Las mejores bibliotecas de ciencia de datos en Python

Debido a sus capacidades excepcionales, Python es el lenguaje de programación más utilizado en el campo de la ciencia de datos en la actualidad. Si bien Python proporciona muchas...

Prefacio

Debido a sus capacidades excepcionales, Python es el lenguaje de programación más utilizado en el campo de la ciencia de datos en la actualidad. Si bien Python proporciona una gran cantidad de funciones, la disponibilidad de varias bibliotecas multipropósito listas para usar es lo que hace que el lenguaje sea la mejor opción para los científicos de datos. Algunas de estas bibliotecas son bien conocidas y ampliamente utilizadas, mientras que otras no son tan comunes. En este artículo, he intentado compilar una lista de bibliotecas de Python y clasificarlas según su funcionalidad.

Bibliotecas principales

Estas bibliotecas son parte del paquete estándar de Python y solo se pueden importar si los usuarios desean hacer uso de su funcionalidad.

NúmPy

Abreviatura de Numerical Python, NumPy ha sido diseñado específicamente para operaciones matemáticas. Admite principalmente matrices y vectores multidimensionales para operaciones aritméticas complejas. Además de las estructuras de datos, la biblioteca tiene un amplio conjunto de funciones para realizar operaciones algebraicas en los tipos de datos admitidos.

Otra ventaja de la biblioteca es su interoperabilidad con otros lenguajes de programación como C/C++, FORTRAN y sistemas de gestión de bases de datos. Además, como el conjunto de funciones proporcionadas está precompilado, los cálculos se realizan de manera eficiente.

ciencia ficción

Basada en NumPy, la biblioteca Scientific Python amplía sus capacidades al ofrecer operaciones avanzadas como integración, regresión y probabilidad, por nombrar algunas. Para usar SciPy, primero debemos instalar NumPy, ya que hace uso de los módulos subyacentes. Lo que hace que SciPy sea una de las bibliotecas más utilizadas es la jerarquía en la que se organizan los submódulos, y los manuales hacen un excelente trabajo al explicar el significado y la usabilidad de los módulos exportados.

pandas

Biblioteca de análisis de datos de Python es una biblioteca de código abierto que ayuda a organizar los datos a través de varios parámetros, según los requisitos. La variedad de tipos de datos incorporados, como series, marcos y paneles, hacen de Pandas una biblioteca favorita entre los científicos de datos. El formato tabular de los marcos permite operaciones de agregar/eliminar similares a las de una base de datos en los datos, lo que hace que la agrupación sea una tarea fácil.

Además, Panda proporciona una estructura de datos de panel tridimensional que ayuda a una mejor visualización de los tipos de datos. La flexibilidad de la biblioteca admite múltiples formatos de datos, incluidos los datos faltantes.

EstadísticasModelos

El módulo EstadísticasModelos permite a los usuarios realizar modelos estadísticos sobre los datos utilizando el soporte de modelado y trazado de la biblioteca. Los modelos podrían utilizarse con el propósito de realizar pronósticos en varios dominios. Los tipos de modelos admitidos incluyen modelos lineales y de regresión.

StatsModels también admite capacidades de análisis de series de tiempo que son particularmente populares en las organizaciones financieras para mantener la información del mercado de valores en un formato conveniente, por ejemplo. Además, los modelos son lo suficientemente rápidos como para usarse para grandes conjuntos de datos, lo que los convierte en una opción óptima para los mismos.

Graficado

Una función esencial de cualquier biblioteca sería la capacidad de representar el resultado de las operaciones complejas realizadas en los datos en un formato fácil de entender. Las bibliotecas incluidas en esta sección se centran en ese aspecto del proceso.

Matplotlib

Una parte del paquete principal de SciPy, matplotlib se usa para la representación gráfica de los datos procesados ​​según los requisitos del usuario. Podemos generar varios tipos de gráficos, incluidos histogramas, gráficos circulares o un gráfico de barras simple. Proporciona una interfaz similar a MATLAB orientada a objetos para que los usuarios realicen las operaciones deseadas en los datos. Una característica importante de la biblioteca es su capacidad para ofrecer personalización de casi todas las funciones disponibles, lo que hace que el uso sea muy flexible para los usuarios.

