Na sociedade de hoje, a ciência de dados é muito importante!
Tanto que o cientista de dados foi coroado o “trabalho mais sexy do século XXI”, apesar de ninguém esperar que trabalhos nerds sejam sexy!
No entanto, devido à enorme importância dos dados, a Data Science é bastante popular no momento.
Python, com sua análise estatística, modelagem de dados e legibilidade, é um dos melhores linguagens de programação para extrair valor desses dados.
O Python nunca deixa de surpreender seus programadores quando se trata de superar os desafios da ciência de dados. É uma linguagem de programação amplamente utilizada, orientada a objetos, de código aberto e de alto desempenho, com uma variedade de recursos adicionais.
O Python foi projetado com bibliotecas notáveis para ciência de dados que os programadores utilizam todos os dias para resolver dificuldades.
Aqui estão as melhores bibliotecas Python a serem consideradas:
1. Pandas
Pandas é um pacote projetado para ajudar os desenvolvedores a trabalhar com dados “rotulados” e “relacionais” de maneira natural. Ele é construído em duas estruturas de dados principais: “Series” (unidimensional, semelhante a uma lista de objetos) e “Data Frames” (bidimensionais, como uma tabela com várias colunas).
O Pandas suporta a conversão de estruturas de dados em objetos DataFrame, lidando com dados ausentes, adicionando/excluindo colunas do DataFrame, imputando arquivos ausentes e visualização de dados usando histogramas ou caixas de plotagem.
Ele também fornece várias ferramentas para leitura e gravação de dados entre estruturas de dados na memória e vários formatos de arquivo.
Em poucas palavras, é ideal para processamento de dados rápido e simples, agregação de dados, leitura e gravação de dados e visualização de dados. Ao criar um projeto de ciência de dados, você sempre usará a biblioteca besta Pandas para manipular e analisar seus dados.
2. Numpy
NumPy (Numerical Python) é uma ferramenta fantástica para fazer cálculos científicos e operações básicas e sofisticadas de array.
A biblioteca fornece vários recursos úteis para trabalhar com n-arrays e matrizes em Python.
Facilita o processamento de arrays que contêm valores do mesmo tipo de dados e a execução de operações aritméticas em arrays (incluindo vetorização). Na verdade, usar o tipo de matriz NumPy para vetorizar operações matemáticas melhora o desempenho e diminui o tempo de execução.
O suporte para arrays multidimensionais para operações matemáticas e lógicas é o principal recurso da biblioteca. As funções NumPy podem ser usadas para indexar, classificar, remodelar e comunicar visuais e ondas sonoras como uma matriz multidimensional de números reais.
3. matplotlib
No mundo Python, o Matplotlib é uma das bibliotecas mais usadas. Ele é usado para gerar visualizações de dados estáticas, animadas e interativas. O Matplotlib tem muitas opções de gráficos e personalização.
Usando histogramas, os programadores podem espalhar, ajustar e editar gráficos. A biblioteca de código aberto fornece uma API orientada a objetos para adicionar gráficos em programas.
Ao utilizar essa biblioteca para gerar visualizações complexas, no entanto, os desenvolvedores devem escrever mais código do que o normal.
Vale a pena notar que as bibliotecas de gráficos populares coexistem com o Matplotlib sem problemas.
Entre outras coisas, é usado em scripts Python, shells Python e IPython, notebooks Jupyter e aplicação web Servidores.
Gráficos, gráficos de barras, gráficos de pizza, histogramas, gráficos de dispersão, gráficos de erros, espectros de potência, stemplots e qualquer outro tipo de gráfico de visualização podem ser criados com ele.
4. marinho
A biblioteca Seaborn é construída em Matplotlib. Seaborn pode ser usado para fazer gráficos estatísticos mais atrativos e informativos do que Matplotlib.
Seaborn inclui uma API integrada orientada a conjuntos de dados para investigar as interações entre muitas variáveis, além de suporte total para visualização de dados.
