As 10 principais bibliotecas Python para ciência de dados revelaram

O Python disparou em popularidade, tornando-se a linguagem de programação para entusiastas e profissionais da ciência de dados. Sua facilidade de aprendizado o torna a escolha ideal para iniciantes, enquanto seus recursos robustos atendem a especialistas. Os cientistas de dados confiam no Python diariamente, desenhados não apenas por sua facilidade de uso, mas também por sua natureza de código aberto, programação orientada a objetos e recursos de alto desempenho.

No entanto, o que realmente diferencia Python no campo da ciência de dados é sua extensa gama de bibliotecas, cada uma projetada para enfrentar desafios específicos e otimizar processos complexos. Vamos mergulhar nas 10 principais bibliotecas do Python que estão fazendo ondas no mundo da ciência de dados:

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

Iniciando nossa lista é o Tensorflow, uma potência desenvolvida pela equipe cerebral do Google. Se você está apenas começando ou é um profissional experiente, o Tensorflow tem algo para todos. Possui uma infinidade de ferramentas flexíveis, bibliotecas e uma comunidade vibrante. Com cerca de 35.000 comentários e mais de 1.500 colaboradores, o TensorFlow tem tudo a ver com cálculos numéricos de alto desempenho. Suas aplicações abrangem vários campos científicos, com foco em tensores - aqueles objetos computacionais bacanas e parcialmente definidos que acabam produzindo um valor. É particularmente útil para tarefas como reconhecimento de fala e imagem, aplicativos baseados em texto, análise de séries temporais e detecção de vídeo.

Alguns recursos de destaque do tensorflow incluem:

• Reduzindo o erro no aprendizado de máquina neural em 50 a 60 %
• Excelente gerenciamento da biblioteca
• Arquitetura e estrutura flexíveis
• Compatibilidade com várias plataformas computacionais

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

O próximo é o Scipy, uma jóia gratuita e de código aberto, perfeito para cálculos de alto nível. Com uma comunidade de centenas de colaboradores, o Scipy se destaca em computação científica e técnica. Ele é construído sobre o Numpy e transforma suas funções em ferramentas científicas e fáceis de usar. Esteja você lidando com operações de imagem multidimensional, algoritmos de otimização ou álgebra linear, o SCIPY o abordou para cálculos de dados grandes.

Os principais recursos do Scipy incluem:

• Comandos de alto nível para manipulação e visualização de dados
• Funções internas para resolver equações diferenciais
• Processamento de imagem multidimensional
• Computação em grandes conjuntos de dados

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

Pandas é outro favorito da multidão, conhecido por suas poderosas ferramentas de manipulação de dados e análise. Está equipado com suas próprias estruturas de dados, como séries e quadros de dados, que são rápidos e eficientes para gerenciar e explorar dados. Esteja você em uma disputa geral de dados, limpeza, estatísticas, finanças ou mesmo regressão linear, os pandas têm uma ampla gama de aplicações.

Os destaques dos pandas incluem:

• Capacidade de criar e executar funções personalizadas em séries de dados
• Abstração de alto nível
• Estruturas avançadas e ferramentas de manipulação
• Fusão e união de conjuntos de dados

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

Numpy é o seu objetivo para grandes matrizes multidimensionais e processamento de matrizes. Está repleto de funções matemáticas de alto nível, tornando-o um dos cálculos científicos eficientes. Como um pacote de processamento de matrizes de uso geral, a Numpy oferece matrizes e ferramentas de alto desempenho, abordando lentidão de frente com matrizes e operações multidimensionais eficientes.

Os principais recursos de Numpy são:

• Funções rápidas e pré -compiladas para rotinas numéricas
• Suporte para abordagens orientadas a objetos
• Computação orientada a matriz para eficiência
• Limpeza e manipulação de dados

5. Matplotlib

O Matplotlib é a sua potência de plotagem, apoiada por uma comunidade de mais de 700 colaboradores. É perfeito para visualização de dados, produzindo gráficos e gráficos que podem ser incorporados em aplicativos por meio de uma API orientada a objetos. Esteja você analisando correlações variáveis, visualizando intervalos de confiança do modelo, explorando a distribuição de dados ou detectando outliers com gráficos de dispersão, o matplotlib é incrivelmente versátil.

Os recursos de Matplotlib incluem:

• Pode servir como substituição do MATLAB
• Free e de código aberto
• Suporta numerosos tipos de back -ends e saída
• Baixo consumo de memória

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

O Scikit-Learn é uma jóia para os entusiastas do aprendizado de máquina. Esta biblioteca se integra perfeitamente a Scipy e Numpy, oferecendo uma variedade de algoritmos para classificação, regressão, agrupamento e muito mais. Desde o aumento de gradiente às florestas aleatórias, o Scikit-Learn é o seu balcão único para soluções de aprendizado de máquina de ponta a ponta.

Os principais recursos do Scikit-Learn são:

• Classificação e modelagem de dados
• Pré -processamento de dados
• Seleção de modelo
• Algoritmos de aprendizado de máquina de ponta a ponta

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

Keras é o favorito entre os que mergulham em profundas redes de aprendizado e neurais. Ele suporta o Tensorflow e o Theano Backend, tornando -o uma escolha versátil para iniciantes. Esta biblioteca de código aberto o recebe com ferramentas para construção de modelos, análise de dados e visualização de gráficos. É modular, extensível e oferece uma ampla gama de tipos de dados. Além disso, o Keras fornece modelos pré-treinados que você pode usar para previsões ou extração de recursos sem a necessidade de treinar o seu.

Os recursos de Keras incluem:

• Desenvolvimento de camadas neurais
• Agrupamento de dados
• Funções de ativação e custo
• Modelos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina

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

O Scrapy se destaca como uma estrutura de rastreamento da web rápida e de código aberto. É perfeito para extrair dados das páginas da web usando seletores baseados em XPath. Esteja você criando programas para recuperar dados estruturados da Web, coletar dados de APIs ou escalar grandes rastreadores, a scrapy é leve e robusta.

Os principais recursos do SCRAPY são:

• Leve e fonte aberta
• Recursos robustos de raspagem na web
• Extrair dados usando seletores XPath
• Suporte interno

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

A Pytorch, desenvolvida pela equipe de pesquisa da AI do Facebook, é um pacote de computação científica que aproveita o poder das unidades de processamento de gráficos. É altamente preferido por sua flexibilidade e velocidade na pesquisa de aprendizado profundo. Esteja você trabalhando com processadores simplificados ou GPUs, o Pytorch oferece execução de alta velocidade, mesmo com gráficos pesados.

Os recursos de Pytorch incluem:

• Controle sobre conjuntos de dados
• Alta flexibilidade e velocidade
• Desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo
• Distribuição e operações estatísticas

10. Belo grupo

Completando nossa lista está o BeautifulSoup, um grampo para rastejamento da web e raspagem de dados. É perfeito para coletar dados de sites que não oferecem acesso adequado para CSV ou API. O BeautifulSoup simplifica o processo de raspagem e organização de dados no formato necessário. Além disso, é apoiado por uma comunidade ativa e vem com documentação abrangente.

Os recursos do BeautifulSoup incluem:

• Apoio da comunidade
• Rastreamento da web e raspagem de dados
• Interface amigável
• Coleta dados sem CSV ou API adequados