13 лучших библиотек Python, которые должен знать каждый кандидат в области науки о данных! (и их ресурсы)

Обзор

• Знайте, какие 13 лучших библиотек науки о данных в Python
• Найдите подходящие ресурсы, чтобы узнать об этих библиотеках Python для науки о данных
• Этот список ни в коем случае не является исчерпывающим. Не стесняйтесь добавлять больше в комментариях.

Введение

Python быстро стал популярным языком в области науки о данных и, вне всяких сомнений, является одним из первых, что ищут рекрутеры в наборе навыков специалиста по обработке данных. Он неизменно занимает первое место в глобальных опросах по науке о данных, и его широкая популярность продолжает расти!

Но что делает Python таким особенным для специалистов по данным?

Точно так же, как наше человеческое тело состоит из нескольких органов для выполнения множества задач и сердца, которое поддерживает их работу, аналогично ядро ​​Python предоставляет нам простой в программировании, объектно-ориентированный язык высокого уровня (сердце). У нас есть разные библиотеки для каждого типа работы, такой как математика, интеллектуальный анализ данных, исследование данных и визуализация (органы).

Крайне важно, чтобы мы освоили каждую библиотеку, это основные библиотеки, и их нельзя изменить в одночасье. Программа AI and ML BlackBelt + поможет вам освоить эти 13 библиотек, а также многие другие. Это еще не все, вы получите индивидуальные занятия наставничеством, на которых ваш опытный наставник настроит путь обучения в соответствии с вашими карьерными потребностями.

Давайте узнаем о 13 лучших библиотеках Python для науки о данных, которые вы должны освоить!

Оглавление

1. NumPy
2. SciPy
3. BeautifulSoup
4. Scrapy
5. Панды
6. Матплотлиб
7. Сюжетно
8. Сиборн
9. Scikit Learn
10. PyCaret
11. TensorFlow
12. Керас
13. PyTorch

Математика:

NumPy

NumPy - одна из самых важных библиотек Python для научных вычислений, которая активно используется для приложений машинного обучения и глубокого обучения. NumPy означает NUMerical PYthon. Алгоритмы машинного обучения сложны в вычислительном отношении и требуют операций с многомерными массивами. NumPy обеспечивает поддержку больших объектов многомерных массивов и различных инструментов для работы с ними.

Различные другие библиотеки, которые мы собираемся обсудить дальше, такие как Pandas, Matplotlib и Scikit-learn, созданы на основе этой удивительной библиотеки! У меня есть как раз подходящий ресурс для вас, чтобы начать работу с NumPy -

• Лучшее руководство по NumPy для новичков в области науки о данных

SciPy

SciPy (научный Python) - это библиотека, к которой нужно обращаться, когда дело доходит до научных вычислений, широко используемых в областях математики, естествознания и инженерии. Это эквивалентно использованию платного инструмента Matlab.

SciPy, как говорится в документации, «предоставляет множество удобных и эффективных числовых процедур, таких как процедуры для численного интегрирования и оптимизации». Он построен на библиотеке NumPy.

Сбор данных -

BeautifulSoup

BeautifulSoup - замечательная библиотека синтаксического анализа на Python, которая позволяет извлекать данные из документов HTML и XML.

BeautifulSoup автоматически определяет кодировки и корректно обрабатывает HTML-документы даже со специальными символами. Мы можем перемещаться по разобранному документу и находить то, что нам нужно, что позволяет быстро и безболезненно извлекать данные с веб-страниц. В этой статье мы подробно узнаем, как создавать веб-парсеры с помощью Beautiful Soup.

Scrapy

Scrapy - это Python-фреймворк для крупномасштабного парсинга веб-страниц. Он предоставляет вам все инструменты, необходимые для эффективного извлечения данных с веб-сайтов, обработки их по своему усмотрению и сохраните их в желаемой структуре и формате.

Вы можете узнать все о парсинге веб-страниц и интеллектуальном анализе данных в этой статье -

• Практическое введение в веб-парсинг на Python: эффективный способ извлечения данных для вашего проекта в области науки о данных

Исследование и визуализация данных -

Панды

От исследования данных до визуализации и анализа - Pandas - это всемогущая библиотека, которую вы должны освоить!

Pandas - это пакет с открытым исходным кодом. Он помогает выполнять анализ данных и манипулирование данными на языке Python. Кроме того, он предоставляет нам быстрые и гибкие структуры данных, которые упрощают работу с реляционными и структурированными данными.

Если вы новичок в Pandas, вам обязательно стоит пройти этот бесплатный курс -

• Панды для анализа данных

Матплотлиб

Matplotlib - самая популярная библиотека для исследования и визуализации данных в экосистеме Python. Все остальные библиотеки построены на этой библиотеке.

Matplotlib предлагает бесконечные диаграммы и настройки от гистограмм до диаграмм рассеяния, matplotlib устанавливает массив цветов, тем, палитр и других параметров для настройки и персонализации наших графиков. matplotlib полезен независимо от того, выполняете ли вы исследование данных для проекта машинного обучения или создаете отчет для заинтересованных сторон, это, безусловно, самая удобная библиотека!

Если вы только начинаете, у меня есть несколько ресурсов, которые помогут вам начать работу -

• Руководство для начинающих по matplotlib для визуализации и исследования данных в Python
• 10 приемов matplotlib для освоения визуализации данных в Python

Сюжетно

Plotly - это бесплатная библиотека визуализации данных с открытым исходным кодом. Мне лично нравится эта библиотека за ее высокое качество, готовность к публикации и интерактивные диаграммы. Коробчатая диаграмма, тепловые карты, пузырьковые диаграммы - вот несколько примеров типов доступных диаграмм.

