Las mejores bibliotecas de ciencia de datos en Python

    Intro

    Debido a sus habilidades excepcionales, Python es el lenguaje de programación más utilizado en el campo de la ciencia de datos en estos días. Si bien Python ofrece muchas funciones, la disponibilidad de varias bibliotecas multipropósito listas para usar es lo que hace que el lenguaje sea la mejor opción para los científicos de datos. Algunas de estas bibliotecas son bien conocidas y se utilizan ampliamente, mientras que otras no son tan comunes. En este artículo he intentado compilar una lista de bibliotecas de Python y clasificarlas según su funcionalidad.

    Bibliotecas principales

    Estas bibliotecas son parte del paquete estándar de Python y solo se pueden importar si los usuarios desean hacer uso de su funcionalidad.

    NumPy

    Abreviatura de Python numérico, NumPy ha sido diseñado específicamente para operaciones matemáticas. Principalmente admite matrices y vectores multidimensionales para operaciones aritméticas complejas. Además de las estructuras de datos, la biblioteca tiene un rico conjunto de funciones para realizar operaciones algebraicas en los tipos de datos admitidos.

    Otra ventaja de la biblioteca es su interoperabilidad con otros lenguajes de programación como C / C ++, FORTRAN y sistemas de administración de bases de datos. Además, como el conjunto de funciones proporcionadas está precompilado, los cálculos se realizan de manera eficiente.

    Ciencia

    Basada en NumPy, la biblioteca Scientific Python amplía sus capacidades al ofrecer operaciones avanzadas como integración, regresión y probabilidad, por nombrar algunas. Para usar Ciencia, debemos instalar NumPy primero, ya que hace uso de los módulos subyacentes. Lo que hace que SciPy sea una de las bibliotecas más utilizadas es la jerarquía en la que están organizados los submódulos, y los manuales hacen un excelente trabajo al explicar el significado y la usabilidad de los módulos exportados.

    Pandas

    Biblioteca de análisis de datos de Python es una biblioteca de código abierto que ayuda a organizar datos en varios parámetros, según los requisitos. La variedad de tipos de datos incorporados como series, marcos y paneles hacen de Pandas una biblioteca favorita entre los científicos de datos. El formato tabular de los marcos permite operaciones de agregar / eliminar similares a las de una base de datos en los datos, lo que facilita la agrupación.

    Además, Panda proporciona una estructura de datos de panel tridimensional que ayuda a una mejor visualización de los tipos de datos. La flexibilidad de la biblioteca admite múltiples formatos de datos, incluidos los datos faltantes.

    StatsModels

    los StatsModels El módulo permite a los usuarios realizar un modelado estadístico de los datos utilizando el soporte de modelado y trazado de la biblioteca. Los modelos podrían usarse con el propósito de realizar pronósticos en varios dominios. Los tipos de modelos admitidos incluyen modelos lineales y de regresión.

    StatsModels también admite capacidades de análisis de series de tiempo que son particularmente populares en las organizaciones financieras para mantener la información del mercado de valores en un formato conveniente, por ejemplo. Además, los modelos son lo suficientemente rápidos como para ser utilizados para grandes conjuntos de datos, lo que los convierte en una opción óptima para los mismos.

    Graficado

    Una función esencial de cualquier biblioteca sería la capacidad de representar el resultado de las operaciones complejas realizadas en los datos en un formato fácil de entender. Las bibliotecas incluidas en esta sección se centran en ese aspecto del proceso.

    Matplotlib

    Una parte del paquete principal de SciPy, Matplotlib se utiliza para la representación gráfica de los datos procesados ​​según los requisitos del usuario. Podemos generar varios tipos de gráficos, incluidos histogramas, gráficos circulares o un gráfico de barras simple. Proporciona una interfaz similar a MATLAB orientada a objetos para que los usuarios realicen las operaciones deseadas en los datos. Una característica importante de la biblioteca es su capacidad para ofrecer personalización a casi todas las características disponibles, lo que hace que el uso sea muy flexible para los usuarios.

    Bokeh

    los Bokeh library es una biblioteca independiente que permite a los usuarios trazar los datos utilizando una interfaz de navegador web. Internamente, utiliza la infraestructura de JavaScript y, por lo tanto, es independiente de Matplotlib. Un aspecto esencial de la biblioteca Bokeh es su énfasis en los widgets, que permite a los usuarios representar los datos en varios formatos compatibles, como gráficos, diagramas y etiquetas.

