현대 사회에서 데이터 과학은 매우 중요합니다!
아무도 괴짜 직업이 섹시할 거라고 기대하지 않았음에도 데이터 과학자는 "XNUMX세기의 가장 섹시한 직업"으로 선정되었습니다!
그러나 데이터의 엄청난 중요성 때문에 데이터 과학은 현재 매우 인기가 있습니다.
통계 분석, 데이터 모델링 및 가독성을 갖춘 Python은 최고의 프로그래밍 언어 이 데이터에서 가치를 추출하기 위해
Python은 데이터 과학 문제를 극복하는 데 있어 프로그래머를 끊임없이 놀라게 합니다. 다양한 추가 기능을 갖춘 널리 사용되는 객체 지향 오픈 소스 고성능 프로그래밍 언어입니다.
Python은 프로그래머가 어려움을 해결하기 위해 매일 활용하는 놀라운 데이터 과학 라이브러리로 설계되었습니다.
고려해야 할 최고의 Python 라이브러리는 다음과 같습니다.
1. 판다
Pandas는 개발자가 "레이블이 있는" 및 "관계형" 데이터를 자연스럽게 사용하도록 지원하도록 설계된 패키지입니다. "시리즈"(객체 목록과 유사한 XNUMX차원) 및 "데이터 프레임"(여러 열이 있는 테이블과 같은 XNUMX차원)의 두 가지 주요 데이터 구조를 기반으로 합니다.
Pandas는 데이터 구조를 DataFrame 객체로 변환, 누락된 데이터 처리, DataFrame에서 열 추가/삭제, 누락된 파일 대체 및 데이터 시각화 히스토그램 또는 플롯 상자를 사용합니다.
또한 메모리 내 데이터 구조와 여러 파일 형식 간에 데이터를 읽고 쓰기 위한 여러 도구를 제공합니다.
간단히 말해서 빠르고 간단한 데이터 처리, 데이터 집계, 데이터 읽기 및 쓰기, 데이터 시각화에 이상적입니다. 데이터 과학 프로젝트를 만들 때 항상 야수 라이브러리 Pandas를 사용하여 데이터를 처리하고 분석합니다.
2. 누피
NumPy(Numerical Python)는 과학적 계산과 기본적이고 정교한 배열 연산을 수행하기 위한 환상적인 도구입니다.
라이브러리는 Python에서 n-배열 및 행렬 작업에 유용한 여러 기능을 제공합니다.
동일한 데이터 유형의 값을 포함하는 배열을 처리하고 배열에서 산술 연산(벡터화 포함)을 수행하는 것이 더 쉽습니다. 실제로 NumPy 배열 유형을 사용하여 수학 연산을 벡터화하면 성능이 향상되고 실행 시간이 단축됩니다.
수학 및 논리 연산을 위한 다차원 배열 지원은 라이브러리의 핵심 기능입니다. NumPy 함수는 시각 및 음파를 실수의 다차원 배열로 인덱싱, 정렬, 모양 변경 및 전달하는 데 사용할 수 있습니다.
3. 매트플롯립
Python 세계에서 Matplotlib는 가장 광범위하게 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 정적, 애니메이션 및 대화형 데이터 시각화를 생성하는 데 사용됩니다. Matplotlib에는 많은 차트 작성 및 사용자 정의 옵션이 있습니다.
히스토그램을 사용하여 프로그래머는 그래프를 분산, 조정 및 편집할 수 있습니다. 오픈 소스 라이브러리는 프로그램에 플롯을 추가하기 위한 객체 지향 API를 제공합니다.
그러나 이 라이브러리를 활용하여 복잡한 시각화를 생성할 때 개발자는 평소보다 더 많은 코드를 작성해야 합니다.
인기 있는 차트 라이브러리가 문제 없이 Matplotlib와 공존한다는 점은 주목할 가치가 있습니다.
무엇보다도 Python 스크립트, Python 및 IPython 셸, Jupyter 노트북 및 웹 애플리케이션 서버.
플롯, 막대 차트, 파이 차트, 히스토그램, 산점도, 오류 차트, 전력 스펙트럼, 스템플롯 및 기타 모든 종류의 시각화 차트를 모두 사용할 수 있습니다.
4. 씨본
Seaborn 라이브러리는 Matplotlib에 구축되었습니다. Seaborn은 Matplotlib보다 더 매력적이고 유익한 통계 그래프를 만드는 데 사용할 수 있습니다.
