Panoramica
- sapere cosa c'è 13 principali librerie di data science in python
- Trova le risorse adatte per conoscere queste librerie Python per la scienza dei dati
- Questo elenco non è affatto esaustivo.. Sentiti libero di aggiungere altro nei commenti..
introduzione
Python è diventato rapidamente il linguaggio di riferimento nello spazio della scienza dei dati ed è una delle prime cose che i reclutatori cercano nel set di competenze di uno scienziato dei dati., Nessun dubbio su questo. Si è costantemente classificato al primo posto nei sondaggi globali sulla scienza dei dati e la sua popolarità diffusa continua ad aumentare!!
Ma, Cosa rende Python così speciale per i data scientist?
Come il nostro corpo umano, è costituito da più organi per molteplici compiti e un cuore per farli funzionare., allo stesso modo, Il kernel Python ci fornisce il linguaggio di alto livello, facile da codificare, orientato agli oggetti e di alto livello (il cuore). Abbiamo diverse librerie per ogni tipo di lavoro come la matematica, estrazione dei dati, esplorazione e visualizzazione dei dati (gli organi).
È della massima importanza padroneggiare ognuna delle biblioteche, queste sono le biblioteche principali e non verranno cambiate dall'oggi al domani. il Programma AI e ML BlackBelt + aiutarti a padroneggiarli 13 biblioteche insieme a molte altre.
Non è tutto, otterrai sessioni di tutoraggio personalizzate in cui il tuo mentore esperto personalizzerà il percorso di apprendimento in base alle tue esigenze professionali.
Impariamo a conoscere 13 Le migliori librerie Python per la scienza dei dati che devi padroneggiare!
Prima di cominciare, Ho una risorsa in più per te! Python è un linguaggio diverso ed è difficile ricordare ogni singola riga di sintassi, quindi ecco il link al cheat sheet di Python per aiutarti.
Sommario
- NumPy
- Scienza
- Bella zuppa
- Deshilvanado
- panda
- Matplotlib
- trama
- Seaborn
- Impara Scikit
- PyCaret
- TensorFlow
- Duro
- PyTorch
Matematica
NumPy
NumPy è una delle librerie Python più essenziali per il calcolo scientifico ed è ampiamente utilizzata per l'apprendimento automatico e apprendimento profondoApprendimento profondo, Una sottodisciplina dell'intelligenza artificiale, si affida a reti neurali artificiali per analizzare ed elaborare grandi volumi di dati. Questa tecnica consente alle macchine di apprendere modelli ed eseguire compiti complessi, come il riconoscimento vocale e la visione artificiale. La sua capacità di migliorare continuamente man mano che vengono forniti più dati lo rende uno strumento chiave in vari settori, dalla salute.... NumPy sta per NUMerical PYthon. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono computazionalmente complessi e richiedono operazioni di array multidimensionali. NumPy fornisce supporto per oggetti array multidimensionali di grandi dimensioni e vari strumenti per lavorare con essi.
Varie altre librerie di cui parleremo ulteriormente come Pandas, Matplotlib e Scikit-learn sono costruiti su questa fantastica libreria! Ho la risorsa giusta per iniziare con NumPy:
Scienza
SciPy (Python scientifico) è la libreria di riferimento quando si tratta di calcolo scientifico ampiamente utilizzata nei campi della matematica, scienza e ingegneria. È equivalente all'utilizzo di Matlab, cos'è uno strumento di pagamento.
SciPy, come dice la documentazione, “fornisce molte routine numeriche efficienti e facili da usare, come routine per l'integrazione e l'ottimizzazione numerica”. È costruito sulla libreria NumPy.
Elaborazione dati
Bella zuppa
Bella zuppa è una straordinaria libreria di analisi Python che consente lo scraping web da documenti HTML e XML.
Bella zuppa rileva automaticamente le codifiche e gestisce elegantemente i documenti HTML anche con caratteri speciali. Possiamo navigare attraverso un documento analizzato e trovare ciò di cui abbiamo bisogno, che rende l'estrazione dei dati dalle pagine web facile e veloce. In questo articolo, impareremo come costruire raschietti web usando Beautiful Soup in dettaglio.
