Python jest językiem zorientowanym obiektowo, łatwym do nauki i debugowania, który dzięki swoim licznym zaletom ciągle zdobywa nowych zwolenników. Python jest dzisiaj najpopularniejszym językiem programowania, który błyszczy szczególnie w dziedzinie data science dzięki licznym bibliotekom, które wspomagają pracę analityków danych. Jakie są najlepsze biblioteki Python do data science? Poniżej prezentujemy przegląd 10 bibliotek, których warto się nauczyć, aby rozwinąć karierę jako data scientist.
TensorFlow
TensorFlow to opracowana przez Google biblioteka open source do obliczeń numerycznych, chętnie wykorzystywana w sieciach neuronowych i uczeniu maszynowym. Według danych GitHuba jest to obecnie zdecydowanie najpopularniejsza biblioteka Pythona wykorzystywana do machine learningu, ale ze względu na wysoki poziom skomplikowania coraz więcej osób wybiera konkurencyjne biblioteki w postaci Keras czy PyTorch.
Zalety
- Ogromny potencjał związany z uczeniem maszynowym
- Możliwość przejrzystego przedstawiania grafów obliczeniowych sieci neuronowych dzięki TensorBoard
- Częste aktualizacje i wsparcie Google
Wykorzystanie
- Rozpoznawanie mowy
- Rozpoznawanie obrazu
- Rozpoznawanie obiektów w plikach wideo
SciPy
SciPy (Scientific Python) to popularna, otwartoźródłowa biblioteka używana do obliczeń naukowych i matematycznych, które pozwala wykonywać w sposób efektywny i przyjazny dla użytkownika. SciPy jest oparty na NumPy i oferuje możliwość wizualizowania i manipulacji danych przy pomocy licznych poleceń wysokiego poziomu.
Zalety
- Dodanie nowych funkcjonalności do biblioteki NumPy, na której opiera się SciPy
- Szerokie możliwości w zakresie manipulacji i wizualizacji danych
- Wielowymiarowe przetwarzanie obrazów z pakietem SciPy Ndimage
Wykorzystanie
- Algebra liniowa
- Równania różniczkowe i transformaty Fouriera
- Algorytmy optymalizacji
NumPy
NumPy (Numerical Python) to podstawowa biblioteka Pythona służąca do zaawansowanych obliczeń matematycznych. NumPy opiera się na obiektach array, które są pojemnikami na dane w postaci macierzy.
Zalety
- Szybkie wykonywanie obliczeń dzięki wektoryzacji
- Wygodne obrabianie danych w tablicach
- Wysoka wydajność obliczeń
Wykorzystanie
- Analiza danych
- Przetwarzanie wielowymiarowych macierzy
- Wektoryzacja
Pandas
Pandas to zdecydowanie jedna z najpopularniejszych bibliotek Pythona do data science, używana przede wszystkim do analizy i czyszczenia danych. Pandas jest bardzo wszechstronną biblioteką, która dzięki swojej szybkości i elastyczności zdołała zgromadzić wokół siebie liczne grono zwolenników.
Zalety
- Łatwość pracy z danymi tabelarycznymi
- Wielość funkcji do manipulacji struktur DataFrame
- Biblioteka łatwa w użyciu i nauce
Wykorzystanie
- Analiza danych
- Czyszczenie danych
- Manipulacja i modyfikacje danymi
Matplotlib
Matplotlib jest popularną biblioteką przeznaczoną do tworzenia wykresów. Dzięki swoim szerokim możliwościom w zakresie tworzenia grafów i wykresów Matplotlib jest idealnym wyborem do celów wizualizacji danych.
Zalety
- Łatwe i wygodne tworzenie wykresów
- Może być traktowany jako darmowy zamiennik MATLAB
- Małe zużycie pamięci
Wykorzystanie
- Wizualizacja danych
- Analiza korelacji zmiennych
- Wykrywanie obserwacji odstających
Keras
Podobnie jak TensorFlow, Keras jest szeroko wykorzystywaną biblioteką służącą do uczenia głębokiego i tworzenia sieci neuronowych. Keras jako backend wykorzystuje TensorFlow lub Theano i jest dobrym wyborem, jeśli nie masz ochoty na zagłębianie się w szczegóły TensorFlow.