Seaborn oferece um número impressionante de opções para visualização de dados, incluindo visualização de séries temporais, gráficos de juntas, diagramas de violino e muitos outros.
Ele usa mapeamento semântico e agregação estatística para fornecer visualizações informativas com insights profundos. Ele inclui várias rotinas de gráficos orientadas a conjuntos de dados que funcionam com quadros de dados e matrizes que incluem conjuntos de dados inteiros.
Suas visualizações de dados podem incluir gráficos de barras, gráficos de pizza, histogramas, gráficos de dispersão, gráficos de erros e outros gráficos. Essa biblioteca de visualização de dados Python também inclui ferramentas para selecionar paletas de cores, que ajudam a descobrir tendências em um conjunto de dados.
5. Scikit-learn
Scikit-learn é a maior biblioteca Python para modelagem de dados e avaliação de modelos. É uma das bibliotecas Python mais úteis. Possui uma infinidade de recursos projetados exclusivamente para fins de modelagem.
Inclui todos os algoritmos de Aprendizado de Máquina Supervisionado e Não Supervisionado, bem como funções de Aprendizado de Ensemble e Boosting Machine Learning totalmente definidas.
É usado por cientistas de dados para fazer rotinas aprendizado de máquina e atividades de mineração de dados, como agrupamento, regressão, seleção de modelo, redução de dimensionalidade e classificação. Ele também vem com documentação abrangente e tem um desempenho admirável.
O Scikit-learn pode ser usado para criar uma variedade de modelos de Aprendizado de Máquina Supervisionado e Não Supervisionado, como Classificação, Regressão, Máquinas de Vetor de Suporte, Florestas Aleatórias, Vizinhos Mais Próximos, Naive Bayes, Árvores de Decisão, Clustering e assim por diante.
A biblioteca de aprendizado de máquina Python inclui uma variedade de ferramentas simples, porém eficientes, para realizar análises de dados e tarefas de mineração.
Para ler mais, aqui está o nosso guia sobre Scikit-aprenda.
6. XGBoostName
O XGBoost é um kit de ferramentas de aumento de gradiente distribuído projetado para velocidade, flexibilidade e portabilidade. Para desenvolver algoritmos de ML, ele emprega a estrutura Gradient Boosting. O XGBoost é uma técnica de aumento de árvore paralela rápida e precisa que pode resolver uma ampla gama de problemas de ciência de dados.
Usando a estrutura Gradient Boosting, essa biblioteca pode ser usada para criar algoritmos de aprendizado de máquina.
Ele inclui o reforço de árvore paralela, que ajuda as equipes a resolver uma variedade de problemas de ciência de dados. Outro benefício é que os desenvolvedores podem usar o mesmo código para Hadoop, SGE e MPI.
Também é confiável em situações distribuídas e com restrição de memória.
7. Tensorflow
O TensorFlow é uma plataforma de IA de código aberto de ponta a ponta gratuita com uma grande variedade de ferramentas, bibliotecas e recursos. O TensorFlow deve ser familiar para quem trabalha projetos de aprendizado de máquina em Python.
É um kit de ferramentas de matemática simbólica de código aberto para cálculo numérico utilizando gráficos de fluxo de dados que foram desenvolvidos pelo Google. Os nós do gráfico refletem os processos matemáticos em um gráfico de fluxo de dados típico do TensorFlow.
As arestas do gráfico, por outro lado, são as matrizes de dados multidimensionais, também conhecidas como tensores, que fluem entre os nós da rede. Ele permite que os programadores distribuam o processamento entre uma ou mais CPUs ou GPUs em um desktop, dispositivo móvel ou servidor sem alterar o código.
O TensorFlow é desenvolvido em C e C++. Com o TensorFlow, você pode simplesmente projetar e treinar aprendizado de máquina modelos usando APIs de alto nível como Keras.
