Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Dalam masyarakat saat ini, ilmu data sangat penting!
Sedemikian rupa sehingga ilmuwan data dinobatkan sebagai "Pekerjaan Terseksi Abad Kedua Puluh Satu," meskipun tidak ada yang mengharapkan pekerjaan culun menjadi seksi!
Namun, karena pentingnya data yang sangat besar, Ilmu Data cukup populer saat ini.
Python, dengan analisis statistik, pemodelan data, dan keterbacaannya, adalah salah satu yang terbaik bahasa pemrograman untuk mengekstrak nilai dari data ini.
Python tidak pernah berhenti memukau para pemrogramnya dalam mengatasi tantangan ilmu data. Ini adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan, berorientasi objek, open-source, berkinerja tinggi dengan berbagai fitur tambahan.
Python telah dirancang dengan perpustakaan luar biasa untuk ilmu data yang digunakan programmer setiap hari untuk memecahkan kesulitan.
Berikut adalah pustaka Python terbaik untuk dipertimbangkan:
1. Panda
Pandas adalah paket yang dirancang untuk membantu pengembang dalam bekerja dengan data "berlabel" dan "relasional" secara alami. Itu dibangun di atas dua struktur data utama: "Seri" (satu dimensi, mirip dengan daftar objek) dan "Bingkai Data" (dua dimensi, seperti tabel dengan banyak kolom).
Panda mendukung konversi struktur data ke objek DataFrame, menangani data yang hilang, menambah/menghapus kolom dari DataFrame, memasukkan file yang hilang, dan memvisualisasikan data menggunakan histogram atau kotak plot.
Ini juga menyediakan sejumlah alat untuk membaca dan menulis data antara struktur data dalam memori dan beberapa format file.
Singkatnya, ini sangat ideal untuk pemrosesan data yang cepat dan sederhana, agregasi data, membaca dan menulis data, dan visualisasi data. Saat membuat proyek ilmu data, Anda akan selalu menggunakan perpustakaan binatang Pandas untuk menangani dan menganalisis data Anda.
2. lumpuh
NumPy (Python Numerik) adalah alat yang fantastis untuk melakukan perhitungan ilmiah dan operasi array dasar dan canggih.
Pustaka menyediakan sejumlah fitur bermanfaat untuk bekerja dengan n-array dan matriks dengan Python.
Ini memudahkan untuk memproses array yang berisi nilai dari tipe data yang sama dan untuk melakukan operasi aritmatika pada array (termasuk vektorisasi). Pada kenyataannya, menggunakan tipe array NumPy untuk membuat vektor operasi matematika meningkatkan kinerja dan mengurangi waktu eksekusi.
Dukungan untuk array multidimensi untuk operasi matematika dan logika adalah fitur inti perpustakaan. Fungsi NumPy dapat digunakan untuk mengindeks, mengurutkan, membentuk kembali, dan mengkomunikasikan visual dan gelombang suara sebagai array multidimensi bilangan real.
3. Matplotlib
Di dunia Python, Matplotlib adalah salah satu perpustakaan yang paling banyak digunakan. Ini digunakan untuk menghasilkan visualisasi data statis, animasi, dan interaktif. Matplotlib memiliki banyak opsi pembuatan bagan dan penyesuaian.
Menggunakan histogram, pemrogram dapat menyebarkan, mengubah, dan mengedit grafik. Pustaka sumber terbuka menyediakan API berorientasi objek untuk menambahkan plot ke dalam program.
Namun, ketika menggunakan perpustakaan ini untuk menghasilkan visualisasi yang kompleks, pengembang harus menulis lebih banyak kode daripada biasanya.
Perlu dicatat bahwa perpustakaan charting populer hidup berdampingan dengan Matplotlib tanpa hambatan.
Antara lain, ini digunakan dalam skrip Python, shell Python dan IPython, notebook Jupyter, dan aplikasi web Server.
Plot, diagram batang, diagram lingkaran, histogram, diagram sebar, diagram kesalahan, spektrum daya, plot batang, dan semua jenis diagram visualisasi lainnya dapat dibuat dengannya.
4. Yg keturunan dr laut
Perpustakaan Seaborn dibangun di Matplotlib. Seaborn dapat digunakan untuk membuat grafik statistik yang lebih menarik dan informatif daripada Matplotlib.
