Überblick
- Wissen Sie, was 13 Hauptbibliotheken für Data Science in Python
- Finden Sie geeignete Ressourcen, um mehr über diese Python-Bibliotheken für die Datenwissenschaft zu erfahren
- Diese Liste ist keineswegs vollständig.. Fühlen Sie sich frei, mehr in den Kommentaren hinzuzufügen..
Einführung
Python hat sich schnell zur Referenzsprache im Bereich Data Science entwickelt und ist eines der ersten Dinge, nach denen Personalvermittler bei den Fähigkeiten eines Data Scientists suchen., Daran besteht kein Zweifel. In globalen Data-Science-Umfragen belegt es durchweg Platz eins und seine Popularität nimmt ständig zu!!
Aber, Was Python für Data Scientists so besonders macht?
Wie unser menschlicher Körper besteht er aus mehreren Organen für vielfältige Aufgaben und einem Herz, um sie am Laufen zu halten., ähnlich, Python-Kern liefert uns die Hochsprache, einfach zu codieren, objektorientiert und auf hohem Niveau (das Herz). Wir haben verschiedene Bibliotheken für jede Art von Arbeit wie Mathematik, Data-Mining, Datenexploration und Visualisierung (die Organe).
Es ist von größter Bedeutung, dass wir jede einzelne der Bibliotheken beherrschen, Dies sind die Hauptbibliotheken und werden nicht über Nacht geändert. das KI- und ML-BlackBelt-Programm + helfe dir diese zu meistern 13 Bibliotheken und viele mehr.
Das ist nicht alles, Sie erhalten personalisierte Tutoring-Sitzungen, bei denen Ihr erfahrener Mentor den Lernpfad an Ihre beruflichen Bedürfnisse anpasst.
Lass uns mehr darüber erfahren 13 Top Python-Bibliotheken für Data Science, die Sie beherrschen müssen!
Bevor es losgeht, Ich habe eine zusätzliche Ressource für Sie! Python ist eine vielfältige Sprache und es ist schwierig, sich jede einzelne Syntaxzeile zu merken, Hier ist also der Link zum Python-Spickzettel, um Ihnen zu helfen.
Inhaltsverzeichnis
- NumPy
- Wissenschaft
- Schöne Suppe
- Deshilvanado
- Pandas
- Matplotlib
- Handlung
- Seaborn
- Scikit lernen
- PyCaret
- TensorFlow
- Schwer
- PyTorch
Mathematik
NumPy
NumPy ist eine der wichtigsten Python-Bibliotheken für wissenschaftliches Rechnen und wird häufig für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Anwendungen verwendet. NumPy steht für NUMerical PYthon. Algorithmen für maschinelles Lernen sind rechnerisch komplex und erfordern mehrdimensionale Array-Operationen. NumPy bietet Unterstützung für große mehrdimensionale Array-Objekte und verschiedene Werkzeuge, um mit ihnen zu arbeiten.
Verschiedene andere Bibliotheken, die wir weiter besprechen werden, wie Pandas, Matplotlib und Scikit-learn basieren auf dieser erstaunlichen Bibliothek! Ich habe die richtige Ressource, um Ihnen den Einstieg in NumPy zu erleichtern:
Wissenschaft
SciPy (Wissenschaftliches Python) ist die Referenzbibliothek für wissenschaftliches Rechnen, die in der Mathematik weit verbreitet ist, Wissenschaft und Ingenieurswesen. Es entspricht der Verwendung von Matlab, Was ist ein Zahlungstool?.
SciPy, wie in der dokumentation steht, “bietet viele effiziente und einfach zu bedienende Nummernroutinen, als Routinen zur numerischen Integration und Optimierung”. Es basiert auf der NumPy-Bibliothek.
Datenverarbeitung
Schöne Suppe
Schöne Suppe ist eine erstaunliche Python-Parsing-Bibliothek, die Web-Scraping aus HTML- und XML-Dokumenten ermöglicht.
