Talaan ng nilalaman[Tago][Ipakita]
Sa lipunan ngayon, napakahalaga ng data science!
Kaya't ang data scientist ay nakoronahan bilang "Sexiest Job of the Twenty-First Century," sa kabila ng walang umaasa na magiging sexy ang mga geeky na trabaho!
Gayunpaman, dahil sa napakalaking kahalagahan ng data, medyo sikat ngayon ang Data Science.
Ang Python, kasama ang istatistikal na pagsusuri, pagmomodelo ng data, at pagiging madaling mabasa, ay isa sa pinakamahusay programming languages para sa pagkuha ng halaga mula sa data na ito.
Hindi tumitigil ang Python na humanga sa mga programmer nito pagdating sa pagtagumpayan ng mga hamon sa data science. Isa itong malawakang ginagamit, object-oriented, open-source, high-performance na programming language na may iba't ibang karagdagang feature.
Ang Python ay idinisenyo na may mga kahanga-hangang aklatan para sa data science na ginagamit ng mga programmer araw-araw upang malutas ang mga problema.
Narito ang pinakamahusay na mga aklatan ng Python na dapat isaalang-alang:
1. Pandas
Ang Pandas ay isang package na idinisenyo upang tulungan ang mga developer sa pagtatrabaho sa "may label" at "relational" na data sa natural na paraan. Ito ay binuo sa dalawang pangunahing istruktura ng data: "Serye" (one-dimensional, katulad ng isang listahan ng mga bagay) at "Data Frames" (two-dimensional, tulad ng isang table na may maraming column).
Sinusuportahan ng mga Panda ang pag-convert ng mga istruktura ng data sa mga object ng DataFrame, pagharap sa nawawalang data, pagdaragdag/pagtanggal ng mga column mula sa DataFrame, paglalagay ng mga nawawalang file, at pagpapakita ng data gamit ang histograms o plot boxes.
Nagbibigay din ito ng ilang tool para sa pagbabasa at pagsusulat ng data sa pagitan ng mga in-memory na istruktura ng data at ilang mga format ng file.
Sa madaling sabi, ito ay perpekto para sa mabilis at simpleng pagproseso ng data, pagsasama-sama ng data, pagbabasa at pagsulat ng data, at visualization ng data. Kapag gumagawa ng proyekto ng data science, palagi mong gagamitin ang beast library Pandas para pangasiwaan at pag-aralan ang iyong data.
2. numpy
Ang NumPy (Numerical Python) ay isang kamangha-manghang tool para sa paggawa ng mga scientific computations at basic at sopistikadong mga operasyon ng array.
Ang library ay nagbibigay ng ilang kapaki-pakinabang na feature para sa pagtatrabaho sa mga n-array at matrice sa Python.
Pinapadali nitong iproseso ang mga array na naglalaman ng mga value ng parehong uri ng data at upang magsagawa ng mga pagpapatakbo ng arithmetic sa mga array (kabilang ang vectorization). Sa katunayan, ang paggamit ng uri ng array ng NumPy upang i-vector ang mga pagpapatakbo ng matematika ay nagpapabuti sa pagganap at nagpapababa sa oras ng pagpapatupad.
Ang suporta para sa multidimensional arrays para sa mathematical at logical operations ay ang pangunahing tampok ng library. Ang mga function ng NumPy ay maaaring gamitin upang mag-index, mag-sort, maghugis muli, at makipag-usap ng mga visual at sound wave bilang isang multidimensional na hanay ng mga totoong numero.
3. matplotlib
Sa mundo ng Python, ang Matplotlib ay isa sa pinakamalawak na ginagamit na mga aklatan. Ito ay ginagamit upang bumuo ng static, animated, at interactive na visualization ng data. Ang Matplotlib ay may maraming mga pagpipilian sa pag-chart at pagpapasadya.
Gamit ang mga histogram, ang mga programmer ay maaaring magkalat, mag-tweak, at mag-edit ng mga graph. Ang open-source library ay nagbibigay ng object-oriented na API para sa pagdaragdag ng mga plot sa mga programa.
Kapag ginagamit ang library na ito upang makabuo ng mga kumplikadong visualization, gayunpaman, ang mga developer ay dapat magsulat ng mas maraming code kaysa sa karaniwan.
Kapansin-pansin na ang mga sikat na aklatan sa pag-chart ay magkakasabay sa Matplotlib nang walang sagabal.
Sa iba pang mga bagay, ginagamit ito sa mga script ng Python, mga shell ng Python at IPython, mga notebook ng Jupyter, at web application mga server.
Ang mga plot, bar chart, pie chart, histograms, scatterplot, error chart, power spectra, stemplot, at anumang iba pang uri ng visualization chart ay maaring gawin kasama nito.
4. taga-dagat
Ang library ng Seaborn ay binuo sa Matplotlib. Maaaring gamitin ang Seaborn upang gumawa ng mas kaakit-akit at nagbibigay-kaalaman na mga istatistikang graph kaysa sa Matplotlib.