Scrapy
Scrapy è un Chiodo framework per web scraping su larga scala. Ti fornisce tutti gli strumenti necessari per estratto dati del sito web, processi come desideri e salvali nel posto che preferisci. struttura e formato.
Puoi imparare tutto su web scraping e data mining in questo articolo.:
Esplorazione e visualizzazione dei dati
panda
Dall'esplorazione dei dati alla visualizzazione e all'analisi: Pandas è l'onnipotente libreria che devi padroneggiare!!
Pandas è un pacchetto open source. Ti aiuta a eseguire l'analisi dei dati e la manipolazione dei dati in linguaggio Python. Cosa c'è di più, ci fornisce strutture dati veloci e flessibili che facilitano il lavoro con dati relazionali e strutturati.
Se non conosci i Panda, dovresti assolutamente dare un'occhiata a questo corso gratuito:
Matplotlib
Matplotlib è la libreria più popolare per l'esplorazione e la visualizzazione dei dati nell'ecosistema Python. Tutte le altre librerie sono basate su questa libreria.
Matplotlib offre infinite grafiche e personalizzazioni, a partire dal istogrammiGli istogrammi sono rappresentazioni grafiche che mostrano la distribuzione di un set di dati. Sono costruiti dividendo l'intervallo di valori in intervalli, oh "Bidoni", e il conteggio della quantità di dati che cadono in ogni intervallo. Questa visualizzazione consente di identificare i modelli, tendenze e variabilità dei dati in modo efficace, facilitare l'analisi statistica e il processo decisionale informato in varie discipline.... per spargere i grafici, matplotlib imposta una varietà di colori, temi, tavolozze e altre opzioni per personalizzare e personalizzare i nostri diagrammi. matplotlib è utile se stai eseguendo l'esplorazione dei dati per un progetto di apprendimento automatico o creando un report per le parti interessate, È sicuramente la libreria più pratica!
Se stai appena iniziando, Ho alcune risorse per aiutarti a iniziare:
trama
Plotly è una libreria di visualizzazione dei dati gratuita e open source. Personalmente, amo questa libreria per la sua grafica interattiva, pronto per la pubblicazione e di alta qualità. Box plot, Le mappe di calore e i grafici a bolle sono alcuni esempi dei tipi di grafici disponibili.
È uno dei migliori strumenti di visualizzazione dei dati disponibili, costruito sulla libreria di visualizzazione D3.js, HTML e CSS. Viene creato utilizzando Python e il framework Django. Quindi, se stai cercando di esplorare i dati o vuoi semplicemente impressionare i tuoi stakeholder, La trama è la strada da percorrere!
Questa è un'ottima risorsa per iniziare:
Seaborn
Seaborn è una libreria di visualizzazione dati gratuita e open source basata su Matplotlib. Molti data scientist preferiscono seaborn rispetto a matplotlib grazie alla sua interfaccia di alto livello per disegnare grafici statistici interessanti e informativi..
Seaborn offre funzionalità semplici per aiutarti a concentrarti sulla trama e ora su come disegnarla. Seaborn è una libreria essenziale che devi padroneggiare. Ecco un'ottima risorsa per cui pagare:
Apprendimento automatico
Impara Scikit
Sklearn è il coltellino svizzero delle biblioteche di data science. È uno strumento indispensabile nel tuo arsenale di data science che ti farà strada attraverso ostacoli apparentemente inespugnabili.. In parole semplici, utilizzato per creare modelli di apprendimento automatico.
Scikit-learn è probabilmente la libreria più utile per l'apprendimento automatico in Python. La libreria sklearn contiene molti strumenti efficienti per l'apprendimento automatico e la modellazione statistica, che includono la classificazione, regressione, raggruppamento e riduzione dimensionale.
Sklearn è una libreria Python obbligatoria che devi padroneggiare. DataPeaker offre un corso gratuito su questo argomento. Puoi controllare le risorse qui:
PyCaret
Stanco di scrivere infinite righe di codice per costruire il tuo modello di machine learning? PyCaret è la strada da percorrere!