Seaborn에는 데이터 시각화에 대한 완전한 지원 외에도 많은 변수 간의 상호 작용을 조사하기 위한 통합 데이터 세트 지향 API가 포함되어 있습니다.
Seaborn은 시계열 시각화, 조인트 플롯, 바이올린 다이어그램 등을 포함하여 데이터 시각화를 위한 엄청난 수의 옵션을 제공합니다.
의미론적 매핑 및 통계적 집계를 사용하여 깊은 통찰력과 함께 유익한 시각화를 제공합니다. 여기에는 전체 데이터 세트를 포함하는 데이터 프레임 및 배열과 함께 작동하는 여러 데이터 세트 지향 차트 작성 루틴이 포함됩니다.
데이터 시각화에는 막대 차트, 파이 차트, 히스토그램, 산점도, 오류 차트 및 기타 그래픽이 포함될 수 있습니다. 이 Python 데이터 시각화 라이브러리에는 데이터세트의 추세를 파악하는 데 도움이 되는 색상 팔레트를 선택하는 도구도 포함되어 있습니다.
5. 사이 킷 러닝
Scikit-learn은 데이터 모델링 및 모델 평가를 위한 최고의 Python 라이브러리입니다. 가장 유용한 Python 라이브러리 중 하나입니다. 모델링 목적으로만 설계된 다양한 기능이 있습니다.
여기에는 모든 지도 및 비지도 머신 러닝 알고리즘과 완전히 정의된 앙상블 학습 및 부스팅 머신 러닝 기능이 포함됩니다.
데이터 과학자가 일상적인 작업을 수행하는 데 사용합니다. 기계 학습 클러스터링, 회귀, 모델 선택, 차원 축소 및 분류와 같은 데이터 마이닝 활동. 또한 포괄적인 문서와 함께 제공되며 훌륭하게 수행됩니다.
Scikit-learn은 분류, 회귀, 지원 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 최근접 이웃, 나이브 베이즈, 의사결정 트리, 클러스터링 등과 같은 다양한 지도 및 비지도 머신 러닝 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다.
Python 기계 학습 라이브러리에는 데이터 분석 및 마이닝 작업을 수행하기 위한 간단하면서도 효율적인 다양한 도구가 포함되어 있습니다.
더 많은 정보를 얻으려면 다음 가이드를 참조하세요. 사이킷 런.
6. XGBoost
XGBoost는 속도, 유연성 및 이식성을 위해 설계된 분산형 그래디언트 부스팅 툴킷입니다. ML 알고리즘을 개발하기 위해 Gradient Boosting 프레임워크를 사용합니다. XGBoost는 광범위한 데이터 과학 문제를 해결할 수 있는 빠르고 정확한 병렬 트리 부스팅 기술입니다.
Gradient Boosting 프레임워크를 사용하여 이 라이브러리를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 만들 수 있습니다.
여기에는 팀이 다양한 데이터 과학 문제를 해결하는 데 도움이 되는 병렬 트리 부스팅이 포함됩니다. 또 다른 이점은 개발자가 Hadoop, SGE 및 MPI에 대해 동일한 코드를 사용할 수 있다는 것입니다.
또한 분산 및 메모리 제한 상황 모두에서 신뢰할 수 있습니다.
7. 텐서 플로우
TensorFlow는 광범위한 도구, 라이브러리 및 리소스가 포함된 무료 종단 간 오픈 소스 AI 플랫폼입니다. TensorFlow는 작업하는 모든 사람에게 익숙해야 합니다. 기계 학습 프로젝트 파이썬에서.
Google에서 개발한 데이터 흐름 그래프를 활용한 수치 계산을 위한 오픈 소스 기호 수학 툴킷입니다. 그래프 노드는 일반적인 TensorFlow 데이터 흐름 그래프의 수학적 프로세스를 반영합니다.
반면에 그래프 가장자리는 네트워크 노드 사이를 흐르는 다차원 데이터 배열(텐서라고도 함)입니다. 프로그래머는 코드를 변경하지 않고 데스크탑, 모바일 장치 또는 서버에서 하나 이상의 CPU 또는 GPU 간에 처리를 분산할 수 있습니다.
TensorFlow는 C 및 C++로 개발되었습니다. TensorFlow를 사용하면 간단하게 설계하고 기계 학습 훈련 Keras와 같은 고급 API를 사용하는 모델.
