10 کتابخانه برتر علوم داده در python

کتابخانه‌های علوم داده امسال بسیار درخشان می‌شوند. python آسان‌ترین زبان به منظور یادگیری برای مبتدیان در نظر گرفته شده است. نه تنها این، بلکه python به دلیل مجموعه برنامه‌های پویایی که دارد محبوب است. python دارای انحصار در بازار تجزیه و تحلیل داده‌ها همراه با استفاده گسترده در زمینه‌هایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، توسعه وب و توسعه برنامه‌های دسکتاپ است.

با توجه به محبوبیت و تصویب همه جانبه python، تعجبی ندارد که مجموعه کتابخانه‌ای غنی نسبت داده شده به علوم داده داشته باشد. کتابخانه‌ها همان چیزی است که به جای python صحبت می‌کند! شما کافی است فقط آن را نام‌گذاری کنید و تقریبا برای هر کاری یک کتابخانه در آن وجود دارد.

با در نظر گرفتن روند فعلی بازار، علوم داده یکی از بیشترین گزینه‌های شغلی است که به دنبال آن می‌رود. اگر بازی با دیتا و نتیجه‌گیری مفید از آن شما را مجذوب خود می‌کند، پس این برای شماست. پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی، مجموعه کتابخانه‌ای غنی برای علوم داده دارد. python بیشتر برای داده کاوی، پردازش و مدل‌سازی داده‌ها، تجسم داده‌ها و استخراج داده استفاده می‌شود.

بنابراین ما لیستی از 10 کتابخانه معروف python را که در علوم داده استفاده می‌شود، گردآوری کرده‌ایم. به خصوص برای همه علاقه‌مندان به داده و Data Scientist، امیدواریم این فهرست برای شما ارزشمند باشد. در ادامه 10 کتابخانه برتر علوم داده عبارتند از:

NumPy

NumPy یک کتابخانه python است که بیشتر برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، محاسبات علمی و علوم داده استفاده می‌شود. NumPy به طور عمده از آرایه و ماتریس‌های چند بعدی پشتیبانی می‌کند. این کتابخانه یکی از اساسی‌ترین کتابخانه‌های علوم داده در python است. NumPy همچنین توسط Tensorflow و بسیاری دیگر از کتابخانه‌های python برای انجام عملیات روی Tensors استفاده می‌شود. NumPy بیشتر شبیه یک پکیج python با کاربردهای عمومی است.

Pandas

Pandas یکی دیگر از کتابخانه‌های python است که برای نگهداری و ادغام داده‌ها مناسب‌ترین است. Pandas عمدتا برای دستکاری آسان و سریع داده‌ها، تجمیع داده‌ها و تجسم آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این ابزار برای ایجاد فریم‌های داده (اشیا python) از یک فایل CSV استفاده می‌شود.

Matplotlib

Matplolib یکی دیگر از کتابخانه‌های مفید python برای تجسم داده است. تجزیه و تحلیل توصیفی و تجسم داده‌ها برای هر سازمانی بسیار مهم است. Matplotlib روش‌های مختلفی را برای تجسم داده‌ها ارائه می‌دهد. این کتابخانه به شما این امکان را می‌دهد که به سرعت نمودارهای خطی، نمودارهای دایره‌ای، هیستوگرام و سایر اشکال درجه‌بندی حرفه‌ای بسازید. با استفاده از Matplotlib می‌توان همه جنبه‌های یک شکل را سفارشی کرد. Matplotlib دارای ویژگی‌های تعاملی مانند بزرگنمایی و برنامه‌ریزی و ذخیره نمودار در قالب گرافیک است.

Scikit-Learn

Scikit-Learn یکی از پویاترین و گسترده‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین برای الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین است. این کتابخانه توسط دو کتابخانه اساسی دیگر python ساخته شده است که عبارتند از: NumPy و SciPy. این کتابخانه بیشتر الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت را تأمین می‌کند. همچنین می‌تواند برای داده کاوی، جمع‌آوری داده‌ها و تجزیه و تحلیل آن‌ها مورد استفاده قرار گیرد که آن را به ابزاری عالی برای یادگیری ماشین هم به صورت مبتدی و هم حرفه‌ای تبدیل می‌کند.

Scikit-learn یک کتابخانه یادگیری ماشین بدون هزینه است که به python نسبت داده می‌شود. دارای الگوریتم‌های مختلفی از جمله الگوریتم‌های طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی همراه با پشتیبانی از ماشین‌های وکتور، تقویت گرادیان و ... است.

Tensorflow

طبق ویکی پدیا، TensorFlow یک ساختار برنامه نویسی رایگان و متن‌باز است که اغلب به عنوان کتابخانه‌ای برای جریان داده و برنامه نویسی متمایز شناخته می‌شود که در طیف وسیعی از وظایف به کار گرفته می‌شود. این کتابخانه‌ای است که برای کاربردهای یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی، منطق فازی و الگوریتم‌های ژنتیک استفاده می‌شود.

Tensorflow به مراتب یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین در جهان امروز است، این اولین کتابخانه‌ای نیست که مورد استفاده قرار می‌گیرد، اما هنگامی که در بازار راه‌اندازی شد، به دلیل سهولت استفاده و سینتکس ساده، شاهد یک طغیان بزرگ بود و به سرعت از همه کتابخانه‌های موجود در بازار پیشی گرفت.

