Visão geral
- Saiba o que 13 principais bibliotecas de ciência de dados em python
- Encontre recursos adequados para aprender sobre essas bibliotecas Python para ciência de dados
- Esta lista não é exaustiva.. Sinta-se à vontade para adicionar mais nos comentários..
Introdução
Python se tornou rapidamente a linguagem de referência no espaço da ciência de dados e é uma das primeiras coisas que os recrutadores procuram no conjunto de habilidades de um cientista de dados., Nenhuma dúvida sobre isso. Ele tem consistentemente classificado em primeiro lugar nas pesquisas globais de ciência de dados e sua ampla popularidade só aumenta!!
Mas, O que torna o Python tão especial para cientistas de dados?
Como nosso corpo humano, ele consiste em vários órgãos para várias tarefas e um coração para mantê-los funcionando., de forma similar, O kernel Python nos fornece a linguagem de alto nível, fácil de codificar, orientado a objetos e de alto nível (o coração). Temos bibliotecas diferentes para cada tipo de trabalho, como matemática, mineração de dados, exploração e visualização de dados (os órgãos).
É de extrema importância que dominemos cada uma das bibliotecas, estas são as principais bibliotecas e não serão alteradas durante a noite. a Programa AI e ML BlackBelt + ajudá-lo a dominar estes 13 bibliotecas junto com muitos mais.
Isso não é tudo, você terá sessões de tutoria personalizadas onde seu mentor especialista personalizará o caminho de aprendizagem de acordo com suas necessidades profissionais.
Vamos aprender sobre 13 Principais bibliotecas Python para ciência de dados que você deve dominar!
Antes de começar, Eu tenho um recurso adicional para você! Python é uma linguagem diversificada e é difícil lembrar cada linha de sintaxe, então aqui está o link para a folha de dicas do python para ajudá-lo.
Tabela de conteúdo
- NumPy
- Ciência
- Sopa linda
- Deshilvanado
- Pandas
- Matplotlib
- Completamente
- Seaborn
- Aprender Scikit
- PyCaret
- TensorFlow
- Duro
- PyTorch
Matemática
NumPy
NumPy é uma das bibliotecas Python mais essenciais para computação científica e é amplamente utilizada para aprendizado de máquina e aprendizado profundoAqui está o caminho de aprendizado para dominar o aprendizado profundo em, Uma subdisciplina da inteligência artificial, depende de redes neurais artificiais para analisar e processar grandes volumes de dados. Essa técnica permite que as máquinas aprendam padrões e executem tarefas complexas, como reconhecimento de fala e visão computacional. Sua capacidade de melhorar continuamente à medida que mais dados são fornecidos a ele o torna uma ferramenta fundamental em vários setores, da saúde.... NumPy significa NUMerical PYthon. Algoritmos de aprendizado de máquina são computacionalmente complexos e requerem operações de matriz multidimensional. NumPy fornece suporte para grandes objetos de matriz multidimensional e várias ferramentas para trabalhar com eles.
Várias outras bibliotecas que vamos discutir mais adiante, como Pandas, Matplotlib e Scikit-learn são construídos nesta biblioteca incrível! Eu tenho o recurso certo para você começar a usar o NumPy:
Ciência
SciPy (Python Científica) é a biblioteca de referência quando se trata de computação científica amplamente utilizada nas áreas de matemática, ciência e engenharia. É equivalente a usar Matlab, o que é uma ferramenta de pagamento.
SciPy, como diz a documentação, “fornece muitas rotinas numéricas eficientes e fáceis de usar, como rotinas para integração numérica e otimização”. É construído sobre a biblioteca NumPy.
Processamento de dados
Sopa linda
Sopa linda é uma biblioteca de análise Python incrível que permite a web scraping de documentos HTML e XML.
Sopa linda detecta codificações automaticamente e trata documentos HTML com elegância, mesmo com caracteres especiais. Podemos navegar por um documento analisado e encontrar o que precisamos, o que torna a extração de dados de páginas da web rápida e fácil. Neste artigo, aprenderemos como construir web scrapers usando Beautiful Soup em detalhes.
