधिक आकर्षक और सूचनात्मक सांख्यिकीय ग्राफ़ बनाने के लिए किया जा सकता है।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए पूर्ण समर्थन के अलावा, सीबॉर्न में कई चर के बीच इंटरैक्शन की जांच के लिए एक एकीकृत डेटा सेट-उन्मुख एपीआई शामिल है।
सीबॉर्न डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए आश्चर्यजनक संख्या में विकल्प प्रदान करता है, जिसमें समय-श्रृंखला विज़ुअलाइज़ेशन, संयुक्त प्लॉट, वायलिन आरेख और कई अन्य शामिल हैं।
यह गहरी अंतर्दृष्टि के साथ सूचनात्मक विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करने के लिए सिमेंटिक मैपिंग और सांख्यिकीय एकत्रीकरण का उपयोग करता है। इसमें कई डेटासेट-उन्मुख चार्टिंग रूटीन शामिल हैं जो डेटा फ़्रेम और सरणियों के साथ काम करते हैं जिनमें संपूर्ण डेटासेट शामिल होते हैं।
इसके डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में बार चार्ट, पाई चार्ट, हिस्टोग्राम, स्कैटरप्लॉट, त्रुटि चार्ट और अन्य ग्राफिक्स शामिल हो सकते हैं। इस पायथन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी में रंग पैलेट चुनने के लिए उपकरण भी शामिल हैं, जो डेटासेट में रुझानों को उजागर करने में मदद करते हैं।
5. Scikit सीखने
स्किकिट-लर्न डेटा मॉडलिंग और मॉडल मूल्यांकन के लिए सबसे बड़ी पायथन लाइब्रेरी है। यह सबसे उपयोगी पायथन लाइब्रेरीज़ में से एक है। इसमें ढेर सारी क्षमताएं हैं जो केवल मॉडलिंग के उद्देश्य से डिज़ाइन की गई हैं।
इसमें सभी सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, साथ ही पूरी तरह से परिभाषित एन्सेम्बल लर्निंग और बूस्टिंग मशीन लर्निंग फ़ंक्शन शामिल हैं।
इसका उपयोग डेटा वैज्ञानिकों द्वारा नियमित कार्य करने के लिए किया जाता है यंत्र अधिगम और डेटा माइनिंग गतिविधियाँ जैसे क्लस्टरिंग, रिग्रेशन, मॉडल चयन, आयामीता में कमी और वर्गीकरण। यह व्यापक दस्तावेज़ीकरण के साथ आता है और सराहनीय प्रदर्शन करता है।
स्किकिट-लर्न का उपयोग विभिन्न प्रकार के पर्यवेक्षित और अनपर्यवेक्षित मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है जैसे कि वर्गीकरण, प्रतिगमन, समर्थन वेक्टर मशीनें, यादृच्छिक वन, निकटतम पड़ोसी, नाइव बेज़, निर्णय वृक्ष, क्लस्टरिंग, इत्यादि।
पायथन मशीन लर्निंग लाइब्रेरी में डेटा विश्लेषण और खनन कार्यों को करने के लिए विभिन्न प्रकार के सरल-लेकिन-कुशल उपकरण शामिल हैं।
आगे पढ़ने के लिए, यहां हमारी मार्गदर्शिका दी गई है स्किकिट-सीखना।
6. एक्सजीबूस्ट
XGBoost एक वितरित ग्रेडिएंट बूस्टिंग टूलकिट है जिसे गति, लचीलेपन और पोर्टेबिलिटी के लिए डिज़ाइन किया गया है। एमएल एल्गोरिदम विकसित करने के लिए, यह ग्रेडिएंट बूस्टिंग फ्रेमवर्क को नियोजित करता है। XGBoost एक तेज़ और सटीक समानांतर ट्री बूस्टिंग तकनीक है जो डेटा विज्ञान समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला को हल कर सकती है।
ग्रेडिएंट बूस्टिंग फ्रेमवर्क का उपयोग करके, इस लाइब्रेरी का उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बनाने के लिए किया जा सकता है।