PyCaret è una libreria di machine learning open source in Python che ti aiuta dalla preparazione dei dati all'implementazione del modello. Ti aiuta a risparmiare un sacco di tempo essendo una libreria a basso codice.
È una libreria di machine learning facile da usare che ti aiuterà a eseguire esperimenti di machine learning end-to-end., o imputando valori mancanti, codifica di dati categorici, ingegneria delle caratteristiche, ottimizzazione degli iperparametri o modelli di set di costruzione. Questa è una risorsa eccellente per imparare PyCaret da zero:
TensorFlow
Negli anni, TensorFlow, sviluppato dal team di Google Brain, ha guadagnato terreno ed è diventata la libreria all'avanguardia quando si tratta di machine learning e deep learning. TensorFlow ha avuto la sua prima versione pubblica in 2015. Al momento, il panorama in evoluzione del deep learning per sviluppatori e ricercatori è stato occupato da Caffe e Theano. Prossimamente, TensorFlow è emersa come la libreria più popolare per il deep learning.
TensorFlow è una libreria di machine learning end-to-end che include strumenti, Librerie e risorse per la comunità di ricerca per far progredire lo stato dell'arte nel deep learning e gli sviluppatori del settore per creare applicazioni con tecnologia ML e DL.
Essere uno scienziato dei dati pronto per il futuro, ecco alcune risorse per imparare TensorFlow:
Duro
Keras è un'API di deep learning scritta in Python, in esecuzione su piattaforma di apprendimento automatico. TensorFlow. È stato sviluppato con l'obiettivo di consentire una rapida sperimentazione. Secondo Keras – “Essere in grado di passare dall'idea al risultato il più rapidamente possibile è la chiave per fare una buona ricerca..“
Molti preferiscono Keras a TensorFlow, a causa sua “esperienza utente” meglio, Keras è stato sviluppato in Python e, così, la facilità di comprensione da parte degli sviluppatori Python. È facile da usare e, tuttavia, una libreria molto potente.
Alcune risorse da consultare:
PyTorch
Molti appassionati di data science elogiano Pytorch come il miglior framework di deep learning (questo è un dibattito per dopo). Ha contribuito ad accelerare l'indagine sui modelli di deep learning rendendoli computazionalmente più veloci e meno costosi.
PyTorch è una libreria basata su Python che offre la massima flessibilità e velocità. Alcune delle caratteristiche di Pytorch sono le seguenti:
- Pronto per la produzione
- FormazioneLa formazione è un processo sistematico volto a migliorare le competenze, conoscenze o abilità fisiche. Viene applicato in vari ambiti, come lo sport, Formazione e sviluppo professionale. Un programma di allenamento efficace include la pianificazione degli obiettivi, Pratica regolare e valutazione dei progressi. L'adattamento alle esigenze individuali e la motivazione sono fattori chiave per ottenere risultati di successo e sostenibili in qualsiasi disciplina.... distribuito
- Ecosistema robusto
- Supporto cloud
Emozionato? Puoi saperne di più su PyTorch qui:
Note finali
Python è un linguaggio potente ma semplice per tutte le tue attività di apprendimento automatico.
In questo articolo, noi analizziamo 13 librerie per aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi di data science, come la matematica, estrazione dei dati, esplorazione e visualizzazione dei dati, apprendimento automatico.
Dal punto di vista della scienza dei dati, puoi padroneggiare tutte queste librerie e molte altre come parte di Programma Blackbelt AI e ML + di DataPeaker. Riceverai un sessioneIl "Sessione" È un concetto chiave nel campo della psicologia e della terapia. Si riferisce a un incontro programmato tra un terapeuta e un cliente, dove si esplorano i pensieri, Emozioni e comportamenti. Queste sessioni possono variare in durata e frequenza, e il suo scopo principale è quello di facilitare la crescita personale e la risoluzione dei problemi. L'efficacia delle sessioni dipende dalla relazione tra il terapeuta e il terapeuta.. Mentoring personalizzato dove il tuo percorso di apprendimento sarà personalizzato in base alle tue esigenze professionali.
Hai altre librerie preferite che dovremmo conoscere?? Fatemi sapere nei commenti!!
