Top 10 thư viện Python cho khoa học dữ liệu được tiết lộ

Python đã trở nên cực kỳ phổ biến, trở thành ngôn ngữ lập trình hàng đầu cho những người đam mê và chuyên gia khoa học dữ liệu. Sự dễ học của nó khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho người mới bắt đầu, trong khi khả năng mạnh mẽ của nó đáp ứng nhu cầu của các chuyên gia. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng Python hàng ngày, không chỉ vì sự thân thiện với người dùng mà còn vì bản chất mã nguồn mở, lập trình hướng đối tượng và khả năng hiệu suất cao.

Tuy nhiên, điều thực sự khiến Python nổi bật trong lĩnh vực khoa học dữ liệu là mảng thư viện phong phú của nó, mỗi thư viện được thiết kế để giải quyết các thách thức cụ thể và đơn giản hóa các quy trình phức tạp. Hãy cùng khám phá 10 thư viện Python hàng đầu đang tạo nên làn sóng trong thế giới khoa học dữ liệu:

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

Mở đầu danh sách là TensorFlow, một công cụ mạnh mẽ được phát triển bởi Google's Brain Team. Dù bạn là người mới bắt đầu hay chuyên gia dày dạn kinh nghiệm, TensorFlow đều có điều gì đó dành cho mọi người. Nó sở hữu một loạt các công cụ linh hoạt, thư viện và một cộng đồng sôi động. Với khoảng 35,000 bình luận và hơn 1,500 nhà đóng góp, TensorFlow tập trung vào các phép tính số hiệu suất cao. Ứng dụng của nó trải rộng trên nhiều lĩnh vực khoa học, tập trung vào tensor—những đối tượng tính toán được định nghĩa một phần cuối cùng tạo ra một giá trị. Nó đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ như nhận diện giọng nói và hình ảnh, ứng dụng dựa trên văn bản, phân tích chuỗi thời gian và phát hiện video.

Một số tính năng nổi bật của TensorFlow bao gồm:

• Giảm lỗi trong học máy thần kinh từ 50 đến 60 phần trăm
• Quản lý thư viện tuyệt vời
• Kiến trúc và khung linh hoạt
• Tương thích với nhiều nền tảng tính toán

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

Tiếp theo là SciPy, một viên ngọc mã nguồn mở miễn phí, hoàn hảo cho các phép tính cấp cao. Với cộng đồng hàng trăm nhà đóng góp, SciPy vượt trội trong tính toán khoa học và kỹ thuật. Nó được xây dựng trên Numpy và biến các chức năng của nó thành các công cụ khoa học thân thiện với người dùng. Dù bạn đang xử lý các thao tác hình ảnh đa chiều, thuật toán tối ưu hóa hay đại số tuyến tính, SciPy đều hỗ trợ bạn trong các phép tính trên tập dữ liệu lớn.

Các tính năng chính của SciPy bao gồm:

• Lệnh cấp cao để thao tác và trực quan hóa dữ liệu
• Các hàm tích hợp để giải phương trình vi phân
• Xử lý hình ảnh đa chiều
• Tính toán trên các tập dữ liệu lớn

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

Pandas là một thư viện được yêu thích, nổi tiếng với các công cụ thao tác và phân tích dữ liệu mạnh mẽ. Nó được trang bị các cấu trúc dữ liệu riêng, như Series và DataFrames, nhanh chóng và hiệu quả trong việc quản lý và khám phá dữ liệu. Dù bạn đang xử lý dữ liệu tổng quát, làm sạch dữ liệu, thống kê, tài chính hay thậm chí là hồi quy tuyến tính, Pandas có nhiều ứng dụng đa dạng.

Điểm nổi bật của Pandas bao gồm:

• Khả năng tạo và chạy các hàm tùy chỉnh trên chuỗi dữ liệu
• Trừu tượng hóa cấp cao
• Các cấu trúc và công cụ thao tác tiên tiến
• Hợp nhất và kết nối các tập dữ liệu

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

NumPy là lựa chọn hàng đầu cho xử lý mảng và ma trận đa chiều lớn. Nó được tích hợp với các hàm toán học cấp cao, là lựa chọn lý tưởng cho các phép tính khoa học hiệu quả. Là một gói xử lý mảng đa năng, NumPy cung cấp các mảng và công cụ hiệu suất cao, giải quyết vấn đề chậm chạp bằng các mảng và phép toán đa chiều hiệu quả.

