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miƩrcoles, 2 de enero de 2019

Bibliotecas Populares De Python Para Data Science En 2019

importantes herramientas de ciencia de datos
La ciencia de datos, el aprendizaje automĆ”tico y la inteligencia artificial son algunas de las tecnologĆ­as mĆ”s populares y emergentes que tienen mucho alcance en el futuro. Pero, ¿alguna vez te has preguntado cuĆ”les son las tecnologĆ­as que impulsan este campo de la informĆ”tica y quĆ© debes aprender para tener un comando cautivador sobre ellas? La respuesta es Python  y su  grupo de bibliotecas.
El futuro se trata de jugar con los datos, por lo tanto, la mayorĆ­a de las empresas reconocen el papel integral que desempeƱarĆ”n los datos para impulsar las decisiones comerciales y comprender las percepciones de las personas. Python, junto con R, es una de las herramientas mĆ”s prĆ”cticas, confiables y fĆ”ciles que se utilizan en Data Science en la actualidad. Por lo tanto, si usted es un principiante, debe aventurarse en el campo de la ciencia de datos para familiarizarse con Python.
En este artículo, describiré algunas de sus bibliotecas mÔs útiles utilizadas por científicos e ingenieros de datos, en base a investigaciones recientes y usos del mercado.

¿Por QuĆ© Es Tan Popular Python Para La Ciencia De Datos?

Python es uno de los lenguajes de programación mĆ”s utilizados en la actualidad debido a su eficiencia, legibilidad de código y fĆ”cil de aprender. Clasificado como el nĆŗmero uno en el ranking de lenguajes de programación IEEE, 2018 , Python ha ganado mucha tracción e importancia en los Ćŗltimos aƱos en la industria de la ciencia de datos.
Algunas de las razones que podemos resolver se mencionan a continuación.
  • Python es fĆ”cil de aprender y usar, principalmente porque la mayorĆ­a de los conceptos se pueden expresar en menos lĆ­neas de código en Python, que en otros idiomas.
  • Python tambiĆ©n ofrece una gran cantidad de bibliotecas de ciencia de datos activas y una comunidad vibrante.
  • Python es una buena alternativa para los desarrolladores que necesitan aplicar  tĆ©cnicas estadĆ­sticas  o  anĆ”lisis de datos  en su trabajo, o para los cientĆ­ficos de datos que trabajan en tecnologĆ­as integradas que comprenden las aplicaciones web o los entornos de producción.
  • Python realmente brilla en el campo del aprendizaje automĆ”tico debido a las numerosas bibliotecas y la flexibilidad que ofrece.
  • Esto hace que Python sea especialmente adecuado para desarrollar modelos sofisticados y motores de predicción que se conecten directamente a los sistemas de producción.
  • La extensión de las bibliotecas es realmente un gran activo, ya que un conjunto robusto de bibliotecas puede facilitar a los desarrolladores la tarea compleja sin tener que volver a escribir muchas lĆ­neas de código.

Bibliotecas Populares De Python Para La Ciencia De Datos

1. NumPy

Con mĆ”s de 15 mil compromisos y mĆ”s de 500 contribuyentes en su repositorio de Github, muestra claramente cuĆ”nto es popular esta biblioteca. Este es uno de los paquetes mĆ”s fundamentales, para la ciencia de datos. NumPy significa (Python numĆ©rico). Proporciona una gran cantidad de caracterĆ­sticas Ćŗtiles para operaciones en n-matrices y matrices en Python. La biblioteca proporciona vectorización de operaciones matemĆ”ticas en el tipo de matriz NumPy. TambiĆ©n contiene otras cosas como:
  • un poderoso objeto de matriz N-dimensional
  • Funciones sofisticadas (difusión)
  • Herramientas para la integración de código C / C ++ y Fortran.
  • Ɓlgebra lineal Ćŗtil, transformada de Fourier y capacidades de nĆŗmeros aleatorios.

2. Pandas

Pandas es una herramienta de código abierto que proporciona herramientas de anĆ”lisis de datos para la programación de Python. Con mĆ”s de 15000 confirmaciones y mĆ”s de 700 colaboradores, esta es tambiĆ©n una de las bibliotecas mĆ”s utilizadas para la ciencia de datos. Este paquete estĆ” diseƱado para trabajar con datos etiquetados, relacionales, simples y complejos . TambiĆ©n se puede usar para agregar estructuras de datos y herramientas diseƱadas para el anĆ”lisis prĆ”ctico de datos en mĆŗltiples flujos, como finanzas, estadĆ­sticas, ciencias sociales e ingenierĆ­a.
Debido a su adaptabilidad, es una biblioteca muy Ćŗtil. Puede funcionar perfectamente bien con datos incompletos, no estructurados y sin categorizar. Al mismo tiempo, puede proporcionar herramientas para modelar, fusionar, remodelar y dividir conjuntos de datos tambiĆ©n. Otras caracterĆ­sticas incluyen la capacidad de cargar y guardar datos desde mĆŗltiples formatos y una fĆ”cil conversión de las estructuras de datos NumPy y Python a objetos Pandas.