Schöne Suppe erkennt automatisch Codierungen und behandelt HTML-Dokumente auch mit Sonderzeichen elegant. Wir können durch ein geparstes Dokument navigieren und finden, was wir brauchen, was das Extrahieren von Daten aus Webseiten schnell und einfach macht. In diesem Artikel, wir werden im Detail lernen, wie man mit Beautiful Soup Web Scraper baut.
kratzig
Scrapy ist ein Felshaken Framework für groß angelegtes Web Scraping. Es gibt Ihnen alle Werkzeuge, die Sie brauchen, um Extrakt Website-Daten, Prozess nach Belieben und speichern Sie sie an Ihrem bevorzugten Ort. Struktur und formatieren.
In diesem Artikel erfahren Sie alles über Web Scraping und Data Mining.:
Datenexploration und -visualisierung
Pandas
Von der Datenexploration bis zur Visualisierung und Analyse: Pandas ist die allmächtige Bibliothek, die Sie beherrschen müssen!!
Pandas ist ein Open-Source-Paket. Hilft Ihnen bei der Durchführung von Datenanalysen und Datenmanipulationen in Python-Sprache. Was ist mehr, stellt uns schnelle und flexible Datenstrukturen zur Verfügung, die das Arbeiten mit relationalen und strukturierten Daten erleichtern.
Wenn Sie neu bei Pandas sind, diesen kostenlosen Kurs solltest du dir unbedingt ansehen:
Matplotlib
Matplotlib ist die beliebteste Bibliothek für die Datenexploration und -visualisierung im Python-Ökosystem. Alle anderen Bibliotheken basieren auf dieser Bibliothek.
Matplotlib bietet endlose Grafiken und Anpassungen, von Histogrammen zu Streudiagrammen, matplotlib setzt eine Vielzahl von Farben, Themen, Paletten und andere Optionen zum Anpassen und Personalisieren unserer Diagramme. matplotlib ist nützlich, egal ob Sie die Datenexploration für ein Machine-Learning-Projekt durchführen oder einen Bericht für Stakeholder erstellen, Es ist sicherlich die praktischste Bibliothek!
Wenn du gerade erst anfängst, Ich habe einige Ressourcen, die Ihnen den Einstieg erleichtern:
Handlung
Plotly ist eine kostenlose Open-Source-Bibliothek zur Datenvisualisierung. Persönlich, Ich liebe diese Bibliothek wegen ihrer interaktiven Grafiken, publikationsreif und hochwertig. Boxplots, Heatmaps und Blasendiagramme sind einige Beispiele für die verfügbaren Diagrammtypen.
Es ist eines der besten verfügbaren Datenvisualisierungstools, baut auf der D3.js-Display-Bibliothek auf, HTML und CSS. Es wird mit Python und dem Django-Framework erstellt. Dann, wenn Sie Daten untersuchen oder einfach nur Ihre Stakeholder beeindrucken möchten, Plotly ist der richtige Weg!
Dies ist eine großartige Ressource für den Einstieg:
Seaborn
Seaborn ist eine kostenlose Open-Source-Datenvisualisierungsbibliothek basierend auf Matplotlib. Viele Datenwissenschaftler bevorzugen Seaborn gegenüber Matplotlib aufgrund seiner High-Level-Schnittstelle zum Zeichnen attraktiver und informativer statistischer Grafiken..
Seaborn bietet einfache Funktionen, die Ihnen helfen, sich auf die Handlung zu konzentrieren und jetzt wie man sie zeichnet. Seaborn ist eine unverzichtbare Bibliothek, die Sie beherrschen müssen. Hier ist eine großartige Ressource zum Bezahlen:
Maschinelles Lernen
Scikit lernen
Sklearn ist das Schweizer Taschenmesser der Data Science Libraries. Es ist ein unverzichtbares Werkzeug in Ihrem Data-Science-Arsenal, das Ihnen den Weg durch scheinbar uneinnehmbare Hindernisse bahnt.. In einfachen Worten, verwendet, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
Scikit-learn ist wahrscheinlich die nützlichste Bibliothek für maschinelles Lernen in Python. Die sklearn-Bibliothek enthält viele effiziente Tools für maschinelles Lernen und statistische Modellierung, die eine Klassifizierung beinhalten, Rückschritt, Gruppierung und Dimensionsreduktion.
Sklearn ist eine obligatorische Python-Bibliothek, die Sie beherrschen müssen. DataPeaker bietet einen kostenlosen Kurs zu diesem Thema an. Sie können die Ressourcen hier überprüfen:
PyCaret
Sie haben es satt, endlose Codezeilen zu schreiben, um Ihr Modell für maschinelles Lernen zu erstellen? PyCaret ist der richtige Weg!