Zalety
- Uproszczona wersja TensorFlow/Theano
- Przyjazność w nauce
- Szerokie możliwości związane z tworzeniem sieci neuronowych
Wykorzystanie
- Uczenie maszynowe
- Uczenie głębokie
- Prototypowanie
Scikit-learn
Nikt zainteresowany data science nie powinien przejść obojętnie obok tej biblioteki. Scikit-learn zapewnia niemal wszystkie algorytmy, których będziesz potrzebować w uczeniu maszynowym. Scikit-learn dobrze współgra z omawianymi wcześniej bibliotekami NumPy, Matplotlib i SciPy.
Zalety
- Liczne algorytmy do uczenia maszynowego
- Uniwersalność
- Szybkość
Wykorzystanie
- Uczenie maszynowe
- Klasyfikacja statystyczna
- Analiza skupień i regresji
PyTorch
PyTorch to biblioteka, którą powinni się zainteresować wszyscy, którzy szukają biblioteki do uczenia głębokiego, jednak przeraża ich poziom skomplikowania bardziej popularnego TensorFlow. Ogromną zaletą PyTorch jest jego szybkość, osiągana dzięki akceleracji GPU: przykładowo, mnożenie macierzy wykonywane jest w nim aż 15 razy szybciej w porównaniu do NumPy.
Zalety
- Łatwość obsługi w stosunku do TensorFlow
- Łatwe wyświetlanie zawartości zmiennych
- Szybkość dzięki akceleracji GPU
Wykorzystanie
- Uczenie głębokie
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Rachunek tensorowy
BeautifulSoup
BeautifulSoup to biblioteka Python służąca do web scrapingu, czyli pobieraniu interesujących nas danych ze stron internetowych i zapisywaniem ich do odpowiedniego pliku. To jedna z najlepszych bibliotek Pythona do parsowania danych, czyli przetwarzania i porządkowania informacji oraz dostarczania gotowych danych.
Zalety
- Szerokie możliwości w zakresie web scrapingu
- Szybkość
- Prostota i łatwość obsługi
Wykorzystanie
- Web scraping
- Parsowanie danych
- Analiza kodu HTML i XML
Naucz się bibliotek Pythona na naszym bootcampie data science
Chcesz nauczyć się najczęściej wykorzystywanych bibliotek Pythona do celów data science? Zapisz się na jeden z naszych bootcampów i ucz się pod okiem ekspertów:
Bootcamp Data Analyst
Data Analyst to program rozwojowy obejmujący cykl 7 szkoleń. Program realizowany online, w tym na żywo w wirtualnej klasie. Nauczysz się najważniejszych technologii i koncepcji analitycznych. Zakres opracowany przy współpracy z IBM. W trakcie programu poznasz m.in. Pythona, R, MS Excel, Power BI i Tableau.
https://gamitlab.com/szkolenie/program-rozwojowy-data-analyst-analiza-danych-od-podstaw/
Bootcamp Data Scientist
Data Scientist to program rozwojowy obejmujący cykl 5 szkoleń, realizowany online, w tym na żywo w wirtualnej klasie. Poznaj najważniejsze technologie i koncepcje data science i uczenia maszynowego. Program opracowany przy współpracy z IBM. W trakcie programu możesz poznać między innymi Python, Keras, TensorFlow czy Tableau.
https://gamitlab.com/szkolenie/program-rozwojowy-data-scientist-data-science-od-podstaw/
Bootcamp Artificial Intelligence Engineer
Artificial Intelligence Engineer to program rozwojowy obejmujący cykl 6 szkoleń realizowany online, w tym na żywo w wirtualnej klasie. Poznaj najważniejsze koncepcje i technologie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, niezbędne dla przyszłych osób pracujących jako AI Engineer. Program posiada akredytacje IBM oraz TensorFlow.
https://gamitlab.com/szkolenie/program-rozwojowy-inzynier-ai/