또한 추상화 수준이 다양하므로 모델에 가장 적합한 솔루션을 선택할 수 있습니다. 또한 TensorFlow를 사용하면 머신 러닝 모델을 클라우드, 브라우저 또는 자체 기기에 배포할 수 있습니다.
사물 인식, 음성 인식 등과 같은 작업에 가장 효과적인 도구입니다. 인공수정체의 발달을 돕습니다. 신경망 수많은 데이터 소스를 처리해야 합니다.
다음은 추가 읽기를 위한 TensorFlow에 대한 빠른 가이드입니다.
8. 케 라스
Keras는 무료 오픈 소스입니다. Python 기반 신경망 인공 지능, 딥 러닝 및 데이터 과학 활동을 위한 툴킷입니다. 신경망은 데이터 과학에서도 관찰 데이터(사진 또는 오디오)를 해석하는 데 사용됩니다.
모델 생성, 데이터 그래프 작성 및 데이터 평가를 위한 도구 모음입니다. 또한 빠르게 가져오고 로드할 수 있는 미리 레이블이 지정된 데이터 세트가 포함되어 있습니다.
사용하기 쉽고 다목적이며 탐색적 연구에 이상적입니다. 또한, 완전 연결, 컨볼루션, 풀링, 순환, 임베딩 및 기타 형태의 신경망을 생성할 수 있습니다.
이러한 모델을 병합하여 방대한 데이터 세트 및 문제에 대한 본격적인 신경망을 구성할 수 있습니다. 신경망을 모델링하고 생성하기 위한 환상적인 라이브러리입니다.
사용이 간편하고 개발자에게 많은 유연성을 제공합니다. Keras는 다른 Python 기계 학습 패키지에 비해 느립니다.
백엔드 인프라를 활용하여 연산 그래프를 먼저 생성한 다음 이를 사용하여 작업을 수행하기 때문입니다. Keras는 새로운 연구를 수행할 때 매우 표현력이 뛰어나고 적응력이 뛰어납니다.
9. 파이 토치
PyTorch는 다음을 위한 인기 있는 Python 패키지입니다. 깊은 학습 그리고 기계 학습. 거대한 데이터 세트에서 딥 러닝 및 신경망을 구현하기 위한 Python 기반 오픈 소스 과학 컴퓨팅 소프트웨어입니다.
Facebook은 이 툴킷을 광범위하게 사용하여 얼굴 인식 및 자동 태그 지정과 같은 활동을 지원하는 신경망을 만듭니다.
PyTorch는 딥 러닝 작업을 빠르게 완료하려는 데이터 과학자를 위한 플랫폼입니다. 이 도구를 사용하면 GPU 가속으로 텐서 계산을 수행할 수 있습니다.
또한 동적 계산 네트워크를 구성하고 자동으로 기울기를 계산하는 등의 다른 작업에도 사용됩니다.
다행히 PyTorch는 개발자가 최대 유연성과 속도를 제공하기 위해 기계 학습 및 딥 러닝 연구와 관련하여 이론 및 연구에서 교육 및 개발로 쉽게 전환할 수 있는 환상적인 패키지입니다.
10. NLTK
NLTK(Natural Language Toolkit)는 데이터 과학자에게 인기 있는 Python 패키지입니다. 텍스트 태깅, 토큰화, 의미론적 추론 및 자연어 처리와 관련된 기타 작업은 NLTK로 수행할 수 있습니다.
NLTK는 더 복잡한 AI(인공 지능) 일자리. NLTK는 원래 언어 모델 및 인지 이론과 같은 다양한 AI 및 기계 학습 교육 패러다임을 지원하기 위해 만들어졌습니다.
현재 실제 세계에서 AI 알고리즘 및 학습 모델 개발을 주도하고 있습니다. 프로토타이핑 및 연구 시스템 개발을 위한 플랫폼으로 활용되는 것 외에도 교육 도구 및 개별 학습 도구로 사용하기 위해 광범위하게 수용되었습니다.
분류, 구문 분석, 의미론적 추론, 형태소 분석, 태깅 및 토큰화가 모두 지원됩니다.
결론
이것으로 데이터 과학을 위한 상위 XNUMX개 Python 라이브러리를 마칩니다. Python 데이터 과학 라이브러리는 데이터 과학 및 기계 학습이 대중화됨에 따라 정기적으로 업데이트됩니다.
데이터 과학을 위한 여러 Python 라이브러리가 있으며 사용자의 선택은 주로 작업 중인 프로젝트 유형에 따라 결정됩니다.
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