Seaborn menyertakan API berorientasi kumpulan data terintegrasi untuk menyelidiki interaksi antara banyak variabel, selain dukungan penuh untuk visualisasi data.
Seaborn menawarkan sejumlah opsi yang mengejutkan untuk visualisasi data, termasuk visualisasi deret waktu, plot gabungan, diagram biola, dan banyak lainnya.
Ini menggunakan pemetaan semantik dan agregasi statistik untuk memberikan visualisasi informatif dengan wawasan mendalam. Ini mencakup sejumlah rutinitas pembuatan bagan berorientasi kumpulan data yang bekerja dengan bingkai data dan larik yang mencakup seluruh kumpulan data.
Visualisasi datanya dapat mencakup diagram batang, diagram lingkaran, histogram, diagram sebar, diagram kesalahan, dan grafik lainnya. Pustaka visualisasi data Python ini juga menyertakan alat untuk memilih palet warna, yang membantu mengungkap tren dalam kumpulan data.
5. Scikit-belajar
Scikit-learn adalah pustaka Python terbesar untuk pemodelan data dan penilaian model. Ini adalah salah satu perpustakaan Python yang paling membantu. Ini memiliki sejumlah besar kemampuan yang dirancang semata-mata untuk tujuan pemodelan.
Ini mencakup semua algoritme Pembelajaran Mesin yang Diawasi dan Tidak Diawasi, serta fungsi Ensemble Learning dan Boosting Machine Learning yang terdefinisi sepenuhnya.
Ini digunakan oleh para ilmuwan data untuk melakukan rutinitas Mesin belajar dan aktivitas data mining seperti clustering, regresi, pemilihan model, pengurangan dimensi, dan klasifikasi. Itu juga dilengkapi dengan dokumentasi yang komprehensif dan berkinerja mengagumkan.
Scikit-learn dapat digunakan untuk membuat berbagai model Machine Learning Supervised dan Unsupervised seperti Classification, Regression, Support Vector Machines, Random Forests, Nearest Neighbors, Naive Bayes, Decision Tree, Clustering, dan sebagainya.
Pustaka pembelajaran mesin Python mencakup berbagai alat sederhana namun efisien untuk melakukan analisis data dan tugas penambangan.
Untuk bacaan lebih lanjut, inilah panduan kami tentang Scikit-belajar.
6. XGBoost
XGBoost adalah toolkit peningkat gradien terdistribusi yang dirancang untuk kecepatan, fleksibilitas, dan portabilitas. Untuk mengembangkan algoritme ML, ia menggunakan kerangka kerja Gradient Boosting. XGBoost adalah teknik peningkatan pohon paralel yang cepat dan akurat yang dapat memecahkan berbagai masalah ilmu data.
Menggunakan framework Gradient Boosting, library ini dapat digunakan untuk membuat algoritme pembelajaran mesin.
Ini termasuk peningkatan pohon paralel, yang membantu tim dalam memecahkan berbagai masalah ilmu data. Manfaat lainnya adalah pengembang dapat menggunakan kode yang sama untuk Hadoop, SGE, dan MPI.
Ini juga dapat diandalkan dalam situasi terdistribusi dan terbatas memori.
7. aliran tensor
TensorFlow adalah platform AI open-source end-to-end gratis dengan berbagai macam alat, pustaka, dan sumber daya. TensorFlow pasti familiar bagi siapa saja yang sedang mengerjakan proyek pembelajaran mesin dalam Python.
Ini adalah toolkit matematika simbolis open-source untuk perhitungan numerik menggunakan grafik aliran data yang dikembangkan oleh Google. Node grafik mencerminkan proses matematika dalam grafik aliran data TensorFlow biasa.
Tepi grafik, di sisi lain, adalah array data multidimensi, juga dikenal sebagai tensor, yang mengalir di antara node jaringan. Ini memungkinkan pemrogram mendistribusikan pemrosesan di antara satu atau lebih CPU atau GPU di desktop, perangkat seluler, atau server tanpa mengubah kode.
TensorFlow dikembangkan dalam C dan C++. Dengan TensorFlow, Anda cukup mendesain dan melatih Pembelajaran Mesin model menggunakan API tingkat tinggi seperti Keras.
Ini juga memiliki banyak tingkat abstraksi, memungkinkan Anda untuk memilih solusi terbaik untuk model Anda. TensorFlow juga memungkinkan Anda menerapkan model Machine Learning ke cloud, browser, atau perangkat Anda sendiri.
