Наука о данных — это междисциплинарная область, которая объединяет программирование, статистику и знание предметной области для извлечения значимых идей из данных. Чтобы оптимизировать эти задачи, специалисты по данным в значительной степени полагаются на надежные и эффективные библиотеки. Ниже приведен полный список библиотек для науки о данных, которые широко используются в отрасли сегодня.
1. NumPy
NumPy (Numerical Python) — это основа для численных вычислений в Python. Он обеспечивает поддержку больших магазин многомерных массивов и матриц, а также набор математических функций.
-
Варианты использования : операции с массивами, числовые вычисления, линейная алгебра.
-
Почему это важно : лежит в основе многих других научных библиотек, включая pandas и SciPy.
2. Панды
Pandas необходим для обработки и анализа данных. Он предоставляет мощные структуры данных, такие как DataFrame и Series, что упрощает очистку, преобразование и анализ данных.
-
Варианты использования : обработка данных, анализ временных рядов, обработка файлов CSV/Excel.
-
Почему это важно : делает работу Список наиболее используемых форматов данных на сегодняшний день со структурированными данными интуитивно понятной и эффективной.
3. Matplotlib и Сиборн
Эти две библиотеки являются основными инструментами визуализации данных в Python.
-
Matplotlib : обеспечивает детальный контроль над пользовательскими графиками.
-
Seaborn : создан на основе Matplotlib, обеспечивает привлекательные и простые в создании статистические графики.
-
Варианты использования : исследовательский анализ данных, визуализация тенденций, повествование данных.
4. Scikit-learn
Scikit-learn — это библиотека машинного обучения для классических алгоритмов.
-
Варианты использования : классификация, регрессия, кластеризация, выбор модели.
-
Почему это важно : упрощает разработку База данных факсов и оценку модели с помощью согласованных API
5. TensorFlow и PyTorch
Это ведущие фреймворки глубокого обучения, каждый из которых имеет свои сильные стороны.
-
TensorFlow : поддерживается Google, подходит для производства и развертывания
-
PyTorch : предпочтителен для исследований, предлагает динамические графики вычислений.
-
Варианты использования : нейронные сети, компьютерное зрение, обработка естественного языка.
6. Статмодели
Statsmodels — это библиотека для статистического моделирования, проверки гипотез и исследования данных.
-
Варианты использования : линейные модели, анализ временных рядов, ANOVA
-
Почему это важно : Дополняет Scikit-learn для задач статистического вывода.
7. XGBoost и LightGBM
Эти библиотеки градиентного усиления известны своей скоростью и точностью.
-
Варианты использования : моделирование табличных данных, соревнования, производственные системы.
-
Почему это важно : часто используется для победы в соревнованиях Kaggle.
8. НЛТК и спаСи
Для обработки естественного языка (NLP) лучшими вариантами являются NLTK и spaCy.
-
NLTK : Подходит для образовательных и исследовательских целей.
-
spaCy : Быстрая, промышленная обработка естественного языка для реальных приложений
-
Варианты использования : классификация текста, токенизация, распознавание именованных сущностей.
Заключение
Экосистема науки о данных богата библиотеками, которые обслуживают каждый этап рабочего процесса — от предварительной обработки и визуализации данных до машинного обучения и развертывания. Выбор правильных библиотек может значительно повысить производительность, производительность моделей и масштабируемость. Независимо от того, новичок вы или опытный специалист по данным, освоение этих инструментов имеет решающее значение для успеха в этой