    Además, también admite visualizaciones interactivas a través de “devoluciones de llamada”, que le permiten conectarse a los métodos de Bokeh mediante JavaScript.

    Plotly

    Centrado principalmente en el trazado en 3D, Plotly se puede integrar sin problemas con aplicaciones web y proporciona una serie de API útiles para importar idiomas. Utiliza documentos basados ​​en datos en su núcleo para la representación de datos en tiempo real, y los usuarios pueden configurarlo para procesar los gráficos en el lado del servidor y enviar los resultados al cliente o de otra manera. También podemos compartir los datos con otros a través de la plataforma, si es necesario. También existe interoperabilidad entre los formatos de datos Plotly y Matplotlib.

    Machine Learning

    El Machine Learning se ha convertido en un campo esencial de la informática en los últimos años, y los científicos de datos necesitan herramientas para aprovechar al máximo las próximas tendencias en este campo. Aquí se enumeran algunas bibliotecas de Python que brindan funcionalidad de Machine Learning.

    Para obtener una visión más detallada de los artículos de Machine Learning más populares, consulte este artículo.

    Scikit-Learn

    Licenciado bajo BSD, Scikit-Learn es un kit de herramientas de Machine Learning de código abierto construido sobre NumPy y SciPy. Cuenta con algoritmos ML de uso común para preprocesamiento, clasificación, regresión y agrupamiento. Los algoritmos incluyen máquinas de vectores de soporte, regresiones de crestas, búsqueda de cuadrículas, agrupamiento de k-medias y muchos más.

    Junto con los algoritmos, el kit también proporciona conjuntos de datos de muestra para experimentar. Las API bien documentadas son fáciles de usar tanto para principiantes como para usuarios avanzados. Debido a su buen rendimiento en casi todas las plataformas, es popular tanto para uso académico como para fines comerciales.

    Shogun

    Implementado en C ++, Shogun es una caja de herramientas de código abierto utilizada para ML, que proporciona una interfaz unificada para múltiples lenguajes y plataformas, incluido Python. Se centra en métodos de kernel escalables para resolver problemas de regresión y clasificación.

    El enfoque principal durante el desarrollo fue la bioinformática, por lo que Shogun puede escalar para procesar más de 10 millones de muestras de datos manteniendo la precisión.

    Aprendizaje profundo

    Un área avanzada en el campo del Machine Learning, Aprendizaje profundo está abriendo muchas vías inexploradas para los investigadores que utilizan el aprendizaje supervisado, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural.

    TensorFlow

    Centrado principalmente en redes neuronales, TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje profundo desarrollada por ingenieros de Google. La biblioteca es muy extensible y admite numerosas plataformas, que también incluye compatibilidad con GPU para una mejor visualización. Las clases de algoritmos incluyen clasificación, modelos de estimación y diferenciación, por nombrar algunos.

    Su amplia compatibilidad con API lo convierte en la mejor opción para entrenar redes neuronales y reconocimiento de voz mediante el procesamiento del lenguaje natural.

    Theano

    Theano es una combinación de una biblioteca y un compilador destinado a resolver ecuaciones matemáticas complejas en el área de DL. Utiliza una matriz multidimensional que utiliza NumPy para realizar las operaciones. Teniendo en cuenta el rendimiento, Theano está estrechamente acoplado con NumPy y está precompilado, por lo que es independiente de la plataforma y también utiliza la GPU. Junto con estas características, también proporciona un marco de pruebas unitarias para la detección y mitigación de errores.

    Keras

    Keras es una biblioteca de red neuronal que se puede ejecutar sobre TensorFlow de Google o Microsoft CNTK (Kit de herramientas cognitivas). Está diseñado para ser de naturaleza abstracta y actúa más como un plugin para otras bibliotecas de aprendizaje profundo.

    Keras puede admitir redes neuronales estándar, convolucionales y recurrentes y proporciona interfaces distribuidas a los modelos en clústeres de GPU. Su interfaz fácil de usar es ideal para prototipos rápidos y su implementación en las plataformas compatibles.

    Procesamiento natural del lenguaje

    Últimamente hemos visto un fuerte aumento en las aplicaciones de reconocimiento de voz, gracias a la investigación en el campo del procesamiento del lenguaje natural. No es de extrañar que haya muchas bibliotecas en el campo.