Kasama sa Seaborn ang pinagsamang data set-oriented na API para sa pagsisiyasat sa mga pakikipag-ugnayan sa pagitan ng maraming variable, bilang karagdagan sa buong suporta para sa visualization ng data.
Nag-aalok ang Seaborn ng napakalaking bilang ng mga opsyon para sa visualization ng data, kabilang ang time-series visualization, joint plots, violin diagram, at marami pang iba.
Gumagamit ito ng semantic mapping at statistical aggregation para makapagbigay ng mga informative visualization na may malalim na insight. Kabilang dito ang ilang mga gawain sa pag-chart na nakatuon sa dataset na gumagana sa mga frame ng data at mga array na kinabibilangan ng mga buong dataset.
Maaaring kabilang sa mga visualization ng data nito ang mga bar chart, pie chart, histograms, scatterplots, error chart, at iba pang graphics. Kasama rin sa Python data visualization library na ito ang mga tool para sa pagpili ng mga color palette, na tumutulong sa pagtuklas ng mga trend sa isang dataset.
5. Scikit-matuto
Ang Scikit-learn ay ang pinakadakilang library ng Python para sa pagmomodelo ng data at pagtatasa ng modelo. Ito ay isa sa mga pinaka-kapaki-pakinabang na aklatan ng Python. Ito ay may napakaraming mga kakayahan na idinisenyo lamang para sa layunin ng pagmomodelo.
Kabilang dito ang lahat ng Supervised at Unsupervised Machine Learning algorithm, pati na rin ang ganap na tinukoy na Ensemble Learning at Boosting Machine Learning function.
Ginagamit ito ng mga data scientist para gumawa ng routine machine learning at mga aktibidad sa pagmimina ng data tulad ng clustering, regression, pagpili ng modelo, pagbabawas ng dimensyon, at pag-uuri. Mayroon din itong komprehensibong dokumentasyon at mahusay na gumaganap.
Maaaring gamitin ang Scikit-learn para gumawa ng iba't ibang modelo ng Supervised at Unsupervised Machine Learning gaya ng Classification, Regression, Support Vector Machines, Random Forests, Nearest Neighbors, Naive Bayes, Decision Trees, Clustering, at iba pa.
Kasama sa Python machine learning library ang iba't ibang simple ngunit mahusay na tool para sa pagsasagawa ng pagsusuri ng data at mga gawain sa pagmimina.
Para sa karagdagang pagbabasa, narito ang aming gabay sa Scikit-matuto.
6. XGBoost
Ang XGBoost ay isang distributed gradient boosting toolkit na idinisenyo para sa bilis, flexibility, at portability. Upang bumuo ng mga ML algorithm, ginagamit nito ang Gradient Boosting framework. Ang XGBoost ay isang mabilis at tumpak na parallel tree boosting technique na makakalutas ng malawak na hanay ng mga problema sa data science.
Gamit ang Gradient Boosting framework, magagamit ang library na ito para gumawa ng mga machine learning algorithm.
Kabilang dito ang parallel tree boosting, na tumutulong sa mga team sa paglutas ng iba't ibang isyu sa data science. Ang isa pang benepisyo ay maaaring gamitin ng mga developer ang parehong code para sa Hadoop, SGE, at MPI.
Maaasahan din ito sa parehong mga sitwasyong naipamahagi at limitado sa memorya.
7. daloy ng tensor
Ang TensorFlow ay isang libreng end-to-end open-source AI platform na may malaking hanay ng mga tool, library, at mapagkukunan. Dapat na pamilyar ang TensorFlow sa sinumang nagtatrabaho mga proyekto sa pag-aaral ng makina sa Python.
Ito ay isang open-source symbolic math toolkit para sa numerical na pagkalkula na gumagamit ng mga data flow graph na binuo ng Google. Ang mga graph node ay sumasalamin sa mga proseso ng matematika sa isang tipikal na TensorFlow data flow graph.
Ang mga gilid ng graph, sa kabilang banda, ay ang mga multidimensional na data array, na kilala rin bilang mga tensor, na dumadaloy sa pagitan ng mga node ng network. Nagbibigay-daan ito sa mga programmer na ipamahagi ang pagpoproseso sa isa o higit pang mga CPU o GPU sa isang desktop, mobile device, o server nang hindi binabago ang code.
Ang TensorFlow ay binuo sa C at C++. Sa TensorFlow, maaari kang magdisenyo at tren Machine Learning mga modelong gumagamit ng mga high-level na API tulad ng Keras.
Mayroon din itong maraming antas ng abstraction, na nagbibigay-daan sa iyong piliin ang pinakamahusay na solusyon para sa iyong modelo. Hinahayaan ka rin ng TensorFlow na mag-deploy ng mga modelo ng Machine Learning sa cloud, browser, o sarili mong device.