Keras

Keras یک کتابخانه با پشتیبانی از یادگیری ماشین برای python است. این یک API شبکه عصبی سطح بالا است که امکان اجرای بالایTensorFlow ، CNTK یا Theano را دارد. همچنین می‌تواند بدون مشکل روی CPU و GPU کار کند. Keras ساخت، طراحی و ایجاد یک شبکه عصبی را برای مبتدیان یادگیری ماشین بدون دردسر انجام می‌دهد. نمونه‌سازی آسان و سریع از ویژگی‌های قدرتمند کراس است.

Keras یک کتابخانه یادگیری عمیق است که ویژگی‌های کتابخانه‌های دیگر مانندTensorflow ، Theano یا CNTK را در بر گرفته است که در python نوشته شده. Keras نسبت به رقبای خود مانند Scikit-learn و PyTorch دارای برتری است زیرا توسط Tensorflow اجرا می‌شود.

Scrapy

Scrapy یک فریمورک python است که به طور گسترده‌ای برای وب اسکرپینگ استفاده می‌شود. اسکرپی به طور گسترده‌ای برای استخراج، ذخیره و پردازش مقدار زیادی از داده‌های وب مورد استفاده قرار می‌گیرد. Scrapy ما را قادر می‌سازد تا مقدار زیادی از داده‌ها را به راحتی مدیریت کنیم.

برخی از عمده ترین کاربردهای اسکرپی شامل وب اسکرپینگ، استخراج داده‌ها و سایر اطلاعات است و این داده‌ها در نهایت برای اهداف تصمیم‌گیری مورد استفاده قرار می‌گیرند. Scrap یک کامپوننت ضروری در علوم داده است، زیرا به ما کمک می‌کند داده‌ها را جمع‌آوری کنیم، آن‌ها را به صورت فشرده ذخیره کنیم و برای نتیجه‌گیری معنی‌دار تجزیه و تحلیل کنیم.

Seaborn

Seaborn عمدتا یک کتابخانه تجسم داده است که توسط Matplotlib ساخته شده است. این کتابخانه شما را قادر می‌سازد تا تصویرهای آموزنده و آماری را به همراه نمودارهای گویا تصحیح کنید. Seaborn تجسم داده‌ها را به عنوان بخشی ضروری از کاوش و تجزیه و تحلیل داده‌ها در نظر می‌گیرد. این کتابخانه برای بررسی روابط بین متغیرهای مختلف مناسب‌ترین است.

Seaborn به صورت داخلی تمام نقشه‌های مهم معنایی و جمع‌آوری آماری را برای تولید طرح‌های آموزنده انجام می‌دهد. این کتابخانه python برای تجسم داده‌ها همچنین دارای ابزارهایی برای انتخاب رنگ برای سفارشی‌سازی مجموعه داده‌ها در نمودارها است.

SciPy

SciPy یک کتابخانه python است که از تعداد زیادی ماژول برای ادغام، جبر خطی، محاسبات ریاضی، بهینه‌سازی و آمار تشکیل شده است. این کتابخانه متن‌باز python به توسعه دهندگان و مهندسین داده این امکان را می‌دهد تا با تغییر شکل Fourier، حل کننده‌های ODE، پردازش سیگنال و تصویر و مواردی از این دست، خودشان را درگیر کنند.

Plotly

این کتابخانه python (plotly.py) یک کتابخانه نقشه‌کشی متن‌باز و تعاملی است که بیش از 40 نوع نمودار منحصر به فرد را پوشش می‌دهد که طیف وسیعی از موارد استفاده آماری، مالی، جغرافیایی، علمی و 3 بعدی را در خود دارد.

که توسط کتابخانه Plotly JavaScript (plotly.js) ساخته شده است، plotly.py کاربران python را قادر می‌سازد تجسم‌های مبتنی بر وب زیبایی را ایجاد کنند که می‌تواند در نوت بوک‌های Jupyter نمایش داده شود، در فایل‌های HTML مستقل ذخیره شود یا به عنوان بخشی از برنامه‌های وب python خالص با استفاده از Dash باشد.

جمع بندی

به طور خلاصه می‌توان گفت اگر شما می‌خواهید در زمینه تجزیه و تحلیل داده و موارد مشابه فعالیت کنید، استفاده از این 10 کتابخانه برتر علوم اطلاعاتی ضروری است. امروزه داده‌ها جهان را در دست گرفته‌اند. داده‌ها از هر منبعی در صنعت فناوری اطلاعات با ارزش‌ترند. با استفاده از داده‌ها، در صورت تمیزکاری و کار صحیح می‌توانید امور مختلف را خارق‌العاده جلوه دهید. شما از داده‌ها اطلاعاتی دریافت می‌کنید که می‌تواند به شما کمک کند راه را برای اجرای موفقیت‌آمیز شرکت و پیشنهادات آن هموار کنید.

بنابراین آشنایی با این فناوری پیشرفته به شما کمک می‌کند تا حرفه‌ای‌تر و امیدوارکننده در صنعت گام بردارید.

در آخر ما دوست داریم هرگونه بازخورد و نظری را از شما بگیریم. لطفا در بخش زیر آن‌ها را با ما در میان بگذارید.

منبع