İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
Günümüz toplumunda veri bilimi son derece önemlidir!
Öyle ki, hiç kimse geek işlerin seksi olmasını beklememesine rağmen, veri bilimcisi “Yirmi Birinci Yüzyılın En Seksi İşi” olarak taçlandırıldı!
Ancak, verilerin muazzam önemi nedeniyle, Veri Bilimi şu anda oldukça popüler.
Python, istatistiksel analizi, veri modellemesi ve okunabilirliği ile en iyilerinden biridir. Programlama dilleri Bu verilerden değer çıkarmak için.
Python, veri bilimi zorluklarının üstesinden gelmek söz konusu olduğunda programcılarını şaşırtmaktan asla vazgeçmiyor. Çeşitli ek özelliklere sahip, yaygın olarak kullanılan, nesne yönelimli, açık kaynaklı, yüksek performanslı bir programlama dilidir.
Python, programcıların her gün zorlukları çözmek için kullandıkları veri bilimi için dikkate değer kitaplıklar ile tasarlanmıştır.
Dikkate alınması gereken en iyi Python kitaplıkları şunlardır:
1. Pandalar
Pandas, geliştiricilerin "etiketlenmiş" ve "ilişkisel" verilerle doğal bir şekilde çalışmasına yardımcı olmak için tasarlanmış bir pakettir. İki ana veri yapısı üzerine inşa edilmiştir: “Seriler” (tek boyutlu, nesneler listesine benzer) ve “Veri Çerçeveleri” (iki boyutlu, çok sütunlu bir tablo gibi).
Pandalar, veri yapılarını DataFrame nesnelerine dönüştürmeyi, eksik verilerle uğraşmayı, DataFrame'den sütun eklemeyi/silmeyi, eksik dosyaları atamayı ve verileri görselleştirme histogramları veya çizim kutularını kullanarak.
Ayrıca, bellek içi veri yapıları ve çeşitli dosya biçimleri arasında veri okumak ve yazmak için bir dizi araç sağlar.
Özetle, hızlı ve basit veri işleme, veri toplama, veri okuma ve yazma ve veri görselleştirme için idealdir. Bir veri bilimi projesi oluştururken, verilerinizi işlemek ve analiz etmek için her zaman canavar kitaplığı Pandaları kullanacaksınız.
2. Dizi
NumPy (Sayısal Python), bilimsel hesaplamalar ve temel ve karmaşık dizi işlemleri yapmak için harika bir araçtır.
Kütüphane, Python'da n-diziler ve matrislerle çalışmak için bir dizi yararlı özellik sağlar.
Aynı veri tipindeki değerleri içeren dizileri işlemeyi ve diziler üzerinde aritmetik işlemleri (vektörleştirme dahil) gerçekleştirmeyi kolaylaştırır. Gerçekte, matematiksel işlemleri vektörleştirmek için NumPy dizi türünü kullanmak performansı artırır ve yürütme süresini azaltır.
Matematiksel ve mantıksal işlemler için çok boyutlu diziler desteği, kitaplığın temel özelliğidir. NumPy işlevleri, görselleri ve ses dalgalarını çok boyutlu bir gerçek sayılar dizisi olarak indekslemek, sıralamak, yeniden şekillendirmek ve iletmek için kullanılabilir.
3. matplotlib
Python dünyasında Matplotlib, en yaygın olarak kullanılan kütüphanelerden biridir. Statik, hareketli ve etkileşimli veri görselleştirmeleri oluşturmak için kullanılır. Matplotlib, birçok grafik ve özelleştirme seçeneğine sahiptir.
Programcılar histogramları kullanarak grafikleri dağıtabilir, ince ayar yapabilir ve düzenleyebilir. Açık kaynak kitaplığı, programlara grafikler eklemek için nesne yönelimli bir API sağlar.
Bununla birlikte, geliştiricilerin karmaşık görselleştirmeler oluşturmak için bu kitaplığı kullanırken normalden daha fazla kod yazması gerekir.
Popüler grafik kitaplıklarının Matplotlib ile sorunsuz bir şekilde bir arada var olduğunu belirtmekte fayda var.
Diğer şeylerin yanı sıra Python komut dosyalarında, Python ve IPython kabuklarında, Jupyter not defterlerinde ve web uygulaması Sunucular.
Grafikler, çubuk grafikler, pasta grafikler, histogramlar, dağılım grafikleri, hata çizelgeleri, güç spektrumları, kök grafikler ve diğer her türlü görselleştirme grafiği onunla oluşturulabilir.
4. deniz doğumu
Seaborn kütüphanesi Matplotlib üzerine kurulmuştur. Seaborn, Matplotlib'den daha çekici ve bilgilendirici istatistiksel grafikler yapmak için kullanılabilir.