इसमें समानांतर ट्री बूस्टिंग शामिल है, जो विभिन्न प्रकार के डेटा विज्ञान मुद्दों को हल करने में टीमों की सहायता करता है। एक अन्य लाभ यह है कि डेवलपर्स Hadoop, SGE और MPI के लिए समान कोड का उपयोग कर सकते हैं।
यह वितरित और स्मृति-बाधित दोनों स्थितियों में भी भरोसेमंद है।
7. टेन्सलफ्लो
TensorFlow टूल, लाइब्रेरी और संसाधनों की एक बड़ी श्रृंखला के साथ एक निःशुल्क एंड-टू-एंड ओपन-सोर्स AI प्लेटफ़ॉर्म है। TensorFlow पर काम करने वाले किसी भी व्यक्ति को इससे परिचित होना चाहिए मशीन सीखने की परियोजनाएं अजगर में।
यह Google द्वारा विकसित डेटा प्रवाह ग्राफ़ का उपयोग करके संख्यात्मक गणना के लिए एक ओपन-सोर्स प्रतीकात्मक गणित टूलकिट है। ग्राफ़ नोड्स एक विशिष्ट TensorFlow डेटा प्रवाह ग्राफ़ में गणितीय प्रक्रियाओं को दर्शाते हैं।
दूसरी ओर, ग्राफ़ किनारे, बहुआयामी डेटा सरणियाँ हैं, जिन्हें टेंसर भी कहा जाता है, जो नेटवर्क नोड्स के बीच प्रवाहित होते हैं। यह प्रोग्रामर को बिना कोड बदले डेस्कटॉप, मोबाइल डिवाइस या सर्वर पर एक या अधिक सीपीयू या जीपीयू के बीच प्रोसेसिंग वितरित करने देता है।
TensorFlow को C और C++ में विकसित किया गया है। TensorFlow के साथ, आप बस डिज़ाइन और कर सकते हैं ट्रेन मशीन लर्निंग केरस जैसे उच्च-स्तरीय एपीआई का उपयोग करने वाले मॉडल।
इसमें अमूर्तता के कई स्तर हैं, जो आपको अपने मॉडल के लिए सर्वोत्तम समाधान चुनने की अनुमति देते हैं। TensorFlow आपको मशीन लर्निंग मॉडल को क्लाउड, ब्राउज़र या अपने डिवाइस पर तैनात करने की सुविधा भी देता है।
यह वस्तु पहचान, वाक् पहचान और कई अन्य कार्यों के लिए सबसे प्रभावी उपकरण है। यह कृत्रिम के विकास में सहायता करता है तंत्रिका जाल जिसे अनेक डेटा स्रोतों से निपटना होगा।
आगे पढ़ने के लिए यहां TensorFlow पर हमारी त्वरित मार्गदर्शिका दी गई है।
8. Keras
केरस एक स्वतंत्र और खुला स्रोत है पायथन-आधारित तंत्रिका नेटवर्क कृत्रिम बुद्धिमत्ता, गहन शिक्षण और डेटा विज्ञान गतिविधियों के लिए टूलकिट। अवलोकन संबंधी डेटा (फोटो या ऑडियो) की व्याख्या करने के लिए डेटा साइंस में तंत्रिका नेटवर्क का भी उपयोग किया जाता है।
यह मॉडल बनाने, डेटा ग्राफ़ करने और डेटा का मूल्यांकन करने के लिए उपकरणों का एक संग्रह है। इसमें पूर्व-लेबल वाले डेटासेट भी शामिल हैं जिन्हें तुरंत आयात और लोड किया जा सकता है।
इसका उपयोग करना आसान है, बहुमुखी है और खोजपूर्ण अनुसंधान के लिए आदर्श है। इसके अलावा, यह आपको पूरी तरह से कनेक्टेड, कनवल्शनल, पूलिंग, आवर्ती, एम्बेडिंग और अन्य प्रकार के न्यूरल नेटवर्क बनाने की अनुमति देता है।
इन मॉडलों को विशाल डेटा सेट और मुद्दों के लिए एक पूर्ण न्यूरल नेटवर्क बनाने के लिए विलय किया जा सकता है। यह मॉडलिंग और तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए एक शानदार लाइब्रेरी है।
इसका उपयोग करना आसान है और यह डेवलपर्स को काफी लचीलापन देता है। अन्य पायथन मशीन लर्निंग पैकेजों की तुलना में केरस सुस्त है।