Ito ang pinakaepektibong tool para sa mga trabaho tulad ng pagkilala sa bagay, pagkilala sa pagsasalita, at marami pang iba. Nakakatulong ito sa pagbuo ng artipisyal neural network na dapat humarap sa maraming data source.
Narito ang aming mabilis na gabay sa TensorFlow para sa karagdagang pagbabasa.
8. Keras
Ang Keras ay isang libre at open-source Neural network na nakabatay sa Python toolkit para sa artificial intelligence, deep learning, at mga aktibidad sa data science. Ginagamit din ang mga neural network sa Data Science upang bigyang-kahulugan ang data ng pagmamasid (mga larawan o audio).
Ito ay isang koleksyon ng mga tool para sa paggawa ng mga modelo, pag-graph ng data, at pagsusuri ng data. Kasama rin dito ang mga naka-pre-label na dataset na maaaring mabilis na ma-import at ma-load.
Ito ay madaling gamitin, maraming nalalaman, at perpekto para sa eksplorasyong pananaliksik. Higit pa rito, pinapayagan ka nitong lumikha ng ganap na konektado, convolutional, pooling, paulit-ulit, pag-embed, at iba pang anyo ng Neural Networks.
Maaaring pagsamahin ang mga modelong ito upang bumuo ng isang ganap na Neural Network para sa napakalaking set ng data at isyu. Ito ay isang kamangha-manghang library para sa pagmomodelo at paglikha ng mga neural network.
Ito ay simpleng gamitin at nagbibigay sa mga developer ng maraming flexibility. Ang Keras ay tamad kumpara sa iba pang mga pakete ng Python machine learning.
Ito ay dahil ito ay unang bumubuo ng isang computational graph na gumagamit ng backend na imprastraktura at pagkatapos ay ginagamit ito upang magsagawa ng mga operasyon. Ang Keras ay hindi kapani-paniwalang nagpapahayag at madaling ibagay pagdating sa paggawa ng bagong pananaliksik.
9. PyTorch
Ang PyTorch ay isang tanyag na pakete ng Python para sa malalim na pag-aaral at machine learning. Ito ay isang Python-based na open-source na siyentipikong computing software para sa pagpapatupad ng Deep Learning at Neural Networks sa malalaking dataset.
Malawakang ginagamit ng Facebook ang toolkit na ito upang lumikha ng mga neural network na tumutulong sa mga aktibidad tulad ng pagkilala sa mukha at auto-tagging.
Ang PyTorch ay isang platform para sa mga data scientist na gustong kumpletuhin ang mga trabaho sa malalim na pag-aaral nang mabilis. Ang tool ay nagbibigay-daan sa mga kalkulasyon ng tensor na maisagawa gamit ang GPU acceleration.
Ginagamit din ito para sa iba pang mga bagay, kabilang ang pagbuo ng mga dynamic na computational network at awtomatikong pagkalkula ng mga gradient.
Sa kabutihang palad, ang PyTorch ay isang kamangha-manghang pakete na nagbibigay-daan sa mga developer na madaling lumipat mula sa teorya at pananaliksik patungo sa pagsasanay at pag-unlad pagdating sa machine learning at malalim na pananaliksik sa pag-aaral upang magbigay ng maximum na flexibility at bilis.
10. NLTK
Ang NLTK (Natural Language Toolkit) ay isang sikat na Python package para sa mga data scientist. Ang pag-tag ng teksto, tokenization, semantic na pangangatwiran, at iba pang mga gawain na nauugnay sa natural na pagproseso ng wika ay maaaring magawa sa NLTK.
Magagamit din ang NLTK para kumpletuhin ang mas kumplikadong AI (Artipisyal na Talino) mga trabaho. Ang NLTK ay orihinal na nilikha upang suportahan ang iba't ibang AI at machine learning na mga paradigm sa pagtuturo, gaya ng linguistic model at cognitive theory.
Kasalukuyan itong nagtutulak ng AI algorithm at pag-unlad ng modelo ng pag-aaral sa aktwal na mundo. Ito ay malawakang tinanggap para sa paggamit bilang isang tool sa pagtuturo at bilang isang indibidwal na tool sa pag-aaral, bilang karagdagan sa paggamit bilang isang platform para sa prototyping at pagbuo ng mga sistema ng pananaliksik.
Ang klasipikasyon, pag-parse, semantic na pangangatwiran, stemming, pag-tag, at tokenization ay sinusuportahan lahat.
Konklusyon
Iyon ay nagtatapos sa nangungunang sampung aklatan ng Python para sa agham ng data. Ang Python data science library ay regular na ina-update habang nagiging mas sikat ang data science at machine learning.
Mayroong ilang mga library ng Python para sa Data Science, at ang pagpili ng user ay kadalasang tinutukoy ng uri ng proyekto na kanilang ginagawa.
Mag-iwan ng Sagot