PyCaret ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen in Python, die Sie von der Datenaufbereitung bis zur Modellimplementierung unterstützt. Hilft Ihnen, viel Zeit zu sparen, indem Sie eine Low-Code-Bibliothek sind.
Es handelt sich um eine benutzerfreundliche Bibliothek für maschinelles Lernen, mit der Sie End-to-End-Experimente für maschinelles Lernen durchführen können., entweder fehlende Werte unterstellen, kategoriale Daten codieren, Feature-Engineering, Hyperparameter-Tuning oder Baukastenmodelle. Dies ist eine ausgezeichnete Ressource für Sie, um PyCaret von Grund auf neu zu lernen:
TensorFlow
Über die Jahre, TensorFlow, entwickelt vom Google Brain-Team, hat an Bedeutung gewonnen und ist zur State-of-the-Art-Bibliothek in Sachen Machine Learning und Deep Learning geworden. TensorFlow hatte seine erste öffentliche Veröffentlichung in 2015. In diesem Moment, die sich entwickelnde Deep-Learning-Landschaft für Entwickler und Forscher wurde von Caffe und Theano besetzt. Demnächst, TensorFlow hat sich zur beliebtesten Bibliothek für Deep Learning entwickelt.
TensorFlow ist eine End-to-End-Bibliothek für maschinelles Lernen, die Tools enthält, Bibliotheken und Ressourcen für die Forschungsgemeinschaft, um den Stand der Technik im Bereich Deep Learning voranzutreiben, und Industrieentwickler, um Anwendungen mit ML- und DL-Technologie zu erstellen.
Ein Data Scientist zu sein, bereit für die Zukunft, Hier sind einige Ressourcen zum Erlernen von TensorFlow:
Schwer
Keras ist eine in Python geschriebene Deep-Learning-API, läuft auf der Machine-Learning-Plattform. TensorFlow. Es wurde mit dem Fokus darauf entwickelt, ein schnelles Experimentieren zu ermöglichen. Laut Keras – “Die Möglichkeit, so schnell wie möglich von der Idee zum Ergebnis zu gelangen, ist der Schlüssel zu guter Forschung..“
Viele bevorzugen Keras gegenüber TensorFlow, wegen seiner “Benutzererfahrung” besser, Keras wurde in Python entwickelt und, Daher, die leichte Verständlichkeit durch Python-Entwickler. Es ist einfach zu bedienen und, aber trotzdem, eine sehr mächtige Bibliothek.
Einige Ressourcen, die Sie konsultieren sollten:
PyTorch
Viele Data-Science-Enthusiasten loben Pytorch als das beste Deep-Learning-Framework (das ist eine Debatte für später). Es hat dazu beigetragen, die Untersuchung von Deep-Learning-Modellen zu beschleunigen, indem es rechnerisch schneller und kostengünstiger gemacht wurde.
PyTorch ist eine Python-basierte Bibliothek, die maximale Flexibilität und Geschwindigkeit bietet. Einige der Funktionen von Pytorch sind wie folgt:
- Bereit für die Produktion
- Verteiltes Training
- Robustes Ökosystem
- Cloud-Unterstützung
Aufgeregt? Mehr über PyTorch erfahren Sie hier:
Abschließende Anmerkungen
Python ist eine leistungsstarke und dennoch einfache Sprache für alle Ihre maschinellen Lernaufgaben.
In diesem Artikel, wir analysieren 13 Bibliotheken, die Ihnen helfen, Ihre Data Science-Ziele zu erreichen, wie Mathe, Data-Mining, Datenexploration und Visualisierung, maschinelles Lernen.
Aus datenwissenschaftlicher Sicht, Sie können all diese Bibliotheken und viele mehr als Teil von KI- und ML-Blackbelt-Programm + de DataPeaker. Sie erhalten eine personalisierte Tutoring-Sitzung, in der Ihr Lernpfad an Ihre beruflichen Bedürfnisse angepasst wird.
Haben Sie andere Lieblingsbibliotheken, die wir kennen sollten?? Lass es mich in den Kommentaren wissen!!
