Visión general
- Sepa cuáles son las 13 principales bibliotecas de ciencia de datos en python
- Encuentre recursos adecuados para aprender sobre estas bibliotecas de Python para ciencia de datos
- De ninguna manera esta lista es exhaustiva. Siéntase libre de agregar más en los comentarios.
Introducción
Python se ha convertido rápidamente en el lenguaje de referencia en el espacio de la ciencia de datos y es una de las primeras cosas que buscan los reclutadores en el conjunto de habilidades de un científico de datos, no hay duda al respecto. ¡Se ha clasificado constantemente en el primer lugar en las encuestas globales de ciencia de datos y su popularidad generalizada solo sigue aumentando!
Pero, ¿qué hace que Python sea tan especial para los científicos de datos?
Al igual que nuestro cuerpo humano consta de múltiples órganos para múltiples tareas y un corazón para mantenerlos en funcionamiento, de manera similar, el núcleo de Python nos proporciona el lenguaje de alto nivel, fácil de codificar, orientado a objetos y de alto nivel (el corazón). Tenemos diferentes bibliotecas para cada tipo de trabajo como matemáticas, minería de datos, exploración de datos y visualización (los órganos).
Es de suma importancia que dominemos todas y cada una de las bibliotecas, estas son las bibliotecas principales y no se cambiarán de la noche a la mañana. los Programa AI y ML BlackBelt + ayudarlo a dominar estas 13 bibliotecas junto con muchas más.
Eso no es todo, obtendrá sesiones de tutoría personalizadas en las que su mentor experto personalizará la ruta de aprendizaje de acuerdo con sus necesidades profesionales.
¡Aprendamos sobre las 13 bibliotecas de Python principales para la ciencia de datos que debe dominar!
¡Antes de comenzar, tengo un recurso adicional para ti! Python es un lenguaje diverso y es difícil recordar todas y cada una de las líneas de sintaxis, así que aquí está el enlace a la hoja de trucos de Python para ayudarlo.
Tabla de contenido
- NumPy
- Ciencia
- Hermosa Sopa
- Deshilvanado
- Pandas
- Matplotlib
- Plotly
- Seaborn
- Aprender Scikit
- PyCaret
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
Matemáticas
NumPy
NumPy es una de las bibliotecas de Python más esenciales para la informática científica y se utiliza mucho para las aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. NumPy son las siglas de NUMerical PYthon. Los algoritmos de aprendizaje automático son computacionalmente complejos y requieren operaciones de matriz multidimensionales. NumPy proporciona soporte para grandes objetos de matriz multidimensionales y varias herramientas para trabajar con ellos.
¡Varias otras bibliotecas que vamos a discutir más a fondo como Pandas, Matplotlib y Scikit-learn están construidas sobre esta increíble biblioteca! Tengo el recurso adecuado para que comiences con NumPy:
Ciencia
SciPy (Scientific Python) es la biblioteca de referencia cuando se trata de informática científica que se utiliza mucho en los campos de las matemáticas, la ciencia y la ingeniería. Es equivalente a usar Matlab, que es una herramienta de pago.
SciPy, como dice la documentación, «proporciona muchas rutinas numéricas eficientes y fáciles de usar, como rutinas para la integración y optimización numéricas». Está construido sobre la biblioteca NumPy.
Procesamiento de datos
Hermosa Sopa
Hermosa Sopa es una increíble biblioteca de análisis en Python que permite el raspado web a partir de documentos HTML y XML.
Hermosa Sopa detecta automáticamente las codificaciones y maneja con elegancia los documentos HTML incluso con caracteres especiales. Podemos navegar por un documento analizado y encontrar lo que necesitamos, lo que hace que extraer los datos de las páginas web sea rápido y sencillo. En este artículo, aprenderemos cómo construir web scrapers usando Beautiful Soup en detalle.
Scrapy
Scrapy es un Pitón marco para web scraping a gran escala. Le brinda todas las herramientas que necesita para extraer datos de sitios web, proceso como desee y guárdelos en su lugar preferido. estructura y formato.
Puede aprender todo sobre el web scraping y la minería de datos en este artículo:
Exploración y visualización de datos
Pandas
Desde la exploración de datos hasta la visualización y el análisis: ¡Pandas es la biblioteca todopoderosa que debe dominar!
Pandas es un paquete de código abierto. Le ayuda a realizar análisis de datos y manipulación de datos en lenguaje Python. Además, nos proporciona estructuras de datos rápidas y flexibles que facilitan el trabajo con datos relacionales y estructurados.
Si eres nuevo en Pandas, definitivamente deberías consultar este curso gratuito:
Matplotlib
Matplotlib es la biblioteca más popular para la exploración y visualización de datos en el ecosistema de Python. Todas las demás bibliotecas se basan en esta biblioteca.
Matplotlib ofrece un sinfín de gráficos y personalizaciones, desde histogramas hasta diagramas de dispersión, matplotlib establece una variedad de colores, temas, paletas y otras opciones para personalizar y personalizar nuestros diagramas. matplotlib es útil ya sea que esté realizando la exploración de datos para un proyecto de aprendizaje automático o creando un informe para las partes interesadas, ¡seguramente es la biblioteca más práctica!
