ในสังคมปัจจุบัน Data Science มีความสำคัญมาก!
มากเสียจนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับตำแหน่ง "งานที่เซ็กซี่ที่สุดแห่งศตวรรษที่ XNUMX" แม้จะไม่มีใครคาดหวังว่างานเกินบรรยายจะเซ็กซี่!
อย่างไรก็ตาม เนื่องจากข้อมูลมีความสำคัญมหาศาล ทำให้ Data Science ได้รับความนิยมอย่างมากในขณะนี้
Python ที่มีการวิเคราะห์ทางสถิติ การสร้างแบบจำลองข้อมูล และความสามารถในการอ่านถือเป็นหนึ่งในสิ่งที่ดีที่สุด การเขียนโปรแกรมภาษา เพื่อดึงคุณค่าจากข้อมูลนี้
Python ไม่เคยหยุดที่จะสร้างความประหลาดใจให้กับโปรแกรมเมอร์เมื่อต้องเอาชนะความท้าทายด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นภาษาเขียนโปรแกรมประสิทธิภาพสูงแบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เน้นเชิงวัตถุ พร้อมคุณสมบัติเพิ่มเติมที่หลากหลาย
Python ได้รับการออกแบบด้วยไลบรารีที่น่าทึ่งสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่โปรแกรมเมอร์ใช้ทุกวันเพื่อแก้ปัญหา
นี่คือไลบรารี Python ที่ดีที่สุดที่ควรพิจารณา:
1. นุ่น
Pandas เป็นแพ็คเกจที่ออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือนักพัฒนาในการทำงานกับข้อมูลที่ "ติดป้ายกำกับ" และ "เชิงสัมพันธ์" ในลักษณะที่เป็นธรรมชาติ สร้างขึ้นจากโครงสร้างข้อมูลหลักสองโครงสร้าง: "ชุดข้อมูล" (หนึ่งมิติ คล้ายกับรายการวัตถุ) และ "กรอบข้อมูล" (สองมิติ เช่น ตารางที่มีหลายคอลัมน์)
Pandas รองรับการแปลงโครงสร้างข้อมูลเป็นวัตถุ DataFrame จัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไป การเพิ่ม/ลบคอลัมน์จาก DataFrame การใส่ไฟล์ที่หายไป และ การแสดงข้อมูล โดยใช้ฮิสโตแกรมหรือกล่องพล็อต
นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือจำนวนหนึ่งสำหรับการอ่านและเขียนข้อมูลระหว่างโครงสร้างข้อมูลในหน่วยความจำและรูปแบบไฟล์ต่างๆ
สรุปได้ว่าเหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็วและเรียบง่าย การรวมข้อมูล การอ่านและการเขียนข้อมูล และการแสดงข้อมูลเป็นภาพ เมื่อสร้างโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะใช้ Pandas ห้องสมุดสัตว์เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลของคุณเสมอ
2. นัมปี้
NumPy (Numerical Python) เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และการดำเนินการอาร์เรย์ขั้นพื้นฐานและซับซ้อน
ไลบรารีมีคุณสมบัติที่เป็นประโยชน์มากมายสำหรับการทำงานกับ n-array และเมทริกซ์ใน Python
ช่วยให้ประมวลผลอาร์เรย์ที่มีค่าประเภทข้อมูลเดียวกันได้ง่ายขึ้นและดำเนินการคำนวณทางคณิตศาสตร์ในอาร์เรย์ (รวมถึง vectorization) ในความเป็นจริง การใช้ประเภทอาร์เรย์ NumPy เพื่อทำให้การดำเนินการทางคณิตศาสตร์เป็นเวกเตอร์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดเวลาในการดำเนินการ
การสนับสนุนอาร์เรย์หลายมิติสำหรับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์และตรรกะเป็นคุณลักษณะหลักของไลบรารี ฟังก์ชัน NumPy สามารถใช้ในการจัดทำดัชนี เรียงลำดับ ปรับรูปร่าง และสื่อสารภาพและคลื่นเสียงเป็นอาร์เรย์หลายมิติของจำนวนจริง
3. Matplotlib