Scrapy
Scrapy é um Piton marco para web scraping a gran escala. Fornece todas as ferramentas de que você precisa para extrair dados do site, processo como você deseja e salve-os no seu lugar preferido. estrutura e formato.
Você pode aprender tudo sobre web scraping e mineração de dados neste artigo.:
Exploração e visualização de dados
Pandas
Da exploração de dados à visualização e análise: Pandas é a biblioteca onipotente que você deve dominar!!
Pandas é um pacote de código aberto. Ajuda a realizar análise e manipulação de dados na linguagem Python. O que mais, nos fornece estruturas de dados rápidas e flexíveis que facilitam o trabalho com dados relacionais e estruturados.
Se você é novo no Pandas, você definitivamente deveria dar uma olhada neste curso grátis:
Matplotlib
Matplotlib é a biblioteca mais popular para exploração e visualização de dados no ecossistema Python. Todas as outras bibliotecas são baseadas nesta biblioteca.
Matplotlib oferece infinitos gráficos e personalizações, a partir de histogramasHistogramas são representações gráficas que mostram a distribuição de um conjunto de dados. Eles são construídos dividindo o intervalo de valores em intervalos, o "Caixas", e contando quantos dados caem em cada intervalo. Essa visualização permite identificar padrões, tendências e variabilidade de dados de forma eficaz, facilitando a análise estatística e a tomada de decisões informadas em várias disciplinas.... para gráficos de dispersão, matplotlib define uma variedade de cores, tópicos, paletas e outras opções para personalizar e personalizar nossos diagramas. matplotlib é útil se você está fazendo exploração de dados para um projeto de aprendizado de máquina ou criando um relatório para as partes interessadas, É certamente a biblioteca mais prática!
Se você está apenas começando, Tenho alguns recursos para ajudá-lo a começar:
Completamente
Plotly é uma biblioteca de visualização de dados gratuita e de código aberto. Pessoalmente, eu amo esta biblioteca por causa de seus gráficos interativos, pronto para publicação e de alta qualidade. Plotagens de caixa, Mapas de calor e gráficos de bolhas são alguns exemplos dos tipos de gráficos disponíveis.
É uma das melhores ferramentas de visualização de dados disponíveis, construído sobre a biblioteca de exibição D3.js, HTML e CSS. Ele é criado usando Python e o framework Django. Então, se você está procurando explorar dados ou apenas quer impressionar seus stakeholders, Plotly é o caminho a percorrer!
Este é um ótimo recurso para começar:
Seaborn
Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados gratuita e de código aberto baseada em Matplotlib. Muitos cientistas de dados preferem transoceânico em vez de matplotlib devido à sua interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos atraentes e informativos..
Seaborn oferece recursos fáceis para ajudá-lo a se concentrar no enredo e agora como desenhá-lo. Seaborn é uma biblioteca essencial que você deve dominar. Este é um ótimo recurso para pagar:
Aprendizado de máquina
Aprender Scikit
Sklearn é o canivete suíço das bibliotecas de ciência de dados. É uma ferramenta indispensável em seu arsenal de ciência de dados que abrirá seu caminho através de obstáculos aparentemente inexpugnáveis.. Em palavras simples, usado para fazer modelos de aprendizado de máquina.
Scikit-learn é provavelmente a biblioteca mais útil para aprendizado de máquina em Python. A biblioteca sklearn contém muitas ferramentas eficientes para aprendizado de máquina e modelagem estatística, que incluem classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade.
Sklearn é uma biblioteca Python obrigatória que você deve dominar. DataPeaker oferece um curso gratuito sobre este tópico. Você pode verificar os recursos aqui:
PyCaret
Cansado de escrever infinitas linhas de código para construir seu modelo de aprendizado de máquina? PyCaret é o caminho a percorrer!
PyCaret é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto em Python que ajuda você desde a preparação de dados até a implementação do modelo. Ajuda você a economizar muito tempo por ser uma biblioteca de baixo código.
