Vue d'ensemble
- Savoir ce que le 13 principales bibliothèques de science des données en python
- Trouvez des ressources appropriées pour en savoir plus sur ces bibliothèques Python pour la science des données
- Cette liste n'est en aucun cas exhaustive.. N'hésitez pas à en rajouter dans les commentaires..
introduction
Python est rapidement devenu le langage de référence dans l'espace de la science des données et est l'une des premières choses que les recruteurs recherchent dans les compétences d'un scientifique des données., Aucun doute là dessus. Il s'est toujours classé numéro un dans les sondages mondiaux sur la science des données et sa popularité généralisée ne cesse d'augmenter !!
Mais, Qu'est-ce qui rend Python si spécial pour les scientifiques des données?
Comme notre corps humain, il se compose de plusieurs organes pour de multiples tâches et d'un cœur pour les faire fonctionner., de la même manière, Le noyau Python nous fournit le langage de haut niveau, facile à coder, orienté objet et de haut niveau (le coeur). Nous avons différentes bibliothèques pour chaque type de travail comme les mathématiques, exploration de données, exploration et visualisation des données (les organes).
Il est de la plus haute importance que nous maîtrisons chacune des bibliothèques, ce sont les bibliothèques principales et ne seront pas modifiées du jour au lendemain. Les Programme IA et ML BlackBelt + vous aider à maîtriser ces 13 bibliothèques et bien d'autres.
Ce n'est pas tout, vous obtiendrez des sessions de tutorat personnalisées où votre mentor expert personnalisera le parcours d'apprentissage en fonction de vos besoins professionnels.
Apprenons-en 13 Meilleures bibliothèques Python pour la science des données que vous devez maîtriser!
Avant de commencer, J'ai une ressource supplémentaire pour vous! Python est un langage diversifié et il est difficile de se souvenir de chaque ligne de syntaxe, voici donc le lien vers l'aide-mémoire python pour vous aider.
Table des matières
- NumPy
- Science
- Belle soupe
- Deshilvanado
- Pandas
- Matplotlib
- comploter
- Seaborn
- Apprendre Scikit
- PyCaret
- TensorFlow
- Dur
- PyTorche
Matematiques
NumPy
NumPy est l'une des bibliothèques Python les plus essentielles pour le calcul scientifique et est largement utilisée pour les applications d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. NumPy signifie PYthon numérique. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont complexes sur le plan informatique et nécessitent des opérations de tableau multidimensionnelles. NumPy prend en charge les grands objets de tableau multidimensionnel et divers outils pour travailler avec eux.
Diverses autres bibliothèques dont nous allons discuter plus loin telles que Pandas, Matplotlib et Scikit-learn sont construits sur cette incroyable bibliothèque! J'ai la bonne ressource pour vous aider à démarrer avec NumPy:
Science
SciPy (Python scientifique) est la bibliothèque de référence en matière de calcul scientifique largement utilisée dans les domaines des mathématiques, sciences et ingénierie. Cela équivaut à utiliser Matlab, qu'est-ce qu'un outil de paiement.
SciPy, comme le dit la documentation, “fournit de nombreuses routines numériques efficaces et faciles à utiliser, comme routines d'intégration et d'optimisation numériques”. Il est construit sur la bibliothèque NumPy.
Traitement de l'information
Belle soupe
Belle soupe est une incroyable bibliothèque d'analyse Python qui permet le grattage Web à partir de documents HTML et XML.
Belle soupe détecte automatiquement les encodages et gère avec élégance les documents HTML, même avec des caractères spéciaux. Nous pouvons naviguer dans un document analysé et trouver ce dont nous avons besoin, ce qui rend l'extraction de données à partir de pages Web rapide et facile. Dans cet article, nous apprendrons comment créer des grattoirs Web en utilisant Beautiful Soup en détail.
grattant
Scrap est un Piton cadre pour le grattage Web à grande échelle. Il vous donne tous les outils dont vous avez besoin pour Extraire données du site Web, traiter comme vous le souhaitez et enregistrez-les dans votre endroit préféré. structure et formater.
Vous pouvez tout savoir sur le web scraping et l'exploration de données dans cet article.:
Exploration et visualisation des données
Pandas
De l'exploration des données à la visualisation et à l'analyse: Pandas est la bibliothèque toute puissante que vous devez maîtriser !!
Pandas est un package open source. Vous aide à effectuer des analyses et des manipulations de données en langage Python. En outre, nous fournit des structures de données rapides et flexibles qui facilitent le travail avec des données relationnelles et structurées.
Si vous êtes nouveau sur les Pandas, vous devriez certainement consulter ce cours gratuit:
Matplotlib
Matplotlib est la bibliothèque la plus populaire pour l'exploration et la visualisation de données dans l'écosystème Python. Toutes les autres bibliothèques sont basées sur cette bibliothèque.
Matplotlib offre des graphismes et des personnalisations sans fin, des histogrammes aux nuages de points, matplotlib définit une variété de couleurs, les sujets, palettes et autres options pour personnaliser et personnaliser nos diagrammes. matplotlib est utile si vous faites de l'exploration de données pour un projet d'apprentissage automatique ou créez un rapport pour les parties prenantes, C'est sûrement la bibliothèque la plus pratique!
