Las mejores bibliotecas de ciencia de datos en Python

    Intro

    Debido a sus habilidades excepcionales, Python es el lenguaje de programaci贸n m谩s utilizado en el campo de la ciencia de datos en estos d铆as. Si bien Python ofrece muchas funciones, la disponibilidad de varias bibliotecas multiprop贸sito listas para usar es lo que hace que el lenguaje sea la mejor opci贸n para los cient铆ficos de datos. Algunas de estas bibliotecas son bien conocidas y se utilizan ampliamente, mientras que otras no son tan comunes. En este art铆culo he intentado compilar una lista de bibliotecas de Python y clasificarlas seg煤n su funcionalidad.

    Bibliotecas principales

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

    NumPy

    Abreviatura de Python num茅rico, NumPy ha sido dise帽ado espec铆ficamente para operaciones matem谩ticas. Principalmente admite matrices y vectores multidimensionales para operaciones aritm茅ticas complejas. Adem谩s 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 programaci贸n como C / C ++, FORTRAN y sistemas de administraci贸n de bases de datos. Adem谩s, como el conjunto de funciones proporcionadas est谩 precompilado, los c谩lculos se realizan de manera eficiente.

    Ciencia

    Basada en NumPy, la biblioteca Scientific Python ampl铆a sus capacidades al ofrecer operaciones avanzadas como integraci贸n, regresi贸n y probabilidad, por nombrar algunas. Para usar Ciencia, debemos instalar NumPy primero, ya que hace uso de los m贸dulos subyacentes. Lo que hace que SciPy sea una de las bibliotecas m谩s utilizadas es la jerarqu铆a en la que est谩n organizados los subm贸dulos, y los manuales hacen un excelente trabajo al explicar el significado y la usabilidad de los m贸dulos exportados.

    Pandas

    Biblioteca de an谩lisis de datos de Python es una biblioteca de c贸digo abierto que ayuda a organizar datos en varios par谩metros, seg煤n los requisitos. La variedad de tipos de datos incorporados como series, marcos y paneles hacen de Pandas una biblioteca favorita entre los cient铆ficos 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 agrupaci贸n.

    Adem谩s, Panda proporciona una estructura de datos de panel tridimensional que ayuda a una mejor visualizaci贸n de los tipos de datos. La flexibilidad de la biblioteca admite m煤ltiples formatos de datos, incluidos los datos faltantes.

    StatsModels

    los StatsModels El m贸dulo permite a los usuarios realizar un modelado estad铆stico de los datos utilizando el soporte de modelado y trazado de la biblioteca. Los modelos podr铆an usarse con el prop贸sito de realizar pron贸sticos en varios dominios. Los tipos de modelos admitidos incluyen modelos lineales y de regresi贸n.

    StatsModels tambi茅n admite capacidades de an谩lisis de series de tiempo que son particularmente populares en las organizaciones financieras para mantener la informaci贸n del mercado de valores en un formato conveniente, por ejemplo. Adem谩s, los modelos son lo suficientemente r谩pidos como para ser utilizados para grandes conjuntos de datos, lo que los convierte en una opci贸n 贸ptima para los mismos.

    Graficado

    Una funci贸n esencial de cualquier biblioteca ser铆a la capacidad de representar el resultado de las operaciones complejas realizadas en los datos en un formato f谩cil de entender. Las bibliotecas incluidas en esta secci贸n se centran en ese aspecto del proceso.

    Matplotlib

    Una parte del paquete principal de SciPy, Matplotlib se utiliza para la representaci贸n gr谩fica de los datos procesados 鈥嬧媠eg煤n los requisitos del usuario. Podemos generar varios tipos de gr谩ficos, incluidos histogramas, gr谩ficos circulares o un gr谩fico de barras simple. Proporciona una interfaz similar a MATLAB orientada a objetos para que los usuarios realicen las operaciones deseadas en los datos. Una caracter铆stica importante de la biblioteca es su capacidad para ofrecer personalizaci贸n a casi todas las caracter铆sticas 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 茅nfasis en los widgets, que permite a los usuarios representar los datos en varios formatos compatibles, como gr谩ficos, diagramas y etiquetas.

