Thư viện Python nào được sử dụng cho dữ liệu lớn?

Trong khi các Nhà khoa học dữ liệu chủ yếu dựa vào các thư viện như Keras hoặc Tensorflow, thì các Kỹ sư dữ liệu cũng có thể hưởng lợi từ các thư viện thực tế trong cuộc sống hàng ngày của họ. Tôi muốn giới thiệu cho bạn những cái tôi thích sử dụng ở đây. Cái đầu tiên có lẽ được biết đến nhiều nhất và được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực

Python đã nhanh chóng trở thành ngôn ngữ phổ biến trong không gian khoa học dữ liệu và là một trong những thứ đầu tiên mà các nhà tuyển dụng tìm kiếm trong bộ kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu, không còn nghi ngờ gì nữa về điều đó. Nó đã liên tục được xếp hạng hàng đầu trong các cuộc khảo sát về khoa học dữ liệu toàn cầu và mức độ phổ biến rộng rãi của nó không ngừng tăng lên

Nhưng điều gì khiến Python trở nên đặc biệt đối với các nhà khoa học dữ liệu?

Giống như cơ thể con người của chúng ta bao gồm nhiều cơ quan cho nhiều nhiệm vụ và một trái tim để giữ cho chúng hoạt động, tương tự, Python cốt lõi cung cấp cho chúng ta ngôn ngữ cấp cao, hướng đối tượng, dễ viết mã (trái tim). Chúng tôi có các thư viện khác nhau cho từng loại công việc như Toán học, Khai thác dữ liệu, Khám phá dữ liệu và trực quan hóa (các cơ quan)

Điều cực kỳ quan trọng là chúng tôi phải thành thạo từng thư viện, đây là những thư viện cốt lõi và những thư viện này sẽ không thể thay đổi trong một sớm một chiều. Chương trình AI và ML BlackBelt+ giúp bạn thành thạo 13 thư viện này cùng với nhiều thư viện khác

Đó không phải là tất cả, bạn sẽ nhận được các buổi cố vấn được cá nhân hóa, trong đó cố vấn chuyên gia của bạn sẽ tùy chỉnh lộ trình học tập theo nhu cầu nghề nghiệp của bạn

Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu về 13 thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu mà bạn phải thành thạo

Trước khi bắt đầu, tôi có một tài nguyên thưởng cho bạn. Python là một ngôn ngữ đa dạng và rất khó để nhớ từng dòng cú pháp, vì vậy, đây là liên kết đến bảng mã Python để giúp bạn hiểu-

Mục lục

1. NumPy
2. khoa học viễn tưởng
3. ĐẹpSúp
4. phế liệu
5. gấu trúc
6. Matplotlib
7. âm mưu
8. sinh ra biển
9. Tìm hiểu Scikit
10. PyCaret
11. TenorFlow
12. máy ảnh
13. PyTorch

môn Toán

NumPy

NumPy là một trong những Thư viện Python cần thiết nhất cho tính toán khoa học và nó được sử dụng nhiều cho các ứng dụng Học máy và Học sâu. NumPy là viết tắt của NUmerical PYthon. Các thuật toán học máy rất phức tạp về mặt tính toán và yêu cầu các phép toán mảng đa chiều. NumPy cung cấp hỗ trợ cho các đối tượng mảng đa chiều lớn và các công cụ khác nhau để làm việc với chúng

Nhiều thư viện khác mà chúng ta sẽ thảo luận thêm như Pandas, Matplotlib và Scikit-learning được xây dựng trên thư viện tuyệt vời này. Tôi có tài nguyên phù hợp để bạn bắt đầu với NumPy –

khoa học viễn tưởng

SciPy (Scientific Python) là thư viện dành cho máy tính khoa học được sử dụng nhiều trong các lĩnh vực toán học, khoa học và kỹ thuật. Nó tương đương với việc sử dụng Matlab, một công cụ trả phí

SciPy như Tài liệu nói là – “cung cấp nhiều quy trình số hiệu quả và thân thiện với người dùng, chẳng hạn như quy trình để tích hợp và tối ưu hóa số. ” Nó được xây dựng dựa trên thư viện NumPy

Khai thác dữ liệu

ĐẹpSúp

BeautifulSoup là một thư viện phân tích cú pháp tuyệt vời bằng Python cho phép quét web từ các tài liệu HTML và XML