ऐसा इसलिए है क्योंकि यह पहले बैकएंड इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करके एक कम्प्यूटेशनल ग्राफ तैयार करता है और फिर संचालन करने के लिए इसका उपयोग करता है। जब नए शोध करने की बात आती है तो केरस अविश्वसनीय रूप से अभिव्यंजक और अनुकूलनीय है।
9. पायटॉर्च
PyTorch एक लोकप्रिय Python पैकेज है ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना और मशीन लर्निंग। यह विशाल डेटासेट पर डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क को लागू करने के लिए पायथन-आधारित ओपन-सोर्स वैज्ञानिक कंप्यूटिंग सॉफ्टवेयर है।
फेसबुक इस टूलकिट का व्यापक उपयोग तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए करता है जो चेहरे की पहचान और ऑटो-टैगिंग जैसी गतिविधियों में सहायता करता है।
PyTorch उन डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक मंच है जो गहन शिक्षण कार्यों को शीघ्रता से पूरा करना चाहते हैं। उपकरण GPU त्वरण के साथ टेंसर गणना करने में सक्षम बनाता है।
इसका उपयोग अन्य चीजों के लिए भी किया जाता है, जिसमें गतिशील कम्प्यूटेशनल नेटवर्क का निर्माण और स्वचालित रूप से ग्रेडिएंट की गणना करना शामिल है।
सौभाग्य से, PyTorch एक शानदार पैकेज है जो डेवलपर्स को अधिकतम लचीलापन और गति देने के लिए मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग रिसर्च के मामले में सिद्धांत और अनुसंधान से प्रशिक्षण और विकास में आसानी से संक्रमण करने की अनुमति देता है।
10. एनएलटीके
एनएलटीके (नेचुरल लैंग्वेज टूलकिट) डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक लोकप्रिय पायथन पैकेज है। टेक्स्ट टैगिंग, टोकनाइजेशन, सिमेंटिक रीजनिंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण से संबंधित अन्य कार्यों को एनएलटीके के साथ पूरा किया जा सकता है।
एनएलटीके का उपयोग अधिक जटिल एआई को पूरा करने के लिए भी किया जा सकता है (Artificial Intelligence) नौकरियां। एनएलटीके मूल रूप से भाषाई मॉडल और संज्ञानात्मक सिद्धांत जैसे विभिन्न एआई और मशीन लर्निंग शिक्षण प्रतिमानों का समर्थन करने के लिए बनाया गया था।
यह वर्तमान में वास्तविक दुनिया में एआई एल्गोरिदम और लर्निंग मॉडल विकास को चला रहा है। इसे प्रोटोटाइपिंग और अनुसंधान प्रणालियों के विकास के लिए एक मंच के रूप में उपयोग करने के अलावा, एक शिक्षण उपकरण और एक व्यक्तिगत अध्ययन उपकरण के रूप में उपयोग के लिए बड़े पैमाने पर अपनाया गया है।
वर्गीकरण, पार्सिंग, सिमेंटिक रीजनिंग, स्टेमिंग, टैगिंग और टोकनाइजेशन सभी समर्थित हैं।
निष्कर्ष
यह डेटा विज्ञान के लिए शीर्ष दस पायथन लाइब्रेरी का समापन करता है। जैसे-जैसे डेटा साइंस और मशीन लर्निंग अधिक लोकप्रिय होती जा रही है, पायथन डेटा साइंस लाइब्रेरी को नियमित आधार पर अपडेट किया जाता है।
डेटा साइंस के लिए कई पायथन लाइब्रेरी हैं, और उपयोगकर्ता की पसंद ज्यादातर उस प्रोजेक्ट के प्रकार से निर्धारित होती है जिस पर वे काम कर रहे हैं।
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