Visão geral das bibliotecas Python para ciência de dados
De acordo com uma pesquisa recente da Kaggle, 83% dos profissionais de ciência de dados optaram pelo python como idioma de sua escolha. Uma das principais razões por trás disso é a extensa gama de bibliotecas python disponíveis. Mas o que é uma biblioteca ? Podemos considerar uma biblioteca como um conjunto de funções, rotinas ou funcionalidades que ajudam os desenvolvedores a focar na declaração do problema em vez de reinventar a roda.
Suponha que você esteja trabalhando em um problema de previsão de inadimplentes de empréstimos para uma grande organização financeira. Agora, em vez de escrever código do zero para operações comuns, como manipulação de dados, visualização, implementação de algoritmos de aprendizado de máquina, essas bibliotecas ajudam você a lidar com eles com funcionalidades personalizáveis e eficientes. Neste artigo, discutiremos as bibliotecas python mais usadas em várias áreas de operações na ciência de dados, como aprendizado de máquina, visualização de dados, aprendizado profundo, processamento de linguagem natural etc.
Bibliotecas de ciência de dados do Python
Com base nas operações, dividiremos as bibliotecas de ciência de dados python nas seguintes áreas
1. Bibliotecas Gerais
NumPy: NumPy significa Python Numérico. É uma das bibliotecas fundamentais para cálculos científicos e matemáticos. Ele nos ajuda a operações eficientes de matriz N-dimensional, integrando códigos C / C ++ e Fortran, transformações matemáticas complexas envolvendo álgebra linear, transformação de Fourier, etc.
Pandas: é a biblioteca mais popular para ler, manipular e preparar dados. O Pandas fornece estruturas de dados altamente eficientes e fáceis de usar, que ajudam na manipulação de dados entre os formatos de dados externos e na memória, como CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL, etc.
Os principais recursos desta biblioteca são:
- Vem com objeto DataFrame rápido e eficiente
- Mesclagem de alto desempenho e indexação inteligente de conjuntos de dados
- A implementação de baixa latência é escrita em Cython e C etc.
SciPy: O SciPy é outra biblioteca de código aberto popular para operações matemáticas e estatísticas. A estrutura de dados principal do scipy é matrizes numpy. Ajuda cientistas e desenvolvedores de dados com álgebra linear, transformações de domínio, análise estatística, etc.
2. Visualização de Dados
Matplotlib: é uma biblioteca de plotagem 2D para visualização inspirada no MATLAB. O Matplotlib fornece figuras bidimensionais de alta qualidade, como um gráfico de barras, gráficos de distribuição, histogramas, gráficos de dispersão etc. com poucas linhas de código. Assim como o MATLAB, ele também oferece aos usuários a flexibilidade de escolher funcionalidades de baixo nível, como estilos de linha, propriedades de fonte, propriedades de eixos, etc., por meio de uma interface orientada a objetos ou de um conjunto de funções.
Seaborn: Seaborn é basicamente uma API de alto nível construída sobre o Matplotlib. Ele vem com visualizador visual e gráficos estatísticos informativos como mapa de calor, gráfico de contagem, gráfico de violino etc.
Plotly: Plotly é outra biblioteca de gráficos python de código-fonte aberto popular para visualização interativa de alta qualidade. Além de gráficos 2D, ele também suporta plotagem 3D. Plotly é amplamente utilizado para visualização de dados no navegador.
3. Aprendizado de Máquina e PNL
ScikitLearn: O ScikitLearn é provavelmente uma das bibliotecas Python mais usadas para aprendizado de máquina e análise preditiva. Ele oferece uma extensa coleção de algoritmos eficientes para tarefas de classificação, regressão, clustering, ajuste de modelo, pré-processamento de dados e redução de dimensionalidade. Ele é construído sobre o NumPy, SciPy e Matplotlib, portanto, é fácil de usar, de código aberto e reutilizável para vários contextos.
LightGBM: Na parte posterior do aprendizado de ciência de dados, você encontrará algoritmos e conjuntos de aprendizado baseados em árvore. Uma das metodologias mais importantes no aprendizado de máquina de hoje está aumentando. O LightGBM é uma estrutura popular de aumento de gradiente de código aberto da Microsoft.
Os principais recursos do lightgbm são
- Execução paralela e habilitada para GPU
- Rapidez e melhor precisão
- A capacidade de lidar com conjuntos de dados em grande escala e suporta computação distribuída
Surpresa: o sistema de recomendação é uma área de interesse importante para aplicativos modernos baseados em IA. O sistema de recomendação de última geração permite que as empresas forneçam ofertas altamente personalizadas aos seus clientes. A surpresa é uma biblioteca Python de código aberto útil para criar sistemas de recomendação. Ele fornece ferramentas para avaliar, analisar e comparar o desempenho do algoritmo.
NLTK: NLTK significa Natural Language Toolkit. É uma biblioteca de código aberto para trabalhar com os conjuntos de dados da linguagem humana. É muito útil para problemas como análise de texto, análise de sentimentos, análise de estrutura lingüística etc.
4. Aprendizagem Profunda
TensorFlow: O TensorFlow é uma estrutura de código aberto do Google para soluções completas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Ele fornece controles de baixo nível aos usuários para projetar e treinar redes neurais altamente escalonáveis e complexas. O Tensorflow está disponível para desktop e móvel e suporta um grande número de linguagens de programação por meio de wrappers.
Keras: Keras é uma biblioteca de aprendizado profundo de alto nível de código aberto. Ele oferece a flexibilidade de usar o tensorflow ou o theano (outra biblioteca python de baixo nível como o tensorflow) como back-end. Keras fornece API simples de alto nível para o desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo.
É adequado para prototipagem rápida e desenvolvimento de modelos de redes neurais para uso industrial. O uso principal do Keras é na classificação, geração de texto e resumo, marcação e tradução, reconhecimento de fala etc.
5. Diversos
OpenCV: O OpenCV é uma biblioteca python popular para problemas de visão computacional (tarefa que envolve dados de imagem ou vídeo). É uma estrutura eficiente com suporte multiplataforma e ideal para aplicativos em tempo real.
Dask: se você tem baixo poder computacional ou não tem acesso a grandes agrupamentos, o Dask é uma escolha perfeita para computação escalável. A Dask fornece APIs de baixo nível para criar sistemas personalizados para aplicativos internos. Ao trabalhar com um conjunto de dados de escala muito grande na sua caixa local, você pode optar pelo Dask em vez do Pandas.
Conclusão
Há um rico conjunto de bibliotecas python disponíveis para várias operações orientadas a dados no python. Neste artigo, discutimos as bibliotecas python mais populares e amplamente usadas na comunidade de ciência de dados. Com base na declaração do problema e nas práticas organizacionais, as bibliotecas python apropriadas são escolhidas na prática.
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