Si recién está comenzando, tengo algunos recursos que lo ayudarán a comenzar:
Plotly
Plotly es una biblioteca de visualización de datos gratuita y de código abierto. Personalmente, amo esta biblioteca debido a sus gráficos interactivos, listos para publicación y de alta calidad. Gráficos de caja, mapas de calor y gráficos de burbujas son algunos ejemplos de los tipos de gráficos disponibles.
Es una de las mejores herramientas de visualización de datos disponibles, construida sobre la biblioteca de visualización D3.js, HTML y CSS. Se crea utilizando Python y el marco de Django. Entonces, si está buscando explorar datos o simplemente desea impresionar a sus partes interesadas, ¡plotly es el camino a seguir!
Este es un excelente recurso práctico para comenzar:
Seaborn
Seaborn es una biblioteca de visualización de datos gratuita y de código abierto basada en Matplotlib. Muchos científicos de datos prefieren seaborn sobre matplotlib debido a su interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos.
Seaborn proporciona funciones sencillas que le ayudarán a concentrarse en la trama y ahora en cómo dibujarla. Seaborn es una biblioteca esencial que debes dominar. Aquí hay un gran recurso para pagar:
Aprendizaje automático
Aprender Scikit
Sklearn es la navaja suiza de las bibliotecas de ciencia de datos. Es una herramienta indispensable en su arsenal de ciencia de datos que abrirá un camino a través de obstáculos aparentemente inexpugnables. En palabras simples, se usa para hacer modelos de aprendizaje automático.
Scikit-learn es probablemente la biblioteca más útil para el aprendizaje automático en Python. La biblioteca sklearn contiene muchas herramientas eficientes para el aprendizaje automático y el modelado estadístico, que incluyen clasificación, regresión, agrupación y reducción de dimensionalidad.
Sklearn es una biblioteca de Python obligatoria que debes dominar. DataPeaker ofrece un curso gratuito sobre este tema. Puede consultar los recursos aquí:
PyCaret
¿Estás cansado de escribir interminables líneas de código para construir tu modelo de aprendizaje automático? ¡PyCaret es el camino a seguir!
PyCaret es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto en Python que lo ayuda desde la preparación de datos hasta la implementación del modelo. Le ayuda a ahorrar toneladas de tiempo al ser una biblioteca de código bajo.
Es una biblioteca de aprendizaje automático fácil de usar que lo ayudará a realizar experimentos de aprendizaje automático de un extremo a otro, ya sea imputando valores perdidos, codificando datos categóricos, ingeniería de características, ajuste de hiperparámetros o construyendo modelos de conjuntos. Este es un excelente recurso para que aprenda PyCaret desde cero:
TensorFlow
A lo largo de los años, TensorFlow, desarrollado por el equipo de Google Brain, ha ganado fuerza y se ha convertido en la biblioteca de vanguardia en lo que respecta al aprendizaje automático y al aprendizaje profundo. TensorFlow tuvo su primer lanzamiento público en 2015. En ese momento, el panorama de aprendizaje profundo en evolución para desarrolladores e investigadores estaba ocupado por Caffe y Theano. En poco tiempo, TensorFlow emergió como la biblioteca más popular para el aprendizaje profundo.
TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático de un extremo a otro que incluye herramientas, bibliotecas y recursos para que la comunidad de investigación impulse el estado del arte en el aprendizaje profundo y los desarrolladores de la industria para crear aplicaciones con tecnología ML y DL.
Para ser un científico de datos preparado para el futuro, aquí hay algunos recursos para aprender TensorFlow:
Keras
Keras es una API de aprendizaje profundo escrita en Python, que se ejecuta sobre la plataforma de aprendizaje automático. TensorFlow. Fue desarrollado con un enfoque en permitir una experimentación rápida. Según Keras – «Ser capaz de pasar de la idea al resultado lo más rápido posible es clave para hacer una buena investigación.«
Muchos prefieren Keras a TensorFlow, debido a su «experiencia de usuario» mucho mejor, Keras fue desarrollado en Python y, por lo tanto, la facilidad de comprensión por parte de los desarrolladores de Python. Es fácil de usar y, sin embargo, una biblioteca muy poderosa.
Algunos recursos para consultar:
PyTorch
Muchos entusiastas de la ciencia de datos elogian a Pytorch como el mejor marco de aprendizaje profundo (ese es un debate para más adelante). Ha ayudado a acelerar la investigación de los modelos de aprendizaje profundo al hacerlos computacionalmente más rápidos y menos costosos.
PyTorch es una biblioteca basada en Python que proporciona máxima flexibilidad y velocidad. Algunas de las características de Pytorch son las siguientes:
- Listo para producción
- Entrenamiento distribuido
- Ecosistema robusto
- Soporte en la nube
¿Emocionado? Puede obtener más información sobre PyTorch aquí:
Notas finales
Python es un lenguaje poderoso pero simple para todas sus tareas de aprendizaje automático.
En este artículo, analizamos 13 bibliotecas que lo ayudarán a lograr sus objetivos de ciencia de datos, como matemáticas, minería de datos, exploración y visualización de datos, aprendizaje automático.
Desde una perspectiva de ciencia de datos, puede dominar todas estas bibliotecas y muchas más como parte de Programa de IA y ML Blackbelt + de DataPeaker. Obtendrá una sesión de tutoría personalizada en la que su ruta de aprendizaje se personalizará de acuerdo con sus necesidades profesionales.
¿Tiene alguna otra biblioteca favorita que debamos conocer? ¡Házmelo saber en los comentarios!
