Top 10 Bibliotecas de Python para la ciencia de datos reveladas

Python se ha disparado en popularidad, convirtiéndose en el lenguaje de programación de programación para entusiastas de la ciencia de datos y profesionales por igual. Su facilidad de aprendizaje lo convierte en una opción ideal para principiantes, mientras que sus capacidades robustas atienden a expertos. Los científicos de datos confían en Python Daily, dibujados no solo por su facilidad de uso, sino también por su naturaleza de código abierto, programación orientada a objetos y capacidades de alto rendimiento.

Sin embargo, lo que realmente distingue a Python en el ámbito de la ciencia de datos es su extensa gama de bibliotecas, cada una diseñada para abordar desafíos específicos y racionalizar procesos complejos. Vamos a sumergirnos en las 10 mejores bibliotecas de Python que están haciendo olas en el mundo de la ciencia de datos:

1. [Tensorflow] (https://www.tensorflow.org)

Comenzando a nuestra lista TensorFlow, una potencia desarrollada por el equipo de cerebro de Google. Ya sea que recién esté comenzando o sea un profesional experimentado, TensorFlow tiene algo para todos. Cuenta con una gran cantidad de herramientas flexibles, bibliotecas y una comunidad vibrante. Con alrededor de 35,000 comentarios y más de 1,500 contribuyentes, TensorFlow se trata de cálculos numéricos de alto rendimiento. Sus aplicaciones abarcan varios campos científicos, centrados en tensores, esos objetos computacionales parcialmente definidos, parcialmente definidos que finalmente producen un valor. Es particularmente útil para tareas como el reconocimiento de voz e imagen, aplicaciones basadas en texto, análisis de series de tiempo y detección de videos.

Algunas características destacadas de TensorFlow incluyen:

• Reducir el error en el aprendizaje automático neural en un 50 a 60 por ciento
• Excelente gestión de la biblioteca
• Arquitectura y marco flexibles
• Compatibilidad con varias plataformas computacionales

2. [Scipy] (https://scipy.org/)

El siguiente es Scipy, una joya gratuita y de código abierto que es perfecta para cálculos de alto nivel. Con una comunidad de cientos de colaboradores, Scipy se destaca en computación científica y técnica. Se basa en Numpy y transforma sus funciones en herramientas científicas fáciles de usar. Ya sea que esté tratando con operaciones de imagen multidimensionales, algoritmos de optimización o álgebra lineal, SciPy lo tiene cubierto para grandes cálculos de conjuntos de datos.

Las características clave de Scipy incluyen:

• Comandos de alto nivel para la manipulación y visualización de datos
• Funciones incorporadas para resolver ecuaciones diferenciales
• Procesamiento de imágenes multidimensional
• Cálculo en grandes conjuntos de datos

3. [Pandas] (https://pandas.pydata.org/)

Pandas es otro favorito de la multitud, reconocido por sus poderosas herramientas de manipulación y análisis de datos. Está equipado con sus propias estructuras de datos, como Series y Dataframes, que son rápidas y eficientes para administrar y explorar datos. Ya sea que te gusten las disputas de datos generales, la limpieza, las estadísticas, las finanzas o incluso la regresión lineal, los pandas tienen una amplia gama de aplicaciones.

Los aspectos más destacados de los pandas incluyen:

• Capacidad para crear y ejecutar funciones personalizadas en todas las series de datos
• Abstracción de alto nivel
• Estructuras avanzadas y herramientas de manipulación
• Fusionar y unir conjuntos de datos

4. [Numpy] (https://numpy.org/)

Numpy es su opción para un gran procesamiento de matriz y matriz multidimensional. Está lleno de funciones matemáticas de alto nivel, lo que lo convierte en una opción para cálculos científicos eficientes. Como un paquete de procesamiento de matriz de uso general, Numpy ofrece matrices y herramientas de alto rendimiento, abordando de frente con matrices y operaciones multidimensionales eficientes.