    Adem谩s, tambi茅n admite visualizaciones interactivas a trav茅s de “devoluciones de llamada”, que le permiten conectarse a los m茅todos 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 煤tiles para importar idiomas. Utiliza documentos basados 鈥嬧媏n datos en su n煤cleo para la representaci贸n de datos en tiempo real, y los usuarios pueden configurarlo para procesar los gr谩ficos en el lado del servidor y enviar los resultados al cliente o de otra manera. Tambi茅n podemos compartir los datos con otros a trav茅s de la plataforma, si es necesario. Tambi茅n existe interoperabilidad entre los formatos de datos Plotly y Matplotlib.

    Machine Learning

    El Machine Learning se ha convertido en un campo esencial de la inform谩tica en los 煤ltimos a帽os, y los cient铆ficos de datos necesitan herramientas para aprovechar al m谩ximo las pr贸ximas tendencias en este campo. Aqu铆 se enumeran algunas bibliotecas de Python que brindan funcionalidad de Machine Learning.

    Para obtener una visi贸n m谩s detallada de los art铆culos de Machine Learning m谩s populares, consulte este art铆culo.

    Scikit-Learn

    Licenciado bajo BSD, Scikit-Learn es un kit de herramientas de Machine Learning de c贸digo abierto construido sobre NumPy y SciPy. Cuenta con algoritmos ML de uso com煤n para preprocesamiento, clasificaci贸n, regresi贸n y agrupamiento. Los algoritmos incluyen m谩quinas de vectores de soporte, regresiones de crestas, b煤squeda de cuadr铆culas, agrupamiento de k-medias y muchos m谩s.

    Junto con los algoritmos, el kit tambi茅n proporciona conjuntos de datos de muestra para experimentar. Las API bien documentadas son f谩ciles de usar tanto para principiantes como para usuarios avanzados. Debido a su buen rendimiento en casi todas las plataformas, es popular tanto para uso acad茅mico como para fines comerciales.

    Shogun

    Implementado en C ++, Shogun es una caja de herramientas de c贸digo abierto utilizada para ML, que proporciona una interfaz unificada para m煤ltiples lenguajes y plataformas, incluido Python. Se centra en m茅todos de kernel escalables para resolver problemas de regresi贸n y clasificaci贸n.

    El enfoque principal durante el desarrollo fue la bioinform谩tica, por lo que Shogun puede escalar para procesar m谩s de 10 millones de muestras de datos manteniendo la precisi贸n.

    Aprendizaje profundo

    Un 谩rea avanzada en el campo del Machine Learning, Aprendizaje profundo est谩 abriendo muchas v铆as 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 tambi茅n incluye compatibilidad con GPU para una mejor visualizaci贸n. Las clases de algoritmos incluyen clasificaci贸n, modelos de estimaci贸n y diferenciaci贸n, por nombrar algunos.

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

    Theano

    Theano es una combinaci贸n de una biblioteca y un compilador destinado a resolver ecuaciones matem谩ticas complejas en el 谩rea de DL. Utiliza una matriz multidimensional que utiliza NumPy para realizar las operaciones. Teniendo en cuenta el rendimiento, Theano est谩 estrechamente acoplado con NumPy y est谩 precompilado, por lo que es independiente de la plataforma y tambi茅n utiliza la GPU. Junto con estas caracter铆sticas, tambi茅n proporciona un marco de pruebas unitarias para la detecci贸n y mitigaci贸n 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). Est谩 dise帽ado para ser de naturaleza abstracta y act煤a m谩s como un plugin para otras bibliotecas de aprendizaje profundo.

    Keras puede admitir redes neuronales est谩ndar, convolucionales y recurrentes y proporciona interfaces distribuidas a los modelos en cl煤steres de GPU. Su interfaz f谩cil de usar es ideal para prototipos r谩pidos y su implementaci贸n en las plataformas compatibles.

    Procesamiento natural del lenguaje

    脷ltimamente hemos visto un fuerte aumento en las aplicaciones de reconocimiento de voz, gracias a la investigaci贸n en el campo del procesamiento del lenguaje natural. No es de extra帽ar que haya muchas bibliotecas en el campo.