Seaborn, veri görselleştirme için tam desteğe ek olarak, birçok değişken arasındaki etkileşimleri araştırmak için entegre bir veri seti odaklı API içerir.
Seaborn, zaman serisi görselleştirme, ortak grafikler, keman diyagramları ve diğerleri dahil olmak üzere veri görselleştirme için şaşırtıcı sayıda seçenek sunar.
Derin içgörülerle bilgilendirici görselleştirmeler sağlamak için anlamsal haritalama ve istatistiksel toplama kullanır. Tüm veri kümelerini içeren veri çerçeveleri ve dizilerle çalışan bir dizi veri kümesi odaklı grafik rutini içerir.
Veri görselleştirmeleri, çubuk grafikler, pasta grafikler, histogramlar, dağılım grafikleri, hata çizelgeleri ve diğer grafikleri içerebilir. Bu Python veri görselleştirme kitaplığı, bir veri kümesindeki eğilimleri ortaya çıkarmaya yardımcı olan renk paletlerini seçmeye yönelik araçlar da içerir.
5. Scikit-öğrenme
Scikit-learn, veri modelleme ve model değerlendirmesi için en büyük Python kütüphanesidir. En yararlı Python kitaplıklarından biridir. Yalnızca modelleme amacıyla tasarlanmış çok sayıda yeteneğe sahiptir.
Tüm Denetimli ve Denetimsiz Makine Öğrenimi algoritmalarının yanı sıra tam tanımlı Ensemble Learning ve Boosting Machine Learning işlevlerini içerir.
Veri bilimcileri tarafından rutin yapmak için kullanılır. makine öğrenme ve kümeleme, regresyon, model seçimi, boyutluluk azaltma ve sınıflandırma gibi veri madenciliği faaliyetleri. Ayrıca kapsamlı belgelerle birlikte gelir ve takdire şayan bir performans gösterir.
Scikit-learn, Sınıflandırma, Regresyon, Destek Vektör Makineleri, Rastgele Ormanlar, En Yakın Komşular, Naive Bayes, Karar Ağaçları, Kümeleme gibi çeşitli Denetimli ve Denetimsiz Makine Öğrenimi modelleri oluşturmak için kullanılabilir.
Python makine öğrenimi kitaplığı, veri analizi ve madencilik görevlerini gerçekleştirmek için çeşitli basit ama verimli araçlar içerir.
Daha fazla okuma için, işte rehberimiz Scikit-öğren.
6. XGBoost
XGBoost, hız, esneklik ve taşınabilirlik için tasarlanmış dağıtılmış bir gradyan artırma araç takımıdır. ML algoritmaları geliştirmek için Gradient Boosting çerçevesini kullanır. XGBoost, çok çeşitli veri bilimi problemlerini çözebilen hızlı ve doğru bir paralel ağaç güçlendirme tekniğidir.
Gradient Boosting çerçevesini kullanan bu kitaplık, makine öğrenimi algoritmaları oluşturmak için kullanılabilir.
Ekiplere çeşitli veri bilimi sorunlarını çözmede yardımcı olan paralel ağaç güçlendirmeyi içerir. Diğer bir avantaj ise geliştiricilerin Hadoop, SGE ve MPI için aynı kodu kullanabilmesidir.
Ayrıca hem dağıtılmış hem de bellek kısıtlı durumlarda güvenilirdir.
7. tensör akışı
TensorFlow, çok çeşitli araçlar, kitaplıklar ve kaynaklar içeren ücretsiz, uçtan uca açık kaynaklı bir yapay zeka platformudur. TensorFlow, üzerinde çalışan herkese aşina olmalıdır makine öğrenimi projeleri Python'da.
Google tarafından geliştirilen veri akışı grafiklerini kullanan sayısal hesaplama için açık kaynaklı bir sembolik matematik araç takımıdır. Grafik düğümleri, tipik bir TensorFlow veri akışı grafiğindeki matematiksel süreçleri yansıtır.
Grafik kenarları ise ağ düğümleri arasında akan, tensörler olarak da bilinen çok boyutlu veri dizileridir. Programcıların, kodu değiştirmeden bir masaüstü, mobil cihaz veya sunucudaki bir veya daha fazla CPU veya GPU arasında işleme dağıtmasını sağlar.
TensorFlow, C ve C++ dillerinde geliştirilmiştir. TensorFlow ile basitçe tasarlayabilir ve Makine Öğrenimi treni Keras gibi üst düzey API'leri kullanan modeller.
Ayrıca, modeliniz için en iyi çözümü seçmenize olanak tanıyan birçok soyutlama derecesine sahiptir. TensorFlow ayrıca Makine Öğrenimi modellerini buluta, tarayıcıya veya kendi cihazınıza dağıtmanıza da olanak tanır.
