Откройте для себя основные инструменты, которые усовершенствуют ваши навыки работы с данными и поднимут ваши проекты на новый уровень.
Эта статья расскажет вам о некоторых замечательных библиотеках Python, которые помогут вам стать мастером Data Science! Эти библиотеки Python очень полезны, и большинство из них в значительной степени являются отраслевым стандартом, когда речь идет о науке о данных. Кроме того, я предоставлю несколько ссылок, откуда вы, ребята, можете узнать о каждой библиотеке. Давайте прыгать!
1. NumPy 🐍
NumPy — это фундаментальная библиотека для научных вычислений на Python. Он обеспечивает эффективные числовые операции с многомерными массивами, а также обширный набор математических функций. NumPy широко используется для обработки данных, линейной алгебры и вычислений массивов в науке о данных.
2. Панды 🐼
Pandas — это мощная библиотека для обработки и анализа данных. Он предлагает структуры данных, такие как DataFrames, которые позволяют легко обрабатывать и манипулировать структурированными данными. Pandas предоставляет функции для очистки, преобразования, слияния и агрегирования данных, что делает его идеальным выбором для задач обработки данных.
3. Матплотлиб 📊
Matplotlib — универсальная библиотека визуализации данных. Он предоставляет широкий спектр функций построения графиков и параметров настройки для создания высококачественных визуализаций. Matplotlib обычно используется для создания линейных графиков, точечных диаграмм, гистограмм, гистограмм и многого другого.
4. Сиборн 🌊
Seaborn — это библиотека визуализации статистических данных, построенная на основе Matplotlib. Он предлагает интерфейс более высокого уровня и обеспечивает элегантную и информативную визуализацию. Seaborn упрощает создание статистических графиков, таких как графики распределения, графики регрессии и категориальные графики. Эта библиотека просто необходима, если вы хотите создавать привлекательные и информативные визуализации.
5. Scikit-learn 📚
Scikit-learn — популярная библиотека машинного обучения на Python. Он предоставляет широкий спектр контролируемых и неконтролируемых алгоритмов обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, уменьшение размерности и многое другое. Scikit-learn также предлагает инструменты для оценки и выбора модели.
6. ТензорФлоу ⏳
TensorFlow — это библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google. Он обеспечивает гибкую основу для построения и обучения различных моделей машинного обучения, особенно глубоких нейронных сетей. TensorFlow поддерживает вычисления как на ЦП, так и на графическом процессоре и имеет богатую экосистему предварительно обученных моделей и инструментов для развертывания.
7. ПиТорч 🔥
PyTorch — еще одна мощная библиотека глубокого обучения, широко используемая в исследовательском сообществе. Он предлагает динамические графики вычислений и интуитивно понятный интерфейс, упрощая создание и экспериментирование с нейронными сетями. PyTorch поддерживает ускорение графического процессора и предоставляет широкие возможности для задач глубокого обучения.
8. Керас 🏋🏻♂️
Keras — это высокоуровневый API нейронных сетей, работающий поверх TensorFlow, Theano или PyTorch. Он упрощает процесс создания и обучения нейронных сетей, предоставляя удобный интерфейс и набор готовых моделей. Keras широко используется благодаря своей простоте и гибкости.
9. Статсмодели 📈
Statsmodels — это библиотека, ориентированная на статистическое моделирование и анализ. Он предоставляет полный набор статистических моделей, включая линейную регрессию, анализ временных рядов, проверку гипотез и многое другое. Statsmodels также предлагает расширенные статистические методы, такие как обобщенные линейные модели и модели со смешанными эффектами.
10. XGBoost 👽
XGBoost — популярная библиотека повышения градиента, известная своей высокой производительностью и масштабируемостью. Он используется для построения ансамблевых моделей путем объединения нескольких слабых моделей для создания сильной прогностической модели. XGBoost широко используется в различных соревнованиях по машинному обучению и имеет реализации на нескольких языках программирования, включая Python.
Эти библиотеки Python широко используются в проектах по науке о данных и предоставляют богатый набор инструментов и функций для обработки данных, анализа, визуализации, машинного обучения и глубокого обучения. Используя эти библиотеки, специалисты по данным могут эффективно работать с данными и создавать мощные модели для извлечения информации и прогнозирования.
Спасибо за прочтение!
Рекомендуемые посты —