3. SicPy

Otra biblioteca importante es SciPy, que es una biblioteca de ingenierĆ­a y ciencias. Es diferente de la pila SicPy porque SciPy contiene módulos para Ć”lgebra lineal, optimización, integración y estadĆ­sticas. Tiene alrededor de 17000 confirmaciones y alrededor de 500 colaboradores en el repositorio de Github.
La biblioteca SciPy se basa en NumPy, y sus arreglos hacen un uso sustancial de NumPy. Proporciona funciones numĆ©ricas eficientes como integración numĆ©rica, optimización y muchas otras a travĆ©s de sus submódulos especĆ­ficos. Uno de los mejores tutoriales para SciPy es Scipy.org.

4. Matplotlib

Es una de las bibliotecas estĆ”ndar de Python para crear grĆ”ficos y grĆ”ficos en 2D. Para usar esta biblioteca de manera eficiente, debe tener un comando fuerte sobre las funciones disponibles en esta biblioteca. Es flexible ya que se ha comprometido mĆ”s de 21000 veces con mĆ”s de 550 colaboradores.
Es capaz de producir cifras de calidad de publicación en forma de grĆ”ficos, histogramas, espectros de potencia, grĆ”ficos de barras, grĆ”ficos de errores, diagramas de dispersión, etc. en una amplia variedad de formatos impresos y entornos interactivos en todas las plataformas.
Para ejemplos, vea las parcelas de muestra.

5. Pybrain

PyBrain es otra biblioteca superior de Python para Data Science que se centra en algoritmos flexibles y fĆ”ciles de usar para tareas de aprendizaje automĆ”tico y en una variedad de entornos predefinidos para probar y comparar los algoritmos. Es popular debido a la flexibilidad y los algoritmos para la investigación de vanguardia. A medida que investigamos nuevas tĆ©cnicas todos los dĆ­as y desarrollamos constantemente algoritmos mĆ”s rĆ”pidos, esta biblioteca se usarĆ” en redes neuronales, especialmente para el aprendizaje de refuerzo mĆ”s rĆ”pido y el aprendizaje sin supervisión.
Dado que la mayorĆ­a de los problemas actuales se relacionan con el estado continuo y los espacios de acción, se deben utilizar aproximadores de funciones como redes neuronales para hacer frente a la gran dimensionalidad. Esta biblioteca estĆ” construida alrededor de redes neuronales en el kernel y todos los mĆ©todos de entrenamiento aceptan una red neuronal como la instancia a ser entrenada. Esto hace de PyBrain una herramienta poderosa para tareas de la vida real tambiĆ©n.

6. Bokeh

Bokeh es una excelente biblioteca de visualización en Python con mĆ”s de 15000 confirmaciones y 200 colaboradores en el repositorio de Github. Proporciona visualización interactiva. Este es independiente de Matplotlib y hace su presentación a travĆ©s de navegadores modernos en el estilo de Data-Driven Documents, es decir, d3.js.

7. Scikit Learn

Es un módulo de Python para aprendizaje automĆ”tico construido sobre SciPy. Proporciona un conjunto de algoritmos comunes de aprendizaje automĆ”tico para los usuarios a travĆ©s de una interfaz uniforme y uniforme. Scikit-Learn ayuda a implementar rĆ”pidamente algoritmos populares en conjuntos de datos e incluye herramientas para muchas tareas estĆ”ndar de aprendizaje automĆ”tico, como agrupamiento, clasificación, regresión, etc.
Cuenta con mÔs de 21000 confirmaciones y 800 colaboradores que han hecho que esta biblioteca sea concisa en términos de código y que tenga una interfaz con los algoritmos comunes de aprendizaje automÔtico, lo que simplifica la introducción de ML en los sistemas de producción.

8. Keras / TensorFlow /  Theano : Bibliotecas De Aprendizaje Profundo

Cuando se trata de la implementación de Deep Learning (que tambiĆ©n forma parte de la ciencia de datos) en los proyectos y el escenario de la vida real, una de las bibliotecas mĆ”s destacadas y convenientes es Keras, utilizada para capacitar a la enorme cantidad de datos. Puede funcionar sobre TensorFlow o Theano.
  • Theano es un paquete de Python que define matrices multidimensionales similares a NumPy, junto con operaciones y expresiones matemĆ”ticas. Es compatible con todas las arquitecturas. La biblioteca tambiĆ©n optimiza el uso de GPU y CPU.
  • TensorFlow es una de las herramientas mĆ”s populares utilizadas y desarrolladas por Google con mĆ”s de 16000 confirmaciones y 700 colaboradores. Esta biblioteca se utiliza de forma amplia y ciega. Como es una biblioteca de código abierto, la mayorĆ­a de los desarrolladores consideran que esta herramienta es la mĆ”s adecuada para crear un modelo de aprendizaje automĆ”tico. Es su sistema de nodos multicapa que permite el entrenamiento rĆ”pido de redes neuronales artificiales en grandes conjuntos de datos.
  • Keras tambiĆ©n es una biblioteca de código abierto para construir redes neuronales en un alto nivel de la interfaz. Utiliza Theano o TensorFlow como backends. EstĆ” totalmente escrito en Python puro con implementaciones de alto nivel, modulares y ampliables.

Conclusión

TambiĆ©n hay otras bibliotecas para el procesamiento de lenguaje natural, como Nltk, Scrappy para web scraping, Pattern para la minerĆ­a web, pero si estĆ” empezando en Python y desea convertirse en un experto en ciencia de datos, debe dominar las bibliotecas mencionadas anteriormente. . Le recomendarĆ­a que aprendiera uno por uno y practique lo suficiente, ya que cada uno de ellos tiene una variedad de implementaciones.

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