Las características clave de Numpy son:

• Funciones rápidas y precompiladas para rutinas numéricas
• Soporte para enfoques orientados a objetos
• Computación orientada a la matriz para eficiencia
• Limpieza de datos y manipulación

5. Matplotlib

Matplotlib es su potencia de trazado, apoyada por una comunidad de más de 700 contribuyentes. Es perfecto para la visualización de datos, la producción de gráficos y parcelas que pueden integrarse en aplicaciones a través de una API orientada a objetos. Ya sea que esté analizando correlaciones variables, visualizar intervalos de confianza del modelo, explorar la distribución de datos o detectar valores atípicos con gráficos de dispersión, Matplotlib es increíblemente versátil.

Las características de Matplotlib incluyen:

• Puede servir como reemplazo de Matlab
• Free y de código abierto
• Admite numerosos backends y tipos de salida
• Bajo consumo de memoria

6. [Scikit-Learn] (https://scikit-learn.org/stable/)

Scikit-Learn es una joya para los entusiastas del aprendizaje automático. Esta biblioteca se integra a la perfección con Scipy and Numpy, ofreciendo una variedad de algoritmos para la clasificación, la regresión, la agrupación y más. Desde el impulso de gradiente hasta los bosques aleatorios, Scikit-Learn es su tienda única para soluciones de aprendizaje automático de extremo a extremo.

Las características clave de Scikit-Learn son:

• Clasificación y modelado de datos
• Preprocesamiento de datos
• Selección de modelos
• Algoritmos de aprendizaje automático de extremo a extremo

7. [Keras] (https://keras.io/)

Keras es uno de los favoritos entre los que se sumergen en el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Apoya tanto a TensorFlow como a Theo Backends, lo que lo convierte en una elección versátil para principiantes. Esta biblioteca de código abierto lo equipa con herramientas para la construcción del modelo, el análisis del conjunto de datos y la visualización de gráficos. Es modular, extensible y ofrece una amplia gama de tipos de datos. Además, Keras proporciona modelos previamente capacitados que puede usar para predicciones o extracción de características sin la necesidad de entrenar los suyos.

Las características de Keras incluyen:

• Desarrollo de capas neuronales
• Agrupación de datos
• Funciones de activación y costos
• Modelos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático

8. [Scrapy] (https://scrapy.org)

Scrapy se destaca como un marco de rastreo web rápido y de código abierto. Es perfecto para extraer datos de páginas web utilizando selectores basados ​​en XPATH. Ya sea que esté creando programas para recuperar datos estructurados de la web, recopilar datos de API o escalar grandes rastreadores, Scrapy es liviano y robusto.

Las principales características de Scrapy son:

• Ligero y de código abierto
• Capacidades robustas de raspado web
• Extrae datos utilizando selectores XPATH
• Soporte incorporado

9. [Pytorch] (https://pytorch.org)

Pytorch, desarrollado por el equipo de investigación de IA de Facebook, es un paquete de computación científica que aprovecha el poder de las unidades de procesamiento de gráficos. Es muy favorecido por su flexibilidad y velocidad en la investigación de aprendizaje profundo. Ya sea que esté trabajando con procesadores simplificados o GPU, Pytorch ofrece una ejecución de alta velocidad incluso con gráficos pesados.

Las características de Pytorch incluyen:

• Control sobre conjuntos de datos
• Alta flexibilidad y velocidad
• Desarrollo de modelos de aprendizaje profundo
• Distribución y operaciones estadísticas

10. Beautifulsoup

Completando nuestra lista es BeautifulSoup, un elemento básico para el rastreo web y el raspado de datos. Es perfecto para recopilar datos de sitios web que no ofrecen acceso adecuado a CSV o API. BeautifulSoup simplifica el proceso de rasparse y organizar datos en el formato requerido. Además, es apoyado por una comunidad activa y viene con documentación integral.

Las características de BeautifulSoup incluyen:

• Apoyo comunitario
• Rastreo web y raspado de datos
• Interfaz fácil de usar
• Recopila datos sin CSV o API adecuado