Học khoa học dữ liệu có thể là quá sức. Có hàng trăm công cụ và tài nguyên ngoài kia, và không phải lúc nào bạn cũng nên tập trung vào công cụ nào hoặc bạn nên học gì
Câu trả lời ngắn gọn là bạn nên học những gì bạn thích vì khoa học dữ liệu cung cấp nhiều kỹ năng và công cụ. Như đã nói, tôi muốn chia sẻ với bạn những gì tôi tin là 10 thư viện Python hàng đầu được sử dụng phổ biến nhất trong khoa học dữ liệu
Như đã nói, đây là 10 thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu
1. gấu trúc
Bạn đã nghe câu nói. 70 đến 80% công việc của nhà khoa học dữ liệu là hiểu và làm sạch dữ liệu, hay còn gọi là khám phá dữ liệu và trộn dữ liệu
Pandas chủ yếu được sử dụng để phân tích dữ liệu và nó là một trong những thư viện Python được sử dụng phổ biến nhất. Nó cung cấp cho bạn một số bộ công cụ hữu ích nhất để khám phá, làm sạch và phân tích dữ liệu của bạn. Với Pandas, bạn có thể tải, chuẩn bị, thao tác và phân tích tất cả các loại dữ liệu có cấu trúc. Các thư viện máy học cũng xoay quanh Pandas DataFrames làm đầu vào
Học gấu trúc ở đâu
- Hướng dẫn Kaggle
- 75 bài tập Pandas với lời giải
- vấn đề thực hành gấu trúc
2. NumPy
NumPy chủ yếu được sử dụng để hỗ trợ mảng N chiều. Các mảng đa chiều này mạnh hơn 50 lần so với danh sách Python, khiến NumPy trở thành mục yêu thích của các nhà khoa học dữ liệu
NumPy cũng được sử dụng bởi các thư viện khác như TensorFlow để tính toán nội bộ của họ trên tensors. NumPy cũng cung cấp các hàm được biên dịch trước nhanh chóng cho các quy trình số, khó có thể giải quyết thủ công. Để đạt được hiệu quả tốt hơn, NumPy sử dụng tính toán hướng mảng, do đó làm việc với nhiều lớp trở nên dễ dàng
Học NumPy ở đâu
- NumPy. tổ chức
- Hướng dẫnĐiểm
3. Scikit-học
Scikit-learning được cho là thư viện quan trọng nhất trong Python dành cho máy học. Sau khi làm sạch và thao tác dữ liệu của bạn bằng Pandas hoặc NumPy, scikit-learning được sử dụng để xây dựng các mô hình máy học vì nó có rất nhiều công cụ được sử dụng để lập mô hình và phân tích dự đoán
Có nhiều lý do để sử dụng scikit-learning. Để kể tên một số, bạn có thể sử dụng scikit-learning để xây dựng một số loại mô hình máy học, được giám sát và không được giám sát, xác thực chéo tính chính xác của các mô hình và thực hiện tầm quan trọng của tính năng
Học Scikit ở đâu-học
- Hướng dẫn tìm hiểu Scikit
- Giới thiệu về Machine Learning [Udacity]
4. cấp độ
Hình ảnh được chụp bởi Gradio [với sự cho phép]
Gradio cho phép bạn xây dựng và triển khai các ứng dụng web cho các mô hình máy học của mình chỉ bằng ba dòng mã. Nó phục vụ mục đích tương tự như Streamlit hoặc Flask, nhưng tôi thấy việc triển khai một mô hình nhanh hơn và dễ dàng hơn nhiều
Gradio hữu ích vì những lý do sau
- Nó cho phép xác nhận mô hình hơn nữa. Cụ thể, nó cho phép bạn kiểm tra tương tác các đầu vào khác nhau trong mô hình
- Đó là một cách tốt để tiến hành các bản demo
- Thật dễ dàng để triển khai và phân phối vì bất kỳ ai cũng có thể truy cập ứng dụng web thông qua liên kết công khai
Học Grad ở đâu
- trang Bắt đầu
5. TenorFlow
TensorFlow là một trong những thư viện phổ biến nhất của Python để triển khai mạng thần kinh. Nó sử dụng các mảng đa chiều, còn được gọi là tenxơ, cho phép nó thực hiện một số thao tác trên một đầu vào cụ thể