ในโลกของ Python Matplotlib เป็นหนึ่งในห้องสมุดที่มีการใช้งานมากที่สุด ใช้เพื่อสร้างภาพข้อมูลแบบคงที่ ภาพเคลื่อนไหว และแบบโต้ตอบ Matplotlib มีตัวเลือกการสร้างแผนภูมิและการปรับแต่งมากมาย
โปรแกรมเมอร์สามารถกระจาย ปรับแต่ง และแก้ไขกราฟได้โดยใช้ฮิสโตแกรม ไลบรารีโอเพ่นซอร์สมี API เชิงวัตถุสำหรับการเพิ่มพล็อตลงในโปรแกรม
เมื่อใช้ไลบรารีนี้เพื่อสร้างการแสดงภาพที่ซับซ้อน นักพัฒนาต้องเขียนโค้ดมากกว่าปกติ
เป็นที่น่าสังเกตว่าไลบรารีการสร้างแผนภูมิยอดนิยมอยู่ร่วมกับ Matplotlib โดยไม่มีปัญหา
เหนือสิ่งอื่นใด มันถูกใช้ในสคริปต์ Python, เชลล์ Python และ IPython, โน้ตบุ๊ก Jupyter และ โปรแกรมประยุกต์บนเว็บ เซิร์ฟเวอร์
พล็อต, แผนภูมิแท่ง, แผนภูมิวงกลม, ฮิสโตแกรม, scatterplots, แผนภูมิข้อผิดพลาด, สเปกตรัมพลังงาน, stemplots และแผนภูมิการแสดงภาพประเภทอื่น ๆ ทั้งหมดสามารถสร้างได้
4. ทะเล
ห้องสมุด Seaborn สร้างขึ้นบน Matplotlib Seaborn สามารถใช้สร้างกราฟสถิติที่น่าสนใจและให้ข้อมูลได้มากกว่า Matplotlib
Seaborn มี API ที่เน้นชุดข้อมูลแบบบูรณาการสำหรับการตรวจสอบการโต้ตอบระหว่างตัวแปรต่างๆ นอกเหนือจากการสนับสนุนอย่างเต็มที่สำหรับการแสดงภาพข้อมูล
Seaborn เสนอตัวเลือกมากมายสำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพ ซึ่งรวมถึงการแสดงข้อมูลอนุกรมเวลา แผนผังร่วม แผนภาพไวโอลิน และอื่นๆ อีกมากมาย
ใช้การแมปความหมายและการรวมทางสถิติเพื่อให้การแสดงข้อมูลเป็นภาพที่มีข้อมูลเชิงลึก ประกอบด้วยรูทีนการสร้างแผนภูมิที่เน้นชุดข้อมูลจำนวนหนึ่งซึ่งทำงานกับกรอบข้อมูลและอาร์เรย์ที่รวมชุดข้อมูลทั้งหมด
การแสดงภาพข้อมูลสามารถรวมถึงแผนภูมิแท่ง แผนภูมิวงกลม ฮิสโตแกรม แผนภาพกระจาย แผนภูมิข้อผิดพลาด และกราฟิกอื่นๆ ไลบรารีการสร้างภาพข้อมูล Python นี้ยังมีเครื่องมือสำหรับการเลือกจานสี ซึ่งช่วยในการเปิดเผยแนวโน้มในชุดข้อมูล
5. วิทย์ - เรียน
Scikit-learn เป็นไลบรารี Python ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลและการประเมินแบบจำลอง มันเป็นหนึ่งในไลบรารี Python ที่มีประโยชน์ที่สุด มีความสามารถมากมายที่ออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์ในการสร้างแบบจำลองเท่านั้น
ประกอบด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล รวมทั้งฟังก์ชัน Ensemble Learning และ Boosting Machine Learning ที่กำหนดไว้อย่างครบถ้วน
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เพื่อทำกิจวัตรประจำวัน เรียนรู้เครื่อง และกิจกรรมการทำเหมืองข้อมูล เช่น การจัดกลุ่ม การถดถอย การเลือกแบบจำลอง การลดมิติ และการจำแนกประเภท นอกจากนี้ยังมาพร้อมกับเอกสารที่ครอบคลุมและดำเนินการได้อย่างน่าชื่นชม
สามารถใช้ Scikit-learn เพื่อสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแลได้หลากหลาย เช่น การจำแนกประเภท การถดถอย การสนับสนุนเวกเตอร์เครื่อง ป่าสุ่ม เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด Naive Bayes ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ การจัดกลุ่ม และอื่นๆ
ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงของ Python มีเครื่องมือที่เรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพมากมายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและงานการขุด
สำหรับการอ่านเพิ่มเติม นี่คือคำแนะนำของเราเกี่ยวกับ Scikit-เรียนรู้
6. XGBoost
XGBoost คือชุดเครื่องมือส่งเสริมการไล่ระดับสีแบบกระจายที่ออกแบบมาเพื่อความเร็ว ความยืดหยุ่น และการพกพา ในการพัฒนาอัลกอริธึม ML นั้นใช้เฟรมเวิร์ก Gradient Boosting XGBoost เป็นเทคนิคการส่งเสริมต้นไม้คู่ขนานที่รวดเร็วและแม่นยำ ซึ่งสามารถแก้ปัญหาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้หลากหลาย
การใช้เฟรมเวิร์ก Gradient Boosting ไลบรารีนี้สามารถใช้เพื่อสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
ซึ่งรวมถึงการส่งเสริมต้นไม้คู่ขนาน ซึ่งช่วยทีมในการแก้ปัญหาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่หลากหลาย ข้อดีอีกประการหนึ่งคือนักพัฒนาสามารถใช้โค้ดเดียวกันสำหรับ Hadoop, SGE และ MPI
นอกจากนี้ยังวางใจได้ในสถานการณ์ทั้งแบบกระจายและหน่วยความจำที่จำกัด
7. เทนเซอร์โฟลว์
TensorFlow เป็นแพลตฟอร์ม AI แบบโอเพ่นซอร์สแบบ end-to-end ฟรีที่มีเครื่องมือ ไลบรารี และทรัพยากรมากมาย ใครก็ตามที่ทำงานเกี่ยวกับ TensorFlow จะต้องคุ้นเคย โปรเจกต์แมชชีนเลิร์นนิง ในไพทอน
เป็นชุดเครื่องมือทางคณิตศาสตร์เชิงสัญลักษณ์แบบโอเพนซอร์สสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขโดยใช้กราฟการไหลของข้อมูลที่พัฒนาโดย Google โหนดกราฟสะท้อนถึงกระบวนการทางคณิตศาสตร์ในกราฟการไหลของข้อมูล TensorFlow ทั่วไป
ขอบกราฟเป็นอาร์เรย์ข้อมูลหลายมิติหรือที่เรียกว่าเทนเซอร์ซึ่งไหลระหว่างโหนดเครือข่าย ช่วยให้โปรแกรมเมอร์กระจายการประมวลผลระหว่างซีพียูหรือ GPU ตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปบนเดสก์ท็อป อุปกรณ์มือถือ หรือเซิร์ฟเวอร์โดยไม่ต้องเปลี่ยนรหัส
TensorFlow ได้รับการพัฒนาใน C และ C++ ด้วย TensorFlow คุณสามารถออกแบบและ ฝึกฝนการเรียนรู้ของเครื่อง โมเดลที่ใช้ API ระดับสูงเช่น Keras
นอกจากนี้ยังมีความเป็นนามธรรมหลายระดับ ช่วยให้คุณเลือกวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดสำหรับแบบจำลองของคุณ TensorFlow ยังให้คุณปรับใช้โมเดล Machine Learning กับคลาวด์ เบราว์เซอร์ หรืออุปกรณ์ของคุณเอง
เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำวัตถุ การรู้จำคำพูด และอื่นๆ อีกมากมาย ช่วยในการพัฒนาของเทียม เครือข่ายประสาทเทียม ที่ต้องจัดการกับแหล่งข้อมูลมากมาย
นี่คือคำแนะนำโดยย่อเกี่ยวกับ TensorFlow สำหรับการอ่านเพิ่มเติม
8. Keras
Keras เป็นโอเพ่นซอร์สฟรี โครงข่ายประสาทเทียมแบบไพธอน ชุดเครื่องมือสำหรับกิจกรรมปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้เชิงลึก และกิจกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูล โครงข่ายประสาทเทียมยังใช้ใน Data Science เพื่อตีความข้อมูลเชิงสังเกต (ภาพถ่ายหรือเสียง)
เป็นชุดเครื่องมือสำหรับสร้างแบบจำลอง ข้อมูลกราฟ และการประเมินข้อมูล นอกจากนี้ยังมีชุดข้อมูลที่ติดป้ายกำกับไว้ล่วงหน้าซึ่งสามารถนำเข้าและโหลดได้อย่างรวดเร็ว
ใช้งานง่าย อเนกประสงค์ และเหมาะสำหรับการวิจัยเชิงสำรวจ นอกจากนี้ ยังช่วยให้คุณสร้าง Neural Networks ในรูปแบบอื่นๆ ที่เชื่อมต่อทั้งหมด แบบ Convolutional การรวมกลุ่ม การเกิดซ้ำ การฝัง และรูปแบบอื่นๆ