BeautifulSoup tự động phát hiện mã hóa và xử lý tài liệu HTML một cách duyên dáng ngay cả với các ký tự đặc biệt. Chúng tôi có thể điều hướng một tài liệu được phân tích cú pháp và tìm thấy những gì chúng tôi cần, giúp trích xuất dữ liệu từ các trang web nhanh chóng và dễ dàng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách xây dựng trình quét web bằng Beautiful Soup một cách chi tiết

phế liệu

Scrapy là một khung Python để quét web quy mô lớn. Nó cung cấp cho bạn tất cả các công cụ bạn cần để trích xuất dữ liệu từ các trang web một cách hiệu quả, xử lý chúng theo cách bạn muốn và lưu trữ chúng ở cấu trúc và định dạng ưa thích của bạn

Bạn có thể tìm hiểu tất cả về Web scraping và khai thác dữ liệu trong bài viết này –

Khám phá và trực quan hóa dữ liệu

gấu trúc

Từ Khám phá dữ liệu đến trực quan hóa đến phân tích – Pandas là thư viện toàn năng mà bạn phải thành thạo

Pandas là một gói mã nguồn mở. Nó giúp bạn thực hiện phân tích dữ liệu và thao tác dữ liệu bằng ngôn ngữ Python. Ngoài ra, nó cung cấp cho chúng tôi các cấu trúc dữ liệu nhanh và linh hoạt giúp dễ dàng làm việc với dữ liệu có cấu trúc và quan hệ

Nếu bạn chưa quen với Pandas, bạn chắc chắn nên xem khóa học miễn phí này –

Matplotlib

Matplotlib là thư viện phổ biến nhất để khám phá và trực quan hóa dữ liệu trong hệ sinh thái Python. Mọi thư viện khác được xây dựng dựa trên thư viện này

Matplotlib cung cấp vô số biểu đồ và tùy chỉnh từ biểu đồ đến biểu đồ phân tán, matplotlib cung cấp một loạt các màu sắc, chủ đề, bảng màu và các tùy chọn khác để tùy chỉnh và cá nhân hóa các biểu đồ của chúng tôi. matplotlib rất hữu ích cho dù bạn đang thực hiện khám phá dữ liệu cho dự án máy học hay xây dựng báo cáo cho các bên liên quan, đây chắc chắn là thư viện hữu ích nhất

Nếu bạn mới bắt đầu, tôi có một số tài nguyên sẽ giúp bạn bắt đầu –

âm mưu

Plotly là một thư viện trực quan hóa dữ liệu nguồn mở và miễn phí. Cá nhân tôi yêu thích thư viện này vì chất lượng cao, sẵn sàng xuất bản và các biểu đồ tương tác. Boxplot, bản đồ nhiệt, biểu đồ bong bóng là một vài ví dụ về các loại biểu đồ có sẵn

Đây là một trong những công cụ trực quan hóa dữ liệu tốt nhất hiện có được xây dựng trên thư viện trực quan hóa D3. js, HTML và CSS. Nó được tạo bằng Python và khung Django. Vì vậy, nếu bạn đang muốn khám phá dữ liệu hoặc chỉ đơn giản là muốn gây ấn tượng với các bên liên quan của mình, thì cốt truyện là cách tốt nhất

Đây là một tài nguyên thực hành tuyệt vời để bắt đầu -

sinh ra biển

Seaborn là một thư viện trực quan hóa dữ liệu nguồn mở và miễn phí dựa trên Matplotlib. Nhiều nhà khoa học dữ liệu thích seaborn hơn matplotlib do giao diện cấp cao của nó để vẽ đồ họa thống kê hấp dẫn và nhiều thông tin

Seaborn cung cấp các chức năng dễ dàng giúp bạn tập trung vào cốt truyện và bây giờ là cách vẽ nó. Seaborn là một thư viện cần thiết mà bạn phải thành thạo. Đây là một tài nguyên tuyệt vời để kiểm tra -

Học máy

Tìm hiểu Scikit

Sklearn là Con dao quân đội Thụy Sĩ của các thư viện khoa học dữ liệu. Nó là một công cụ không thể thiếu trong kho vũ khí khoa học dữ liệu của bạn, nó sẽ vạch ra con đường vượt qua những rào cản dường như không thể vượt qua. Nói một cách đơn giản, nó được sử dụng để tạo các mô hình máy học

Scikit-learning có lẽ là thư viện hữu ích nhất cho machine learning trong Python. Thư viện sklearn chứa rất nhiều công cụ hiệu quả để học máy và lập mô hình thống kê bao gồm phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm kích thước

Sklearn là thư viện Python bắt buộc bạn cần nắm vững. Analytics Vidhya cung cấp một khóa học miễn phí về nó. Bạn có thể kiểm tra các tài nguyên ở đây -

PyCaret

Mệt mỏi vì phải viết những dòng mã dài vô tận để xây dựng mô hình học máy của bạn?