Nesne tanıma, konuşma tanıma ve diğerleri gibi işler için en etkili araçtır. Yapay gelişimine yardımcı olur. nöral ağlar çok sayıda veri kaynağıyla ilgilenmesi gerekir.
Daha fazla okuma için TensorFlow ile ilgili hızlı kılavuzumuz burada.
8. keras
Keras ücretsiz ve açık kaynaklı bir Python tabanlı sinir ağı yapay zeka, derin öğrenme ve veri bilimi etkinlikleri için araç seti. Veri Biliminde, gözlemsel verileri (fotoğraflar veya ses) yorumlamak için sinir ağları da kullanılır.
Modeller oluşturmak, verileri grafiklendirmek ve verileri değerlendirmek için bir araçlar topluluğudur. Ayrıca, hızlı bir şekilde içe aktarılabilen ve yüklenebilen önceden etiketlenmiş veri kümelerini de içerir.
Kullanımı kolay, çok yönlü ve keşif araştırması için ideal. Ayrıca, tamamen bağlı, evrişimli, havuzlama, tekrarlayan, gömme ve diğer Sinir Ağları formları oluşturmanıza olanak tanır.
Bu modeller, muazzam veri kümeleri ve sorunlar için tam teşekküllü bir Sinir Ağı oluşturmak üzere birleştirilebilir. Sinir ağlarını modellemek ve oluşturmak için harika bir kütüphane.
Kullanımı basittir ve geliştiricilere çok fazla esneklik sağlar. Keras, diğer Python makine öğrenimi paketlerine kıyasla yavaştır.
Bunun nedeni, önce arka uç altyapısını kullanan bir hesaplama grafiği oluşturması ve ardından işlemleri yürütmek için kullanmasıdır. Konu yeni araştırmalar yapmak olduğunda Keras inanılmaz derecede etkileyici ve uyarlanabilir.
9. PyTorch
PyTorch, aşağıdakiler için popüler bir Python paketidir. derin öğrenme ve makine öğrenimi. Devasa veri kümelerinde Derin Öğrenme ve Sinir Ağları uygulamak için Python tabanlı açık kaynaklı bir bilimsel bilgi işlem yazılımıdır.
Facebook, yüz tanıma ve otomatik etiketleme gibi etkinliklere yardımcı olan sinir ağları oluşturmak için bu araç setini kapsamlı bir şekilde kullanıyor.
PyTorch, derin öğrenme işlerini hızla tamamlamak isteyen veri bilimcileri için bir platformdur. Araç, GPU hızlandırma ile tensör hesaplamalarının yapılmasını sağlar.
Dinamik hesaplama ağları oluşturmak ve gradyanları otomatik olarak hesaplamak da dahil olmak üzere başka şeyler için de kullanılır.
Neyse ki PyTorch, maksimum esneklik ve hız sağlamak için makine öğrenimi ve derin öğrenme araştırmaları söz konusu olduğunda geliştiricilerin teori ve araştırmadan eğitim ve geliştirmeye kolayca geçiş yapmalarını sağlayan harika bir pakettir.
10 NLTK
NLTK (Doğal Dil Araç Takımı), veri bilimcileri için popüler bir Python paketidir. Metin etiketleme, simgeleştirme, anlamsal akıl yürütme ve doğal dil işlemeyle ilgili diğer görevler NLTK ile gerçekleştirilebilir.
NLTK, daha karmaşık yapay zekayı tamamlamak için de kullanılabilir (Yapay Zeka) Meslekler. NLTK, başlangıçta, dilsel model ve bilişsel teori gibi farklı AI ve makine öğrenimi öğretim paradigmalarını desteklemek için oluşturuldu.
Şu anda gerçek dünyada AI algoritması ve öğrenme modeli geliştirmeyi yönetiyor. Prototip oluşturma ve araştırma sistemleri geliştirme platformu olarak kullanılmasının yanı sıra, bir öğretim aracı ve bireysel bir çalışma aracı olarak kullanım için kapsamlı bir şekilde benimsenmiştir.
Sınıflandırma, ayrıştırma, anlamsal akıl yürütme, kök çıkarma, etiketleme ve simgeleştirme desteklenir.
Sonuç
Bu, veri bilimi için ilk on Python kitaplığını sonuçlandırıyor. Python veri bilimi kitaplıkları, veri bilimi ve makine öğrenimi daha popüler hale geldikçe düzenli olarak güncellenmektedir.
Veri Bilimi için birkaç Python kitaplığı vardır ve kullanıcının seçimi çoğunlukla üzerinde çalıştıkları proje türüne göre belirlenir.
Yorum bırak