Ele também possui muitos graus de abstração, permitindo que você selecione a melhor solução para o seu modelo. O TensorFlow também permite implantar modelos de Machine Learning na nuvem, em um navegador ou em seu próprio dispositivo.
É a ferramenta mais eficaz para trabalhos como reconhecimento de objetos, reconhecimento de fala e muitos outros. Auxilia no desenvolvimento de produtos artificiais redes neurais que deve lidar com várias fontes de dados.
Aqui está nosso guia rápido sobre o TensorFlow para leitura adicional.
8. Keras
Keras é um software gratuito e de código aberto Rede neural baseada em Python kit de ferramentas para atividades de inteligência artificial, aprendizado profundo e ciência de dados. As redes neurais também são utilizadas em Data Science para interpretar dados observacionais (fotos ou áudio).
É uma coleção de ferramentas para criar modelos, representar graficamente e avaliar dados. Ele também inclui conjuntos de dados pré-etiquetados que podem ser importados e carregados rapidamente.
É fácil de usar, versátil e ideal para pesquisas exploratórias. Além disso, ele permite que você crie redes neurais totalmente conectadas, convolucionais, agrupadas, recorrentes, incorporadas e outras.
Esses modelos podem ser mesclados para construir uma Rede Neural completa para enormes conjuntos de dados e problemas. É uma biblioteca fantástica para modelar e criar redes neurais.
É simples de usar e oferece aos desenvolvedores muita flexibilidade. Keras é lento em comparação com outros pacotes de aprendizado de máquina Python.
Isso ocorre porque ele primeiro gera um gráfico computacional utilizando a infraestrutura de back-end e depois o usa para realizar operações. Keras é incrivelmente expressivo e adaptável quando se trata de fazer novas pesquisas.
9. PyTorch
PyTorch é um pacote Python popular para deep learning e aprendizado de máquina. É um software de computação científica de código aberto baseado em Python para implementar Deep Learning e Redes Neurais em grandes conjuntos de dados.
O Facebook faz uso extensivo desse kit de ferramentas para criar redes neurais que auxiliam em atividades como reconhecimento facial e marcação automática.
O PyTorch é uma plataforma para cientistas de dados que desejam concluir trabalhos de aprendizado profundo rapidamente. A ferramenta permite que cálculos de tensor sejam realizados com aceleração de GPU.
Também é usado para outras coisas, incluindo a construção de redes computacionais dinâmicas e o cálculo automático de gradientes.
Felizmente, o PyTorch é um pacote fantástico que permite que os desenvolvedores façam a transição facilmente da teoria e pesquisa para treinamento e desenvolvimento quando se trata de aprendizado de máquina e pesquisa de aprendizado profundo, a fim de oferecer o máximo de flexibilidade e velocidade.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) é um pacote Python popular para cientistas de dados. Marcação de texto, tokenização, raciocínio semântico e outras tarefas relacionadas ao processamento de linguagem natural podem ser realizadas com o NLTK.
O NLTK também pode ser usado para completar IA mais complexa (Inteligência artificial) empregos. O NLTK foi originalmente criado para dar suporte a diferentes paradigmas de ensino de IA e aprendizado de máquina, como o modelo linguístico e a teoria cognitiva.
Atualmente, está conduzindo o algoritmo de IA e o desenvolvimento de modelos de aprendizado no mundo real. Foi amplamente adotado para uso como ferramenta de ensino e como ferramenta de estudo individual, além de ser utilizado como plataforma para prototipagem e desenvolvimento de sistemas de pesquisa.
Classificação, análise, raciocínio semântico, lematização, marcação e tokenização são todos suportados.
Conclusão
Isso conclui as dez principais bibliotecas Python para ciência de dados. As bibliotecas de ciência de dados Python são atualizadas regularmente à medida que a ciência de dados e o aprendizado de máquina se tornam mais populares.
Existem várias bibliotecas Python para Data Science, e a escolha do usuário é determinada principalmente pelo tipo de projeto em que está trabalhando.
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