Bokeh

La biblioteca Bokeh es una biblioteca independiente que permite a los usuarios trazar los datos mediante una interfaz de navegador web. Internamente utiliza la infraestructura de JavaScript y, por lo tanto, es independiente de Matplotlib. Un aspecto esencial de la biblioteca Bokeh es su énfasis en los widgets, que permiten a los usuarios representar los datos en varios formatos admitidos, como gráficos, diagramas y etiquetas.

Además, también admite visualizaciones interactivas a través de "callbacks", que le permiten conectarse a los métodos de Bokeh mediante JavaScript.

trama

Centrado principalmente en el trazado 3D, trama se puede integrar perfectamente con aplicaciones web y proporciona una serie de API útiles para importar idiomas. Utiliza documentos basados ​​en datos en su núcleo para la representación de datos en tiempo real, y los usuarios pueden configurarlo para procesar los gráficos en el lado del servidor y enviar los resultados al cliente o de otra manera. También podemos compartir los datos con otros a través de la plataforma, si es necesario. También existe interoperabilidad entre los formatos de datos Plotly y Matplotlib.

Aprendizaje automático {#aprendizaje automático}

Aprendizaje automático se ha convertido en un campo esencial de la informática en los últimos años, y los científicos de datos necesitan herramientas para aprovechar al máximo las próximas tendencias en el campo. Aquí se enumeran algunas bibliotecas de Python que proporcionan la funcionalidad de aprendizaje automático.

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Scikit-Learn

Licensed under BSD, Scikit-Aprender is an open source Machine Learning toolkit built on top of NumPy and SciPy. It features commonly used ML algorithms for preprocessing, classification, regression as well as clustering. The algorithms include máquinas de vectores de soporte, ridge regressions, búsqueda de cuadrícula, agrupamiento de k-medias, and many more.

Junto con los algoritmos, el kit también proporciona conjuntos de datos de muestra para experimentar. Las API bien documentadas son fáciles de usar tanto para principiantes como para usuarios avanzados. Debido a su buen rendimiento en casi todas las plataformas, es popular tanto para uso académico como comercial.

Shogún

Implementado en C++, shogún es una caja de herramientas de código abierto utilizada para ML, que proporciona una interfaz unificada para múltiples lenguajes y plataformas, incluido Python. Se enfoca en métodos de kernel escalables para resolver problemas de regresión y clasificación.

El enfoque principal durante el desarrollo fue la bioinformática, por lo que Shogun puede escalar para procesar más de 10 millones de muestras de datos manteniendo la precisión.

Aprendizaje profundo {#aprendizaje profundo}

Un área avanzada en el campo del aprendizaje automático, Aprendizaje profundo está abriendo muchas vías inexploradas para los investigadores que utilizan el aprendizaje supervisado, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural.

Flujo de tensor

Centrada principalmente en redes neuronales, TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje profundo desarrollada por ingenieros de Google. La biblioteca es muy ampliable y es compatible con numerosas plataformas, y también incluye compatibilidad con GPU para una mejor visualización. Las clases de algoritmos incluyen clasificación, modelos de estimación y diferenciación, por nombrar algunos.

Su rica compatibilidad con API lo convierte en la mejor opción para entrenar redes neuronales y reconocimiento de voz mediante el procesamiento de lenguaje natural.

Teano

Teano es una combinación de una biblioteca y un compilador dirigido a resolver ecuaciones matemáticas complejas en el área de DL. Utiliza una matriz multidimensional usando NumPy para realizar las operaciones. Teniendo en cuenta el rendimiento, Theano está estrechamente relacionado con NumPy y está precompilado, por lo tanto, es independiente de la plataforma y también utiliza GPU. Junto con estas funciones, también proporciona un marco de pruebas unitarias para la detección y mitigación de errores.

Difícil

Keras es una biblioteca de redes neuronales que puede ejecutarse sobre TensorFlow de Google o [CNTK] de Microsoft (https://www.microsoft.com/ en-us/cognitive-toolkit/) (Conjunto de herramientas cognitivas). Está diseñado para ser de naturaleza abstracta y actúa más como un complemento para otras bibliotecas de aprendizaje profundo.

Keras puede admitir redes neuronales estándar, convolucionales y recurrentes y proporciona interfaces distribuidas a los modelos en clústeres de GPU. Su interfaz fácil de usar es ideal para prototipos rápidos y su implementación en las plataformas compatibles.

Procesamiento del lenguaje natural {#procesamiento del lenguaje natural}

Últimamente hemos visto un fuerte aumento en las aplicaciones de reconocimiento de voz, gracias a la investigación en el campo del Procesamiento natural del lenguaje. No es de extrañar que haya muchas bibliotecas en el campo.