Do tính chất song song cao nên nó có thể đào tạo nhiều mạng thần kinh và GPU cho các mô hình có khả năng mở rộng và hiệu quả cao. Tính năng này của TensorFlow còn được gọi là pipelining
Học TensorFlow ở đâu
- Trang web của TensorFlow
- Giới thiệu về Deep Learning của Kaggle
- Giới thiệu của Google về TensorFlow
6. máy ảnh
Keras chủ yếu được sử dụng để tạo các mô hình học sâu, cụ thể là mạng lưới thần kinh. Nó được xây dựng dựa trên TensorFlow và Theano và cho phép bạn xây dựng mạng lưới thần kinh rất đơn giản. Vì Keras tạo biểu đồ tính toán bằng cơ sở hạ tầng back-end, nên nó tương đối chậm so với các thư viện khác
Học Keras ở đâu
- Trang web của Keras
- Giới thiệu của Google về Keras
7. khoa học viễn tưởng
Như tên cho thấy, SciPy chủ yếu được sử dụng cho các hàm khoa học và hàm toán học có nguồn gốc từ NumPy. Một số chức năng hữu ích mà thư viện này cung cấp là chức năng thống kê, chức năng tối ưu hóa và chức năng xử lý tín hiệu. Để giải các phương trình vi phân và cung cấp khả năng tối ưu hóa, nó bao gồm các chức năng tính tích phân số. Một số ứng dụng khiến SciPy trở nên quan trọng là
- Xử lý ảnh đa chiều
- Khả năng giải biến đổi Fourier và phương trình vi phân
- Do các thuật toán được tối ưu hóa, nó có thể thực hiện các phép tính đại số tuyến tính rất mạnh mẽ và hiệu quả
Học SciPy ở đâu
- trang web khoa học
- Hướng dẫn Guru99
8. mô hình thống kê
Statsmodels là một thư viện tuyệt vời để thực hiện các số liệu thống kê khó. Thư viện đa chức năng này là sự pha trộn của các thư viện Python khác nhau, sử dụng các tính năng và chức năng đồ họa của nó từ Matplotlib, để xử lý dữ liệu, nó sử dụng Pandas, để xử lý các công thức giống như R, nó sử dụng Pasty và được xây dựng trên NumPy và SciPy
Cụ thể, nó hữu ích để tạo các mô hình thống kê, như OLS và cũng để thực hiện các bài kiểm tra thống kê
Học mô hình thống kê ở đâu
- mô hình thống kê. Bắt đầu
9. âm mưu
Plotly chắc chắn là một công cụ phải biết để xây dựng trực quan hóa vì nó cực kỳ mạnh mẽ, dễ sử dụng và có lợi ích lớn là có thể tương tác với trực quan hóa
Cùng với Plotly là Dash, đây là công cụ cho phép bạn xây dựng bảng điều khiển động bằng cách sử dụng trực quan hóa Plotly. Dash là một giao diện python dựa trên web loại bỏ JavaScript trong các loại ứng dụng web phân tích này và cho phép bạn chạy các biểu đồ này trực tuyến và ngoại tuyến
Nơi để học Plotly
- Hình dung cho người mới bắt đầu trong Plotly
- Trực quan hóa nâng cao trong Plotly
10. sinh ra biển
Được xây dựng dựa trên Matplotlib, Seaborn là một thư viện hiệu quả để tạo các hình ảnh trực quan khác nhau
Một trong những tính năng quan trọng nhất của Seaborn là tạo ra các hình ảnh dữ liệu khuếch đại. Một số mối tương quan ban đầu không rõ ràng có thể được hiển thị trong ngữ cảnh trực quan, cho phép các Nhà khoa học dữ liệu hiểu các mô hình đúng hơn
Do các chủ đề có thể tùy chỉnh và giao diện cấp cao, nó cung cấp các trực quan hóa dữ liệu đặc biệt và được thiết kế tốt, do đó làm cho các biểu đồ trở nên rất hấp dẫn, sau này có thể được hiển thị cho các bên liên quan