    NLTK

    los Kit de herramientas de lenguaje natural admite las funciones com煤nmente necesarias para el procesamiento del idioma ingl茅s, como clasificaci贸n, tokenizaci贸n, an谩lisis sint谩ctico y an谩lisis sem谩ntico. Despu茅s de dividir las palabras en tokens mediante el an谩lisis sint谩ctico, el kit forma una estructura en forma de 谩rbol utilizando la sem谩ntica del lenguaje y almacena los datos en sus modelos. Compatible con todas las plataformas principales, NLTK es un proyecto de c贸digo abierto mantenido por la comunidad. Las aplicaciones son de amplio alcance, como an谩lisis 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’, est谩 dise帽ado 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 implementaci贸n 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 c贸digo abierto dirigida a la PNL, ESPACIO abarca modelos de redes neuronales para varios idiomas a saber. Ingl茅s, alem谩n, franc茅s, italiano y holand茅s, entre otros 30 idiomas. A diferencia de otras bibliotecas de PNL que se utilizan principalmente con fines acad茅micos, SpaCy se centra en el uso comercial.

    Tambi茅n proporciona extensiones para Machine Learning, as铆 como API de aprendizaje profundo. Algunas empresas de tecnolog铆a 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 m煤ltiples tokens.

    Raspado

    A medida que el tama帽o del contenido que se carga en la web aumenta con frecuencia cada d铆a que pasa, raspado web ha ganado mucha importancia para resolver problemas relacionados con la indexaci贸n y gateando de los datos. Debido a la naturaleza tediosa de este trabajo, la automatizaci贸n es una soluci贸n ideal para el mismo. Hay bibliotecas de Python disponibles para extraer datos a trav茅s de p谩ginas web de manera eficiente.

    Scrapy

    Permaneciendo fiel a su nombre, Scrapy es un marco de c贸digo abierto destinado a rastrear los datos en la web mundial. Inicialmente dise帽ado para extraer los datos usando funciones exportadas, ha evolucionado hasta convertirse en un marco que se utiliza para dise帽ar rastreadores web para analizar las p谩ginas web y almacenar sus datos en un formato estructurado. Siguiendo la filosof铆a de reutilizaci贸n y orientaci贸n a objetos de Python, Scrapy est谩 estructurado en torno a una clase base llamada Spidery sigue agregando capas de funcionalidad, seg煤n sea necesario, a su alrededor.

    Procesamiento de datos

    Procesamiento de datos es una corriente de computaci贸n en la que intentamos encontrar los patrones en la enorme cantidad de datos con fines anal铆ticos. Echemos un vistazo a la popular biblioteca de Orange que se usa a menudo en la miner铆a de datos.

    Naranja

    Junto con la compatibilidad con el Machine Learning, Naranja El kit de herramientas tambi茅n incluye una plataforma anal铆tica visual para la miner铆a de datos interactiva. Es un paquete de c贸digo abierto lanzado bajo Licencia P煤blica General y est谩 dise帽ado usando C ++ con envoltorios de Python en la parte superior.

    El paquete Orange incluye un conjunto de widgets para visualizaci贸n, clasificaci贸n, regresi贸n y evaluaci贸n de los conjuntos de datos. Los campos en los que se utiliza a menudo Orange van desde la investigaci贸n del ADN y el an谩lisis de dominios farmac茅uticos.

    Diverso

    Aqu铆 hay una biblioteca que no encaja en ninguna de las categor铆as anteriores, pero que vale la pena mencionar.

    SymPy

    Si bien no se utiliza directamente para an谩lisis y ciencia de datos, SymPy es una biblioteca de Python de c谩lculo simb贸lico dirigida a c谩lculos algebraicos. Muchos cient铆ficos de datos utilizan la biblioteca para un an谩lisis matem谩tico intermedio de sus datos, que luego ser谩n consumidos por otras bibliotecas, como el trazado o el Machine Learning.

    Resumen

    De las numerosas bibliotecas de Python disponibles para fines de investigaci贸n de ciencia de datos, he intentado enlistar y categorizar las m谩s utilizadas. Espero que el art铆culo ayude a los entusiastas de la ciencia de datos a profundizar en el campo y aprovechar al m谩ximo estas bibliotecas.

     

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