NLTK

El Kit de herramientas de lenguaje natural admite las características comúnmente necesarias para el procesamiento del idioma inglés, como clasificación, tokenización, análisis sintáctico y análisis semántico. Después de dividir las palabras en tokens mediante el análisis sintáctico, el kit forma una estructura similar a un árbol utilizando la semántica del lenguaje y almacena los datos en sus modelos. Compatible con todas las plataformas principales, NLTK es un proyecto mantenido por la comunidad de código abierto. Las aplicaciones son de amplio alcance, como el análisis de sentimientos y los motores antispam.

generación

Gensim, una biblioteca escalable, robusta e independiente de la plataforma para NLP, utiliza paquetes NumPy y SciPy debajo. Abreviatura de 'Generar similar', está diseñado para mantener una gran cantidad de datos en la memoria y, por lo tanto, se centra en el rendimiento. Se diferencia de otros paquetes en la implementación, ya que utiliza datos en cascada en lugar de agruparlos.

Debido a su eficiencia, se usa ampliamente en dominios como la atención médica y las instituciones financieras.

Espacioso

Otra biblioteca de código abierto dirigida a NLP, Espacioso abarca modelos de redes neuronales para varios idiomas, a saber. Inglés, alemán, francés, italiano y holandés, entre otros 30 idiomas. A diferencia de otras bibliotecas de NLP utilizadas principalmente con fines académicos, SpaCy se centra en el uso comercial.

También proporciona extensiones para aprendizaje automático y API de aprendizaje profundo. Algunas empresas de tecnología populares, como Airbnb y Quora, utilizan SpaCy como parte de sus plataformas. Lo que la distingue de otras bibliotecas es su capacidad para procesar documentos en lugar de procesar datos como múltiples tokens.

raspado

A medida que el tamaño del contenido que se sube a la web aumenta cada día que pasa, raspado web ha cobrado mucha importancia para solucionar problemas relacionados con la indexación y arrastrándose de los datos. Debido a la naturaleza tediosa de este trabajo, la automatización es una solución ideal para el mismo. Hay bibliotecas de Python disponibles para raspar datos a través de páginas web de manera eficiente.

Raspado

Fiel a su nombre, raspado es un marco de código abierto destinado a raspar los datos en la web mundial. Inicialmente diseñado para extraer los datos utilizando funciones exportadas, se ha convertido en un marco que se utiliza para diseñar rastreadores web para analizar las páginas web y almacenar sus datos en un formato estructurado. Siguiendo la filosofía de reutilización y orientación a objetos de Python, Scrapy está estructurado en torno a una clase base llamada Spider, y continúa agregando capas de funcionalidad, según sea necesario, a su alrededor.

Minería de datos {#minería de datos}

Procesamiento de datos es una corriente de computación donde tratamos de encontrar los patrones en la gran cantidad de datos con fines analíticos. Echemos un vistazo a la popular biblioteca Orange que se usa a menudo en la minería de datos.

Naranja

Junto con el soporte de aprendizaje automático, el kit de herramientas Naranja también presenta una plataforma analítica visual para la minería de datos interactiva. Es un paquete de código abierto lanzado bajo Licencia Pública General y está diseñado usando C++ con envolturas de Python en la parte superior.

El paquete Orange incluye un conjunto de widgets para la visualización, clasificación, regresión y evaluación de los conjuntos de datos. Los campos en los que se suele utilizar Orange van desde la investigación del ADN hasta el análisis de dominios farmacéuticos.

Misceláneas

Aquí hay una biblioteca que no encaja en ninguna de las categorías anteriores, pero vale la pena mencionarla.

SimPy

Si bien no se utiliza directamente para la ciencia y el análisis de datos, SymPy es una biblioteca Python de computación simbólica dirigida a los cálculos algebraicos. Muchos científicos de datos usan la biblioteca para el análisis matemático intermedio de sus datos, que luego serán consumidos por otras bibliotecas, como el trazado o el aprendizaje automático.

Resumen

De las numerosas bibliotecas de Python disponibles para fines de investigación de ciencia de datos, he intentado enumerar y categorizar las más utilizadas. Espero que el artículo ayude a los entusiastas de la ciencia de datos a profundizar en el campo y aprovechar al máximo estas bibliotecas.