Bibliotecas Populares De Python Para Data Science En 2019

La ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son algunas de las tecnologías más populares y emergentes que tienen mucho alcance en el futuro. Pero, ¿alguna vez te has preguntado cuáles son las tecnologías que impulsan este campo de la informática y qué 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 mayoría de las empresas reconocen el papel integral que desempeñarán los datos para impulsar las decisiones comerciales y comprender las percepciones de las personas. Python, junto con R, es una de las herramientas más prácticas, confiables y fáciles 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 más útiles utilizadas por científicos e ingenieros de datos, en base a investigaciones recientes y usos del mercado.

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

Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados en la actualidad debido a su eficiencia, legibilidad de código y fácil de aprender. Clasificado como el número uno en el ranking de lenguajes de programación IEEE, 2018 , Python ha ganado mucha tracción e importancia en los últimos años en la industria de la ciencia de datos.

Algunas de las razones que podemos resolver se mencionan a continuación.

• Python es fácil de aprender y usar, principalmente porque la mayoría de los conceptos se pueden expresar en menos líneas de código en Python, que en otros idiomas.
• Python también 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  técnicas estadísticas  o  análisis de datos  en su trabajo, o para los científicos de datos que trabajan en tecnologías integradas que comprenden las aplicaciones web o los entornos de producción.
• Python realmente brilla en el campo del aprendizaje automático 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 líneas de código.

Bibliotecas Populares De Python Para La Ciencia De Datos

1. NumPy

Con más de 15 mil compromisos y más de 500 contribuyentes en su repositorio de Github, muestra claramente cuánto es popular esta biblioteca. Este es uno de los paquetes más fundamentales, para la ciencia de datos. NumPy significa (Python numérico). Proporciona una gran cantidad de características útiles para operaciones en n-matrices y matrices en Python. La biblioteca proporciona vectorización de operaciones matemáticas en el tipo de matriz NumPy. También contiene otras cosas como:

• un poderoso objeto de matriz N-dimensional
• Funciones sofisticadas (difusión)
• Herramientas para la integración de código C / C ++ y Fortran.
• Álgebra lineal útil, transformada de Fourier y capacidades de números aleatorios.

2. Pandas

Pandas es una herramienta de código abierto que proporciona herramientas de análisis de datos para la programación de Python. Con más de 15000 confirmaciones y más de 700 colaboradores, esta es también una de las bibliotecas más utilizadas para la ciencia de datos. Este paquete está diseñado para trabajar con datos etiquetados, relacionales, simples y complejos . También se puede usar para agregar estructuras de datos y herramientas diseñadas para el análisis práctico de datos en múltiples flujos, como finanzas, estadísticas, ciencias sociales e ingeniería.

Debido a su adaptabilidad, es una biblioteca muy útil. 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 también. Otras características incluyen la capacidad de cargar y guardar datos desde múltiples formatos y una fácil conversión de las estructuras de datos NumPy y Python a objetos Pandas.

3. SicPy

Otra biblioteca importante es SciPy, que es una biblioteca de ingeniería y ciencias. Es diferente de la pila SicPy porque SciPy contiene módulos para álgebra lineal, optimización, integración y estadísticas. 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 numéricas eficientes como integración numérica, optimización y muchas otras a través de sus submódulos específicos. Uno de los mejores tutoriales para SciPy es Scipy.org.

4. Matplotlib

Es una de las bibliotecas estándar de Python para crear gráficos y gráficos 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 más de 21000 veces con más de 550 colaboradores.

Es capaz de producir cifras de calidad de publicación en forma de gráficos, histogramas, espectros de potencia, gráficos de barras, gráficos 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 fáciles de usar para tareas de aprendizaje automático 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 técnicas todos los días y desarrollamos constantemente algoritmos más rápidos, esta biblioteca se usará en redes neuronales, especialmente para el aprendizaje de refuerzo más rápido y el aprendizaje sin supervisión.

Dado que la mayoría 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 está construida alrededor de redes neuronales en el kernel y todos los métodos 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 también.

6. Bokeh

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

7. Scikit Learn

Es un módulo de Python para aprendizaje automático construido sobre SciPy. Proporciona un conjunto de algoritmos comunes de aprendizaje automático para los usuarios a través de una interfaz uniforme y uniforme. Scikit-Learn ayuda a implementar rápidamente algoritmos populares en conjuntos de datos e incluye herramientas para muchas tareas estándar de aprendizaje automático, como agrupamiento, clasificación, regresión, etc.

Cuenta con más 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 automático, 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 también forma parte de la ciencia de datos) en los proyectos y el escenario de la vida real, una de las bibliotecas más 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 matemáticas. Es compatible con todas las arquitecturas. La biblioteca también optimiza el uso de GPU y CPU.
• TensorFlow es una de las herramientas más populares utilizadas y desarrolladas por Google con más de 16000 confirmaciones y 700 colaboradores. Esta biblioteca se utiliza de forma amplia y ciega. Como es una biblioteca de código abierto, la mayoría de los desarrolladores consideran que esta herramienta es la más adecuada para crear un modelo de aprendizaje automático. Es su sistema de nodos multicapa que permite el entrenamiento rápido de redes neuronales artificiales en grandes conjuntos de datos.
• Keras también es una biblioteca de código abierto para construir redes neuronales en un alto nivel de la interfaz. Utiliza Theano o TensorFlow como backends. Está totalmente escrito en Python puro con implementaciones de alto nivel, modulares y ampliables.

Conclusión

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