โมเดลเหล่านี้สามารถรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้าง Neural Network เต็มรูปแบบสำหรับชุดข้อมูลและปัญหาจำนวนมหาศาล เป็นห้องสมุดที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างแบบจำลองและการสร้างโครงข่ายประสาทเทียม
ใช้งานง่ายและให้นักพัฒนามีความยืดหยุ่นมาก Keras นั้นเฉื่อยเมื่อเทียบกับแพ็คเกจการเรียนรู้เครื่อง Python อื่น ๆ
นี่เป็นเพราะมันสร้างกราฟการคำนวณโดยใช้โครงสร้างพื้นฐานแบ็กเอนด์ก่อน แล้วจึงนำไปใช้ในการดำเนินการ Keras แสดงออกและปรับเปลี่ยนได้อย่างไม่น่าเชื่อเมื่อต้องทำวิจัยใหม่
9. ไพทอร์ช
PyTorch เป็นแพ็คเกจ Python ยอดนิยมสำหรับ การเรียนรู้ลึก ๆ และการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นซอฟต์แวร์การคำนวณทางวิทยาศาสตร์แบบโอเพนซอร์สที่ใช้ Python สำหรับการนำ Deep Learning และ Neural Networks ไปใช้ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่
Facebook ใช้ชุดเครื่องมือนี้อย่างกว้างขวางเพื่อสร้างโครงข่ายประสาทเทียมที่ช่วยในกิจกรรมต่างๆ เช่น การจดจำใบหน้าและการติดแท็กอัตโนมัติ
PyTorch เป็นแพลตฟอร์มสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ต้องการทำงานด้านการเรียนรู้เชิงลึกอย่างรวดเร็ว เครื่องมือนี้ช่วยให้สามารถคำนวณเทนเซอร์ด้วยการเร่งความเร็ว GPU
นอกจากนี้ยังใช้สำหรับสิ่งอื่น ๆ รวมถึงการสร้างเครือข่ายการคำนวณแบบไดนามิกและการคำนวณการไล่ระดับสีโดยอัตโนมัติ
โชคดีที่ PyTorch เป็นแพ็คเกจที่ยอดเยี่ยมที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเปลี่ยนจากทฤษฎีและการวิจัยไปสู่การฝึกอบรมและการพัฒนาได้อย่างง่ายดาย เมื่อพูดถึงแมชชีนเลิร์นนิงและการวิจัยเชิงลึกเพื่อความยืดหยุ่นและความเร็วสูงสุด
10. เอ็นแอลทีเค
NLTK (Natural Language Toolkit) เป็นแพ็คเกจ Python ยอดนิยมสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล การแท็กข้อความ การแปลงโทเค็น การให้เหตุผลเชิงความหมาย และงานอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติสามารถทำได้ด้วย NLTK
NLTK สามารถใช้เพื่อทำให้ AI ที่ซับซ้อนมากขึ้น (ปัญญาประดิษฐ์) งาน เดิม NLTK ถูกสร้างขึ้นเพื่อสนับสนุนกระบวนทัศน์การสอน AI และการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกัน เช่น โมเดลภาษาศาสตร์และทฤษฎีความรู้ความเข้าใจ
ขณะนี้กำลังขับเคลื่อนอัลกอริธึม AI และการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ในโลกจริง ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางสำหรับการใช้งานเป็นเครื่องมือการสอนและเป็นเครื่องมือการศึกษารายบุคคล นอกจากจะใช้เป็นแพลตฟอร์มสำหรับการสร้างต้นแบบและพัฒนาระบบการวิจัย
รองรับการจำแนกประเภท การแยกวิเคราะห์ การใช้เหตุผลเชิงความหมาย การแยกส่วน การติดแท็ก และการแปลงโทเค็น
สรุป
ที่สรุปไลบรารี Python สิบอันดับแรกสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python ได้รับการอัปเดตเป็นประจำ เนื่องจากวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องได้รับความนิยมมากขึ้น
มีไลบรารี Python มากมายสำหรับ Data Science และตัวเลือกของผู้ใช้ส่วนใหญ่จะพิจารณาจากประเภทของโปรเจ็กต์ที่พวกเขากำลังดำเนินการอยู่
เขียนความเห็น