É uma biblioteca de aprendizado de máquina fácil de usar que o ajudará a executar experimentos completos de aprendizado de máquina., ou imputando valores ausentes, codificação de dados categóricos, engenharia de recursos, ajuste de hiperparâmetros ou modelos de conjuntos de construção. Este é um excelente recurso para você aprender PyCaret do zero:
TensorFlow
Ao passar dos anos, TensorFlow, desenvolvido pela equipe do Google Brain, ganhou força e se tornou a biblioteca de última geração quando se trata de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. TensorFlow teve seu primeiro lançamento público em 2015. Nesse momento, o cenário de aprendizagem profunda em evolução para desenvolvedores e pesquisadores foi ocupado por Caffe e Theano. Em pouco tempo, TensorFlow emergiu como a biblioteca mais popular para aprendizado profundo.
TensorFlow é uma biblioteca de aprendizado de máquina de ponta a ponta que inclui ferramentas, Bibliotecas e recursos para que a comunidade de pesquisa avance o estado da arte em aprendizado profundo e desenvolvedores da indústria para criar aplicativos com tecnologia de ML e DL.
Para ser um cientista de dados pronto para o futuro, aqui estão alguns recursos para aprender TensorFlow:
Duro
Keras é uma API de aprendizado profundo escrita em Python, rodando na plataforma de aprendizado de máquina. TensorFlow. Foi desenvolvido com foco em permitir experimentação rápida. De acordo com Keras – “Ser capaz de ir da ideia ao resultado o mais rápido possível é a chave para fazer uma boa pesquisa..“
Muitos preferem Keras ao TensorFlow, devido ao seu “experiência de usuário” muito melhor, Keras foi desenvolvido em Python e, portanto, a facilidade de compreensão por desenvolvedores Python. É fácil de usar e, porém, uma biblioteca muito poderosa.
Alguns recursos para consultar:
PyTorch
Muitos entusiastas da ciência de dados elogiam o Pytorch como a melhor estrutura de aprendizado profundo (isso é um debate para mais tarde). Ele ajudou a acelerar a investigação de modelos de aprendizado profundo, tornando-os computacionalmente mais rápidos e menos caros.
PyTorch é uma biblioteca baseada em Python que oferece máxima flexibilidade e velocidade. Algumas das características do Pytorch são as seguintes:
- Pronto para produção
- a tela de configurações do calendárioO treinamento é um processo sistemático projetado para melhorar as habilidades, Conhecimento ou habilidades físicas. É aplicado em várias áreas, como esporte, Educação e desenvolvimento profissional. Um programa de treinamento eficaz inclui planejamento de metas, prática regular e avaliação do progresso. A adaptação às necessidades individuais e a motivação são fatores-chave para alcançar resultados bem-sucedidos e sustentáveis em qualquer disciplina.... Distribuído
- Ecossistema robusto
- Suporte de nuvem
Animado? Você pode aprender mais sobre PyTorch aqui:
Notas finais
Python é uma linguagem poderosa, mas simples para todas as suas tarefas de aprendizado de máquina.
Neste artigo, nós analisamos 13 bibliotecas para ajudá-lo a atingir seus objetivos de ciência de dados, como matemática, mineração de dados, exploração e visualização de dados, aprendizado de máquina.
De uma perspectiva de ciência de dados, você pode dominar todas essas bibliotecas e muito mais como parte de Programa AI e ML Blackbelt + de DataPeaker. Você receberá um sessãoo "Sessão" É um conceito-chave no campo da psicologia e da terapia. Refere-se a uma reunião agendada entre um terapeuta e um cliente, onde os pensamentos são explorados, Emoções e comportamentos. Essas sessões podem variar em duração e frequência, e seu principal objetivo é facilitar o crescimento pessoal e a resolução de problemas. A eficácia das sessões depende da relação entre o terapeuta e o terapeuta.. Mentoria personalizada onde seu caminho de aprendizagem será personalizado de acordo com suas necessidades profissionais.
Você tem alguma outra biblioteca favorita que devamos conhecer?? Deixe-me saber nos comentários!!
