В мире науки о данных Python стал одним из самых популярных языков благодаря простоте использования и широкому спектру доступных библиотек. Было подсчитано, что более 40% всех инженеров-программистов хотя бы раз в своей карьере использовали Python, включая опытных специалистов из таких компаний, как Google, Yahoo!, Disney, NASA, CERN и других. Он бесплатный, с открытым исходным кодом и прост в освоении по сравнению с другими популярными языками, такими как R или MATLAB.
Все библиотеки, описанные в этой статье, являются важными инструментами в науке о данных, поскольку они дают вам возможность выполнять сложные задачи без использования дорогостоящих программ, таких как SAS или SPSS. Эти библиотеки помогут вам приступить к работе над проектами по науке о данных, независимо от того, являетесь ли вы начинающим программистом на Python или являетесь продвинутым программистом. Имейте в виду, что этот список не является исчерпывающим — существует множество других замечательных библиотек Python, которые можно использовать для обработки данных!
Библиотеки Python для начинающих — Pandas, NumPy и SciPy
Панды
Pandas — одна из самых фундаментальных библиотек Python, потому что она полезна для очистки, обработки и анализа наборов данных. Он позволяет пользователям Python создавать помеченные или реляционные структуры данных Pandas и может использоваться для статистического анализа, моделирования и создания визуализаций данных. Это также особенно полезно для интеллектуального анализа данных и просмотра веб-страниц, поскольку может быть очень полезным при предварительной обработке и очистке данных.
NumPy
NumPy — это библиотека для высокопроизводительных вычислений, которая предоставляет простые в использовании и эффективные инструменты Pandas для численных вычислений. Его основная цель — предоставить мощные возможности обработки и обработки N-мерных массивов. Но основная функция Pandas — это индексация группы функций Pandas для упрощения анализа данных. Numpy также повышает скорость действительно больших наборов данных Pandas, которые не помещаются в память компьютера, потому что он выполняет вычисления с объектами массива в Cython.
SciPy
SciPy — это библиотека Python с открытым исходным кодом для статистического моделирования, которая содержит модули для статистического анализа данных, такие как регрессия, статистические тесты, анализ временных рядов и классификация. Его основная цель — предоставить мощные возможности манипулирования и обработки N-мерных массивов, что позволяет разработчикам легко реализовывать алгоритмы машинного обучения без необходимости изучать сложную математику или статистику.
Промежуточные библиотеки Python — Scikit-Learn и StatsModels
Scikit-Learn
Еще одна библиотека, которую вы, возможно, захотите рассмотреть для науки о данных, — Scikit-Learn, в которой есть простые и эффективные инструменты для числовых вычислений панд. Он построен на основе NumPy, SciPy и matplotlib. Существует несколько различных типов алгоритмов машинного обучения, которые вы можете использовать в Scikit-Learn, включая модели кластеризации, методы опорных векторов, логистическую регрессию и многое другое. Более продвинутые библиотеки Python для машинного обучения имеют несколько других функций, которые могут быть полезны специалистам по обработке и анализу данных, которые хотят создавать собственные инструменты или визуализации.
StatsModels
Вам также может пригодиться StatsModels. Он предназначен для статистического анализа данных и содержит обширный набор инструментов описательной статистики, а также статистические тесты, которые помогут вам получить наиболее актуальную информацию из ваших данных. Статистические модели можно использовать со структурами данных Pandas, а некоторые другие функции могут быть полезны разработчикам, которым необходимо выполнять статистические вычисления или создавать собственные визуализации.
Расширенные библиотеки Python — Tensorflow и PyTorch
Машинное обучение (ML) — это наука о том, как заставить компьютеры действовать без явного программирования. Машинное обучение используется в широком спектре вычислительных задач, где невозможно разработать и запрограммировать явные алгоритмы. Этот навык пользуется большим спросом, и опыт работы с Tensorflow и PyTorch широко востребован.
ТензорФлоу
TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения для числовых вычислений с использованием графов потоков данных. Он имеет комплексную и гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества, которая позволяет исследователям продвигать самые современные технологии машинного обучения, позволяя разработчикам легко создавать и развертывать приложения на базе машинного обучения.
Тензоры — это векторы, матрицы и другие n-мерные массивы данных; они могут представлять точку в пространстве, линейную систему, изображение, вектор и т. д. Узлы на графах представляют собой математические операции, а ребра графа представляют собой массивы многомерных данных (тензоры), которыми они обмениваются. Гибкая архитектура позволяет развертывать вычисления на одном или нескольких ЦП или ГП на настольном компьютере, сервере или мобильном устройстве без перезаписи кода. TensorFlow также включает в себя TensorBoard, набор инструментов для визуализации данных.
ПиТорч
PyTorch — одна из лучших библиотек Python для глубокого обучения, потому что она построена на мощном и быстром бэкенде C++. Эта библиотека представляет собой высокоуровневый фреймворк, основанный на Torch, фреймворке для быстрых вычислений, с возможностью написания высоконастраиваемых компонентов нейронной сети непосредственно на Python без необходимости использования множества низкоуровневых функций. Это библиотека с открытым исходным кодом для тензорных вычислений с мощным ускорением графического процессора и встроенной поддержкой автоматического дифференцирования. Он может легко интегрироваться с NumPy для обработки больших объемов числовых данных, используя ту же среду выполнения, что и TensorFlow. Он также предоставляет интерфейсы для сторонних библиотек, таких как cudnn, для более быстрой реализации новейших технологий глубокого обучения.
Заключение
Этот список представляет собой подборку основных библиотек данных Python для анализа данных и машинного обучения, которые, я думаю, лучше всего удовлетворят ваши потребности в 2022 году. вам мощь программирования без необходимости изучать совершенно другой язык. Что вы думаете? Какую из этих библиотек Python должны использовать специалисты по данным в 2022 году?
Эта статья была написана с использованием искусственного интеллекта