Các tính năng chính của NumPy bao gồm:

• Các hàm được biên dịch sẵn nhanh chóng cho các quy trình số
• Hỗ trợ cách tiếp cận hướng đối tượng
• Tính toán theo định hướng mảng để đạt hiệu quả
• Làm sạch và thao tác dữ liệu

5. Matplotlib

Matplotlib là công cụ vẽ biểu đồ mạnh mẽ, được hỗ trợ bởi cộng đồng hơn 700 nhà đóng góp. Nó hoàn hảo cho việc trực quan hóa dữ liệu, tạo ra các biểu đồ và đồ thị có thể được nhúng vào ứng dụng thông qua API hướng đối tượng. Dù bạn đang phân tích mối tương quan giữa các biến, trực quan hóa khoảng tin cậy của mô hình, khám phá phân phối dữ liệu hay phát hiện ngoại lệ bằng biểu đồ phân tán, Matplotlib cực kỳ linh hoạt.

Các tính năng của Matplotlib bao gồm:

• Có thể thay thế MATLAB
• Miễn phí và mã nguồn mở
• Hỗ trợ nhiều backend và loại đầu ra
• Tiêu thụ bộ nhớ thấp

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

Scikit-learn là một viên ngọc cho những người đam mê học máy. Thư viện này tích hợp mượt mà với SciPy và NumPy, cung cấp nhiều thuật toán cho phân loại, hồi quy, phân cụm và hơn thế nữa. Từ tăng cường độ dốc đến rừng ngẫu nhiên, Scikit-learn là cửa hàng toàn diện cho các giải pháp học máy từ đầu đến cuối.

Các tính năng chính của Scikit-learn bao gồm:

• Phân loại và mô hình hóa dữ liệu
• Tiền xử lý dữ liệu
• Lựa chọn mô hình
• Thuật toán học máy từ đầu đến cuối

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

Keras là thư viện được yêu thích cho những người tìm hiểu về học sâu và mạng nơ-ron. Nó hỗ trợ cả backend TensorFlow và Theano, là lựa chọn linh hoạt cho người mới bắt đầu. Thư viện mã nguồn mở này cung cấp các công cụ để xây dựng mô hình, phân tích tập dữ liệu và trực quan hóa đồ thị. Nó có tính mô-đun, có thể mở rộng và cung cấp nhiều loại dữ liệu. Ngoài ra, Keras cung cấp các mô hình được đào tạo sẵn để bạn sử dụng cho dự đoán hoặc trích xuất đặc trưng mà không cần tự đào tạo.

Các tính năng của Keras bao gồm:

• Phát triển các lớp nơ-ron
• Gộp dữ liệu
• Hàm kích hoạt và chi phí
• Mô hình học sâu và học máy

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

Scrapy nổi bật như một khung thu thập dữ liệu web nhanh chóng và mã nguồn mở. Nó hoàn hảo để trích xuất dữ liệu từ các trang web bằng các bộ chọn dựa trên XPath. Dù bạn đang xây dựng chương trình để lấy dữ liệu có cấu trúc từ web, thu thập dữ liệu từ API hay mở rộng các trình thu thập dữ liệu lớn, Scrapy nhẹ nhàng và mạnh mẽ.

Các tính năng chính của Scrapy bao gồm:

• Nhẹ và mã nguồn mở
• Khả năng thu thập dữ liệu web mạnh mẽ
• Trích xuất dữ liệu bằng bộ chọn XPath
• Hỗ trợ tích hợp

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

PyTorch, được phát triển bởi đội ngũ nghiên cứu AI của Facebook, là một gói tính toán khoa học tận dụng sức mạnh của đơn vị xử lý đồ họa. Nó rất được ưa chuộng nhờ tính linh hoạt và tốc độ trong nghiên cứu học sâu. Dù bạn đang làm việc với bộ xử lý đơn giản hay GPU, PyTorch mang lại tốc độ thực thi cao ngay cả với các đồ thị nặng.

Các tính năng của PyTorch bao gồm:

• Kiểm soát tập dữ liệu
• Tính linh hoạt và tốc độ cao
• Phát triển các mô hình học sâu
• Phân phối thống kê và các phép toán

10. BeautifulSoup

Kết thúc danh sách là BeautifulSoup, một công cụ quan trọng cho thu thập dữ liệu và cạo dữ liệu web. Nó hoàn hảo để thu thập dữ liệu từ các trang web không cung cấp quyền truy cập CSV hoặc API phù hợp. BeautifulSoup đơn giản hóa quá trình cạo và sắp xếp dữ liệu vào định dạng cần thiết. Ngoài ra, nó được hỗ trợ bởi một cộng đồng tích cực và đi kèm với tài liệu toàn diện.

Các tính năng của BeautifulSoup bao gồm:

• Hỗ trợ cộng đồng
• Thu thập dữ liệu và cạo dữ liệu web
• Giao diện thân thiện với người dùng
• Thu thập dữ liệu mà không cần CSV hoặc API phù hợp