Від новачка до ніндзя: 128 бібліотек Python для успіху в науці про дані 🐍📊

Python став основною мовою для наук про дані, і на це є вагомі причини. Завдяки широкій екосистемі бібліотек ви можете безперешкодно переходити від базової маніпуляції з даними до складного машинного навчання та візуалізації.

У цьому посібнику ми розглянемо 128 необхідних бібліотек Python, які повинен знати кожен майбутній науковець з даних. Незалежно від того, чи ви новачок, чи досвідчений професіонал, ці бібліотеки піднімуть ваші навички в обробці даних на новий рівень.

створено leonardo ai

Чому Python для наук про дані? 🤔

Простота, читабельність і гнучкість Python роблять його улюбленцем серед науковців з даних. Ось чому:

1. Широка бібліотека: Від обробки даних до глибокого навчання — є бібліотека для кожного завдання.
2. Підтримка спільноти: Велика спільнота забезпечує регулярні оновлення та безліч ресурсів.
3. Інтеграція: Добре працює з іншими інструментами, такими як R, SQL та хмарні платформи.

Велика четвірка: Обов'язкові бібліотеки для кожного науковця з даних 🏆

1. NumPy

Основна бібліотека для числових обчислень у Python, NumPy підтримує масиви, матриці та безліч математичних функцій.

python

Copy code

import numpy as np  
array = np.array([1, 2, 3])  
print(array.mean())

2. pandas

Чудова для маніпуляції та аналізу даних, pandas вводить структуру даних DataFrame для організованих даних.

python

Copy code

import pandas as pd  
data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]}  
df = pd.DataFrame(data)  
print(df.head())

3. Matplotlib

Основна бібліотека для створення статичних, анімованих та інтерактивних візуалізацій.

python

Copy code

import matplotlib.pyplot as plt  
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])  
plt.show()

4.

Scikit-learn

Надійна бібліотека для машинного навчання, яка пропонує інструменти для класифікації, регресії та кластеризації.

python

Copy code

from sklearn.linear_model import LinearRegression  
model = LinearRegression()

Маніпуляція та очищення даних 🧹

• OpenPyXL: Для читання та запису файлів Excel.
• Pyjanitor: Додає можливості очищення даних до pandas.
• Dask: Обробляє великі набори даних, що не вміщуються в пам'яті.

Візуалізація даних 📊

• Seaborn: Спрощує складні візуалізації за допомогою високорівневих функцій.
• Plotly: Інтерактивні графіки для вебу та презентацій.
• Bokeh: Чудово підходить для панелей моніторингу та стрімінгових даних.

Великі дані та розподілені обчислення 🌐

• PySpark: Python API для Apache Spark.
• Dask: Масштабує операції схожі на pandas для більших наборів даних.
• Vaex: Обробляє DataFrame поза пам'яттю для великих наборів даних.

Машинне навчання 🤖

• TensorFlow: Популярний фреймворк для глибокого навчання.
• Keras: Спрощує побудову нейронних мереж.
• XGBoost: Extreme Gradient Boosting для відмінної продуктивності.
• LightGBM: Швидке та ефективне градієнтне бустинґування.

Обробка природної мови (NLP) 🗣️

• NLTK: Класична бібліотека для обробки текстів.
• spaCy: Промисловий рівень обробки природної мови з попередньо навченими моделями.
• Transformers: Сучасні моделі, такі як BERT та GPT.

Аналіз часових рядів 📈

• Statsmodels: Для статистичного моделювання та аналізу часових рядів.
• Prophet: Бібліотека прогнозування від Facebook.
• PyFlux: Моделювання ймовірнісних часових рядів.

Глибоке навчання 🧠

• PyTorch: Гнучкий та інтуїтивно зрозумілий фреймворк для глибокого навчання.
• FastAI: Побудований на PyTorch, спрощує глибоке навчання.
• MXNet: Масштабований та ефективний для задач глибокого навчання.

Інженерія даних 🏗️

• Airflow: Для автоматизації робочих процесів.
• Luigi: Інший інструмент оркестрації робочих процесів.
• Great Expectations: Забезпечує якість даних та їх валідацію.

Геопросторова аналітика 🗺️

• Geopandas: Розширює pandas для геопросторових даних.
• Shapely: Для геометричних об'єктів та операцій.
• Fiona: Обробляє формати даних ГІС.

Розгортання моделей 🚀

• Flask: Легковажний веб-фреймворк для розгортання моделей.
• FastAPI: Сучасний, швидкий та простий у використанні фреймворк для API.
• Streamlit: Швидко створюйте інтерактивні веб-додатки для моделей.

Чому ці бібліотеки важливі 💡

Кожна бібліотека — це частина пазла науки про дані. Разом вони формують потужний інструментарій, здатний вирішити будь-яку задачу — від очищення неструктурованих даних до розгортання сучасних моделей машинного навчання.

Як опанувати ці бібліотеки 🧗

1. Почніть з малого: Розпочніть з pandas та NumPy для побудови міцної основи.
2. Практичні проекти: Використовуйте бібліотеки, як Seaborn та Matplotlib, для візуалізації реальних даних.
3. Приєднуйтесь до спільнот: Беріть участь у форумах, таких як Stack Overflow або Kaggle, для практичного досвіду.
4. Будьте в курсі новинок: Слідкуйте за блогами та репозиторіями на GitHub для останніх оновлень.

Заключні думки 🌟

Екосистема бібліотек Python велика, але не бійтеся цього. Почніть з основ і поступово досліджуйте спеціалізовані бібліотеки, коли ваші проекти цього вимагатимуть. Шлях від новачка до професіонала викладений практикою та наполегливістю.

Тож, що вам заважає? Використовуйте ці бібліотеки Python сьогодні.

Перекладено з: From Novice to Ninja: 128 Python Libraries for Data Science Success 🐍📊