Si vous venez de commencer, J'ai quelques ressources pour vous aider à démarrer:
comploter
Plotly est une bibliothèque de visualisation de données gratuite et open source. Personnellement, j'aime cette bibliothèque à cause de ses graphiques interactifs, prêt pour la publication et de haute qualité. Boîtes à moustaches, Les cartes thermiques et les graphiques à bulles sont quelques exemples des types de graphiques disponibles.
C'est l'un des meilleurs outils de visualisation de données disponibles, construit sur la bibliothèque d'affichage D3.js, HTML et CSS. Il est créé en utilisant Python et le framework Django. Ensuite, si vous cherchez à explorer des données ou si vous voulez simplement impressionner vos parties prenantes, Plotly est la voie à suivre!
C'est une excellente ressource pour commencer:
Seaborn
Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données gratuite et open source basée sur Matplotlib. De nombreux scientifiques des données préfèrent seaborn à matplotlib en raison de son interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants et informatifs..
Seaborn fournit des fonctionnalités simples pour vous aider à vous concentrer sur l'intrigue et maintenant comment la dessiner. Seaborn est une bibliothèque indispensable que vous devez maîtriser. Voici une excellente ressource pour payer:
Apprentissage automatique
Apprendre Scikit
Sklearn est le couteau suisse des bibliothèques de science des données. C'est un outil indispensable dans votre arsenal de science des données qui vous permettra de vous frayer un chemin à travers des obstacles apparemment imprenables.. En mots simples, utilisé pour créer des modèles d'apprentissage automatique.
Scikit-learn est probablement la bibliothèque la plus utile pour l'apprentissage automatique en Python. La bibliothèque sklearn contient de nombreux outils efficaces pour l'apprentissage automatique et la modélisation statistique, qui incluent la classification, régression, regroupement et réduction de dimensionnalité.
Sklearn est une bibliothèque Python obligatoire que vous devez maîtriser. DataPeaker propose un cours gratuit sur ce sujet. Vous pouvez consulter les ressources ici:
PyCaret
Fatigué d'écrire des lignes de code sans fin pour construire votre modèle d'apprentissage automatique? PyCaret est la voie à suivre!
PyCaret est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source en Python qui vous aide de la préparation des données à la mise en œuvre du modèle. Vous aide à gagner du temps en étant une bibliothèque low-code.
Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage automatique facile à utiliser qui vous aidera à exécuter des expériences d'apprentissage automatique de bout en bout., soit en imputant les valeurs manquantes, encodage de données catégorielles, ingénierie des fonctionnalités, réglage d'hyperparamètres ou modèles d'ensembles de construction. Ceci est une excellente ressource pour vous d'apprendre PyCaret à partir de zéro:
TensorFlow
Au fil des ans, TensorFlow, développé par l'équipe Google Brain, a gagné du terrain et est devenue la bibliothèque de pointe en matière d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. TensorFlow a eu sa première version publique en 2015. À ce moment là, le paysage évolutif de l'apprentissage en profondeur pour les développeurs et les chercheurs a été occupé par Caffe et Theano. En peu de temps, TensorFlow est devenu la bibliothèque la plus populaire pour l'apprentissage en profondeur.
TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage automatique de bout en bout qui comprend des outils, Bibliothèques et ressources pour la communauté de recherche pour faire progresser l'état de l'art en matière d'apprentissage en profondeur et les développeurs de l'industrie pour créer des applications avec la technologie ML et DL.
Être un data scientist prêt pour l'avenir, voici quelques ressources pour apprendre TensorFlow:
Dur
Keras est une API d'apprentissage en profondeur écrite en Python, fonctionnant sur la plate-forme d'apprentissage automatique. TensorFlow. Il a été développé dans le but de permettre une expérimentation rapide. D'après Keras – “Pouvoir passer de l'idée au résultat le plus rapidement possible est la clé d'une bonne recherche..“
Beaucoup préfèrent Keras à TensorFlow, à cause de son “expérience utilisateur” beaucoup mieux, Keras a été développé en Python et, donc, la facilité de compréhension par les développeurs Python. Il est facile à utiliser et, cependant, une bibliothèque très puissante.
Quelques ressources à consulter:
PyTorche
De nombreux passionnés de science des données louent Pytorch comme le meilleur framework d'apprentissage en profondeur (c'est un débat pour plus tard). Il a contribué à accélérer l'étude des modèles d'apprentissage en profondeur en les rendant plus rapides et moins coûteux en termes de calcul..
PyTorch est une bibliothèque basée sur Python qui offre une flexibilité et une vitesse maximales. Certaines des caractéristiques de Pytorch sont les suivantes:
- Prêt pour la fabrication
- Formation distribuée
- Écosystème robuste
- Prise en charge du cloud
Excité? Vous pouvez en savoir plus sur PyTorch ici:
Remarques finales
Python est un langage puissant mais simple pour toutes vos tâches d'apprentissage automatique.
Dans cet article, nous analysons 13 bibliothèques pour vous aider à atteindre vos objectifs en science des données, comme les maths, exploration de données, exploration et visualisation des données, apprentissage automatique.
Du point de vue de la science des données, vous pouvez maîtriser toutes ces bibliothèques et bien d'autres dans le cadre de Programme de ceinture noire d'IA et de ML + de DataPeaker. Vous bénéficierez d'une session de tutorat personnalisée où votre parcours d'apprentissage sera personnalisé en fonction de vos besoins professionnels.
Avez-vous d'autres bibliothèques préférées que nous devrions connaître ?? Faites-moi savoir dans les commentaires!!