Это один из лучших инструментов визуализации данных, созданный на основе библиотеки визуализации D3.js, HTML и CSS. Он создан с использованием Python и фреймворка Django. Так что, если вы хотите исследовать данные или просто хотите произвести впечатление на заинтересованных лиц, то вам стоит использовать plotly!

Вот отличный практический ресурс для начала -

• Как создать красивую интерактивную визуализацию данных с помощью Plotly в R и Python?

Сиборн

Seaborn - это бесплатная библиотека визуализации данных с открытым исходным кодом, основанная на Matplotlib. Многие специалисты по данным предпочитают seaborn над matplotlib из-за его высокоуровневого интерфейса для рисования привлекательных и информативных статистических графиков.

Seaborn предоставляет простые функции, которые помогут вам сосредоточиться на сюжете, а теперь и на том, как его нарисовать. Seaborn - важная библиотека, которую вы должны освоить. Вот отличный ресурс для оплаты -

• Станьте мастером визуализации данных с этим всеобъемлющим руководством по Seaborn на Python

Машинное обучение

Scikit Learn

Sklearn - это швейцарский армейский нож библиотек по науке о данных. Это незаменимый инструмент в вашем арсенале науки о данных, который поможет преодолеть, казалось бы, непреодолимые препятствия. Проще говоря, он используется для создания моделей машинного обучения.

Scikit-learn, вероятно, самая полезная библиотека для машинного обучения на Python. Библиотека sklearn содержит множество эффективных инструментов для машинного обучения и статистического моделирования, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и уменьшение размерности.

Sklearn - это обязательная библиотека Python, которую вам нужно освоить. Analytics Vidhya предлагает бесплатный курс по этому вопросу. Вы можете проверить ресурсы здесь -

• Начало работы с scikit-learn (sklearn) для машинного обучения
• 7 впечатляющих приемов, советов и приемов Scikit-learn для науки о данных

PyCaret

Устали писать бесконечные строки кода для построения модели машинного обучения? PyCaret - это то, что вам нужно!

PyCaret - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом на Python, которая помогает вам от подготовки данных до развертывания модели. Это поможет вам сэкономить массу времени, будучи библиотекой с низким содержанием кода.

Это простая в использовании библиотека машинного обучения, которая поможет вам проводить эксперименты с непрерывным машинным обучением, будь то подстановка пропущенных значений, кодирование категориальных данных, разработка функций, настройка гиперпараметров или построение ансамблевых моделей. Вот отличный ресурс, чтобы вы могли изучить PyCaret с нуля -

• Заканчивается время? Используйте PyCaret для создания модели машинного обучения за считанные секунды

TensorFlow

За прошедшие годы TensorFlow, разработанный командой Google Brain, завоевал популярность и стал передовой библиотекой в ​​области машинного обучения и глубокого обучения. TensorFlow выпустил свой первый публичный релиз еще в 2015 году. В то время развивающуюся среду глубокого обучения для разработчиков и исследователей занимали Caffe и Theano. За короткое время TensorFlow стала самой популярной библиотекой для глубокого обучения.

TensorFlow - это библиотека для непрерывного машинного обучения, которая включает инструменты, библиотеки и ресурсы для исследовательского сообщества, чтобы продвигать новейшие достижения в области глубокого обучения, и разработчиков в отрасли для создания приложений на базе машинного обучения и обучения машинному обучению.

Чтобы быть ориентированным на будущее специалистом по данным, вот несколько ресурсов для изучения TensorFlow:

• Руководство по глубокому обучению: Введение в реализацию нейронных сетей с использованием TensorFlow на Python
• Учебное пособие по TensorFlow 2.0 для глубокого обучения

Керас

Keras - это API глубокого обучения, написанный на Python, который работает на платформе машинного обучения TensorFlow. Он был разработан с упором на возможность быстрого экспериментирования. По словам Кераса: Возможность как можно быстрее переходить от идеи к результату является ключом к хорошему исследованию.

Многие предпочитают Keras перед TensorFlow из-за его гораздо лучшего «пользовательского опыта», Keras был разработан на Python и, следовательно, прост в понимании разработчиками Python. Это простая в использовании, но очень мощная библиотека.

Некоторые ресурсы для ссылки -

• Учебное пособие: Оптимизация нейронных сетей с использованием Keras (с примером использования распознавания изображений)

PyTorch

Многие энтузиасты науки о данных называют Pytorch лучшим фреймворком для глубокого обучения (об этом мы поговорим позже). Это помогло ускорить исследования моделей глубокого обучения, сделав их более быстрыми в вычислительном отношении и менее дорогостоящими.

PyTorch - это библиотека на основе Python, которая обеспечивает максимальную гибкость и скорость. Некоторые из особенностей Pytorch следующие:

• Готово к производству
• Распределенное обучение
• Надежная экосистема
• Облачная поддержка

Взволнованный? Вы можете узнать больше о PyTorch здесь -

• Введение в PyTorch для глубокого обучения [БЕСПЛАТНЫЙ КУРС]
• Руководство по PyTorch и принципам его работы с нуля для начинающих

Конечные заметки

Python - мощный, но простой язык для решения всех задач машинного обучения.

В этой статье мы обсудили 13 библиотек, которые помогут вам достичь ваших целей в области науки о данных, таких как математика, интеллектуальный анализ данных, исследование и визуализация данных, машинное обучение.

С точки зрения науки о данных вы сможете освоить все эти и многие другие библиотеки в рамках программы Аналитика Видхья AI и ML Blackbelt +. Вы получите индивидуальную сессию наставничества, в которой ваш путь обучения будет адаптирован в соответствии с вашими карьерными потребностями.

Есть ли у вас еще одна любимая библиотека, о которой нам следует знать? Дай мне знать в комментариях!

Первоначально опубликовано на https://www.analyticsvidhya.com 18 ноября 2020 г.