PyCaret là một thư viện máy học mã nguồn mở bằng Python giúp bạn từ khâu chuẩn bị dữ liệu đến triển khai mô hình. Nó giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian bằng cách trở thành một thư viện mã thấp

Đây là một thư viện máy học dễ sử dụng sẽ giúp bạn thực hiện các thử nghiệm học máy từ đầu đến cuối, cho dù đó là gán giá trị bị thiếu, mã hóa dữ liệu phân loại, kỹ thuật tính năng, điều chỉnh siêu tham số hay xây dựng mô hình tập hợp. Đây là một tài nguyên tuyệt vời để bạn học PyCaret từ đầu –

TenorFlow

Trong những năm qua, TensorFlow, do nhóm Google Brain phát triển đã đạt được sức hút và trở thành thư viện tiên tiến khi nói đến học máy và học sâu. TensorFlow đã có bản phát hành công khai đầu tiên vào năm 2015. Vào thời điểm đó, bối cảnh học sâu đang phát triển dành cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đã bị chiếm giữ bởi Caffe và Theano. Trong một thời gian ngắn, TensorFlow nổi lên như một thư viện phổ biến nhất cho deep learning

TensorFlow là một thư viện máy học đầu cuối bao gồm các công cụ, thư viện và tài nguyên dành cho cộng đồng nghiên cứu để thúc đẩy công nghệ học sâu và các nhà phát triển trong ngành xây dựng các ứng dụng hỗ trợ ML & DL.

Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu sẵn sàng cho tương lai, đây là một số tài nguyên để tìm hiểu TensorFlow –

máy ảnh

Keras là một API học sâu được viết bằng Python, chạy trên nền tảng máy học TensorFlow. Nó được phát triển với trọng tâm là cho phép thử nghiệm nhanh. Theo Keras – “Có thể đi từ ý tưởng đến kết quả nhanh nhất có thể là chìa khóa để thực hiện nghiên cứu tốt. ”

Keras được nhiều người ưa thích hơn TensorFlow, do “trải nghiệm người dùng” tốt hơn nhiều, Keras được phát triển bằng Python và do đó các nhà phát triển Python dễ hiểu. Nó rất đơn giản để sử dụng và là một thư viện rất mạnh mẽ

Một số tài nguyên để tham khảo -

PyTorch

Nhiều người đam mê khoa học dữ liệu ca ngợi Pytorch là framework học sâu tốt nhất (đó là một cuộc tranh luận về sau). Nó đã giúp đẩy nhanh nghiên cứu đi sâu vào các mô hình học sâu bằng cách làm cho chúng tính toán nhanh hơn và ít tốn kém hơn

PyTorch là một thư viện dựa trên Python cung cấp tính linh hoạt và tốc độ tối đa. Một số tính năng của Pytorch như sau –

• Sẵn sàng sản xuất
• Đào tạo phân tán
• Hệ sinh thái mạnh mẽ
• hỗ trợ đám mây

Bị kích thích?

Ghi chú kết thúc

Python là một ngôn ngữ mạnh mẽ nhưng đơn giản cho tất cả các tác vụ học máy của bạn

Trong bài viết này, chúng tôi đã thảo luận về 13 thư viện sẽ giúp bạn đạt được các mục tiêu về khoa học dữ liệu của mình như toán học, khai thác dữ liệu, khám phá dữ liệu và trực quan hóa, học máy

Từ góc độ khoa học dữ liệu, bạn có thể thành thạo tất cả các thư viện này và nhiều thư viện khác như một phần của chương trình AI và ML Blackbelt+ của Analytics Vidhya. Bạn sẽ nhận được một buổi cố vấn được cá nhân hóa, trong đó lộ trình học tập của bạn sẽ được tùy chỉnh theo nhu cầu nghề nghiệp của bạn

Python có thể được sử dụng cho dữ liệu lớn không?

Thư viện tiêu chuẩn cho dữ liệu lớn là gì?

Thư viện khổng lồ trong Python là gì?

Phiên bản Python nào là tốt nhất cho khoa học dữ liệu?