    NLTK

    los Kit de herramientas de lenguaje natural admite las funciones comúnmente necesarias para el procesamiento del idioma inglés, como clasificación, tokenización, análisis sintáctico y análisis semántico. Después de dividir las palabras en tokens mediante el análisis sintáctico, el kit forma una estructura en forma de árbol utilizando la semántica del lenguaje y almacena los datos en sus modelos. Compatible con todas las plataformas principales, NLTK es un proyecto de código abierto mantenido por la comunidad. Las aplicaciones son de amplio alcance, como análisis de opiniones y motores anti-spam.

    Gensim

    Una biblioteca escalable, robusta e independiente de la plataforma para PNL, Gensim usa paquetes NumPy y SciPy debajo. Abreviatura de ‘Generate Similar’, está diseñado para mantener una gran cantidad de datos en la memoria y, por lo tanto, se centra en el rendimiento. Se diferencia de otros paquetes en la implementación ya que utiliza datos en cascada en lugar de agruparlos.

    Debido a su eficiencia, se usa ampliamente en dominios como instituciones financieras y de salud.

    ESPACIO

    Otra biblioteca de código abierto dirigida a la PNL, ESPACIO abarca modelos de redes neuronales para varios idiomas a saber. Inglés, alemán, francés, italiano y holandés, entre otros 30 idiomas. A diferencia de otras bibliotecas de PNL que se utilizan principalmente con fines académicos, SpaCy se centra en el uso comercial.

    También proporciona extensiones para Machine Learning, así como API de aprendizaje profundo. Algunas empresas de tecnología populares, como Airbnb y Quora, utilizan SpaCy como parte de sus plataformas. Lo que la distingue de otras bibliotecas es su capacidad para procesar documentos en lugar de procesar datos como múltiples tokens.

    Raspado

    A medida que el tamaño del contenido que se carga en la web aumenta con frecuencia cada día que pasa, raspado web ha ganado mucha importancia para resolver problemas relacionados con la indexación y gateando de los datos. Debido a la naturaleza tediosa de este trabajo, la automatización es una solución ideal para el mismo. Hay bibliotecas de Python disponibles para extraer datos a través de páginas web de manera eficiente.

    Scrapy

    Permaneciendo fiel a su nombre, Scrapy es un marco de código abierto destinado a rastrear los datos en la web mundial. Inicialmente diseñado para extraer los datos usando funciones exportadas, ha evolucionado hasta convertirse en un marco que se utiliza para diseñar rastreadores web para analizar las páginas web y almacenar sus datos en un formato estructurado. Siguiendo la filosofía de reutilización y orientación a objetos de Python, Scrapy está estructurado en torno a una clase base llamada Spidery sigue agregando capas de funcionalidad, según sea necesario, a su alrededor.

    Procesamiento de datos

    Procesamiento de datos es una corriente de computación en la que intentamos encontrar los patrones en la enorme cantidad de datos con fines analíticos. Echemos un vistazo a la popular biblioteca de Orange que se usa a menudo en la minería de datos.

    Naranja

    Junto con la compatibilidad con el Machine Learning, Naranja El kit de herramientas también incluye una plataforma analítica visual para la minería de datos interactiva. Es un paquete de código abierto lanzado bajo Licencia Pública General y está diseñado usando C ++ con envoltorios de Python en la parte superior.

    El paquete Orange incluye un conjunto de widgets para visualización, clasificación, regresión y evaluación de los conjuntos de datos. Los campos en los que se utiliza a menudo Orange van desde la investigación del ADN y el análisis de dominios farmacéuticos.

    Diverso

    Aquí hay una biblioteca que no encaja en ninguna de las categorías anteriores, pero que vale la pena mencionar.

    SymPy

    Si bien no se utiliza directamente para análisis y ciencia de datos, SymPy es una biblioteca de Python de cálculo simbólico dirigida a cálculos algebraicos. Muchos científicos de datos utilizan la biblioteca para un análisis matemático intermedio de sus datos, que luego serán consumidos por otras bibliotecas, como el trazado o el Machine Learning.

    Resumen

    De las numerosas bibliotecas de Python disponibles para fines de investigación de ciencia de datos, he intentado enlistar y categorizar las más utilizadas. Espero que el artículo ayude a los entusiastas de la ciencia de datos a profundizar en el campo y aprovechar al máximo estas bibliotecas.

     

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