Ini adalah alat yang paling efektif untuk pekerjaan seperti pengenalan objek, pengenalan suara, dan banyak lainnya. Ini membantu dalam pengembangan buatan jaringan saraf yang harus berurusan dengan banyak sumber data.
Berikut panduan singkat kami tentang TensorFlow untuk bacaan lebih lanjut.
8. Keras
Keras adalah sumber terbuka dan gratis Jaringan saraf berbasis python toolkit untuk kecerdasan buatan, pembelajaran mendalam, dan aktivitas ilmu data. Jaringan saraf juga digunakan dalam Ilmu Data untuk menafsirkan data pengamatan (foto atau audio).
Ini adalah kumpulan alat untuk membuat model, membuat grafik data, dan mengevaluasi data. Ini juga mencakup kumpulan data pra-label yang dapat dengan cepat diimpor dan dimuat.
Mudah digunakan, serbaguna, dan ideal untuk penelitian eksplorasi. Selain itu, ini memungkinkan Anda untuk membuat Jaringan Neural yang terhubung penuh, konvolusi, penyatuan, berulang, penyematan, dan bentuk lainnya.
Model-model ini dapat digabungkan untuk membangun Neural Network yang lengkap untuk kumpulan data dan masalah yang sangat besar. Ini adalah perpustakaan yang fantastis untuk memodelkan dan membuat jaringan saraf.
Ini mudah digunakan dan memberi pengembang banyak fleksibilitas. Keras lamban dibandingkan dengan paket pembelajaran mesin Python lainnya.
Ini karena pertama kali menghasilkan grafik komputasi menggunakan infrastruktur backend dan kemudian menggunakannya untuk melakukan operasi. Keras sangat ekspresif dan mudah beradaptasi saat melakukan penelitian baru.
9. PyTorch
PyTorch adalah paket Python populer untuk belajar mendalam dan pembelajaran mesin. Ini adalah perangkat lunak komputasi ilmiah open-source berbasis Python untuk mengimplementasikan Deep Learning dan Neural Networks pada kumpulan data yang sangat besar.
Facebook memanfaatkan toolkit ini secara ekstensif untuk membuat jaringan saraf yang membantu aktivitas seperti pengenalan wajah dan penandaan otomatis.
PyTorch adalah platform untuk ilmuwan data yang ingin menyelesaikan pekerjaan pembelajaran mendalam dengan cepat. Alat ini memungkinkan penghitungan tensor dilakukan dengan akselerasi GPU.
Ini juga digunakan untuk hal lain, termasuk membangun jaringan komputasi dinamis dan menghitung gradien secara otomatis.
Untungnya, PyTorch adalah paket fantastis yang memungkinkan pengembang untuk dengan mudah beralih dari teori dan penelitian ke pelatihan dan pengembangan dalam hal pembelajaran mesin dan penelitian pembelajaran mendalam untuk memberikan fleksibilitas dan kecepatan maksimum.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) adalah paket Python yang populer untuk ilmuwan data. Penandaan teks, tokenisasi, penalaran semantik, dan tugas lain yang terkait dengan pemrosesan bahasa alami dapat diselesaikan dengan NLTK.
NLTK juga dapat digunakan untuk menyelesaikan AI yang lebih kompleks (Kecerdasan Buatan) pekerjaan. NLTK awalnya dibuat untuk mendukung paradigma pengajaran AI dan pembelajaran mesin yang berbeda, seperti model linguistik dan teori kognitif.
Saat ini mendorong algoritma AI dan pengembangan model pembelajaran di dunia nyata. Ini telah diadopsi secara luas untuk digunakan sebagai alat pengajaran dan sebagai alat studi individu, selain digunakan sebagai platform untuk membuat prototipe dan mengembangkan sistem penelitian.
Klasifikasi, parsing, penalaran semantik, stemming, penandaan, dan tokenisasi semuanya didukung.
Kesimpulan
Itu menyimpulkan sepuluh perpustakaan Python teratas untuk ilmu data. Pustaka ilmu data Python diperbarui secara teratur karena ilmu data dan pembelajaran mesin menjadi lebih populer.
Ada beberapa pustaka Python untuk Ilmu Data, dan pilihan pengguna sebagian besar ditentukan oleh jenis proyek yang sedang mereka kerjakan.
Tinggalkan Balasan