Sự phổ biến của Python
Vì sự phổ biến của Python, ngôn ngữ này có hơn 130.000 gói cho các ứng dụng khác nhau. Bài viết này dành cho những người mới làm quen với khoa học dữ liệu hoặc những người tò mò về những gì họ cần học để viết các ứng dụng khoa học dữ liệu bằng Python. Tôi sẽ hướng dẫn bạn 20 gói mà bạn cần biết với tư cách là nhà khoa học dữ liệu để xây dựng bất kỳ ứng dụng nào bạn muốn.
1. NumPy
Về cốt lõi, khoa học dữ liệu là toán học và một trong những gói toán học mạnh nhất hiện có là NumPy . NumPy mang đến sức mạnh và sự đơn giản của C và Fortran cho Python. Đối với khoa học dữ liệu nói riêng, NumPy là nền tảng cho nhiều gói khác nắm giữ hệ sinh thái khoa học dữ liệu như Pandas, Matplotlib và Scikit-learning .
2. Keras
Keras là một API được thiết kế và phát triển để giúp mọi người trở nên thành thạo trong việc học máy. Mục tiêu chính của Keras là giảm tải nhận thức của nhà phát triển bằng cách giảm thiểu số lượng hành động yêu cầu của người dùng bằng cách sử dụng các thông báo lỗi đơn giản. Một công lao to lớn khác của Keras là tài liệu và hướng dẫn của nó mạnh mẽ như thế nào .
3. Pandas
Khi bạn đang xây dựng một dự án khoa học dữ liệu, bạn sẽ sử dụng thư viện quái vật Pandas để xử lý và phân tích dữ liệu của bạn 100% thời gian. Pandas cung cấp cho các nhà phát triển các đối tượng nhanh chóng, hiệu quả và được tối ưu hóa để thao tác dữ liệu trong các lĩnh vực học thuật và công nghiệp khác nhau. Pandas cũng có một cộng đồng chào đón những người mới bắt đầu cho cả cộng đồng khoa học dữ liệu và nguồn mở.
4. PyTorch
Giống như nhiều lĩnh vực công nghệ khác, khoa học dữ liệu không ngừng phát triển, có nghĩa là chúng ta đang thấy những nghiên cứu và phát triển mới mỗi ngày. Nhưng đôi khi, việc chuyển từ nghiên cứu sang thực hành là một việc khá khó khăn. May mắn thay, PyTorch là một gói tuyệt vời giúp các nhà phát triển chuyển từ lý thuyết và nghiên cứu sang đào tạo và phát triển một cách dễ dàng khi nghiên cứu máy học.
5. SciPy
Nhiều dự án khoa học dữ liệu yêu cầu các mức độ tối ưu hóa và tích hợp khác nhau. Ngoài ra, toán học cơ bản của khoa học dữ liệu, chẳng hạn như phương trình đại số tuyến tính , phương trình vi phân và thống kê , cần các giải pháp cấp cao do SciPy cung cấp . SciPy cho phép các nhà phát triển từ mọi cấp độ khả năng giải quyết các vấn đề toán học một cách nhanh chóng và hiệu quả.
6. Scikit-Learn
Học máy là một nhánh thiết yếu của khoa học dữ liệu, cụ thể là phân tích dữ liệu dự đoán. Scikit-learning , một gói mã nguồn mở, có thể truy cập và tái sử dụng được xây dựng trên NumPy, SciPy và Matplotlib. Scikit-learning cung cấp rất nhiều chức năng cho các thuật toán học máy cơ bản khác nhau, như hồi quy, phân loại và phân cụm.
7. TensorFlow
Cho đến nay, chúng ta đã nói về các gói để đưa các thuật toán học máy từ lý thuyết sang thực hành, áp dụng các thuật toán học máy cơ bản vào dữ liệu của bạn hoặc thực hiện phân tích dự đoán. Tuy nhiên, nếu bạn có một mô hình học máy cần đào tạo và chuẩn bị cho quá trình sản xuất, thì TensorFlow chính là gói để sử dụng.
8. Matplotlib
Bây giờ chúng ta đã đề cập đến các gói khoa học dữ liệu cốt lõi khác nhau, hãy nói một chút về hình ảnh hóa. Trong khoa học dữ liệu, trực quan hóa đóng một vai trò to lớn trong việc đưa dữ liệu của bạn vào cuộc sống và khám phá câu chuyện mà nó đang cố gắng kể. Gói cốt lõi được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu là Matplotlib , một thư viện cung cấp các âm mưu và số liệu khác nhau mà các nhà phát triển có thể sử dụng để tạo ra các hình ảnh trực quan khác nhau.
9. Seaborn
Matplotlib là một thư viện trực quan hóa dữ liệu cơ bản cung cấp các biểu đồ cơ bản. Seaborn được phát triển trên Matplotlib để tạo ra những hình ảnh trực quan đẹp mắt, tương tác và hấp dẫn hơn. Seaborn là giao diện cấp cao tốt nhất để tạo các biểu đồ và biểu đồ bắt mắt, nhiều thông tin.
10. Theano
Toán học khoa học dữ liệu có thể trở nên rất phức tạp, rất nhanh chóng. Các nhà khoa học dữ liệu từ nhiều nền tảng khác nhau có thể gặp khó khăn trong việc giải các biểu thức toán học liên quan đến mảng nhiều chiều. Đây là nơi Theano đến để giải cứu. Gói này cung cấp các chức năng để xác định, tối ưu hóa và đánh giá các biểu thức toán học đa chiều, phức tạp.
11. OpenCV
Các gói khoa học dữ liệu Python có thể được chia thành các gói có mục đích chung mà bạn có thể sử dụng trong hầu hết các dự án khoa học dữ liệu của mình (như Pandas và NumPy) hoặc các gói dành riêng cho ứng dụng như OpenCV . Ví dụ, OpenCV là một gói được thiết kế để giải quyết các công cụ thị giác máy tính , phần mềm và phần cứng trong thời gian thực.
12. Mahotas
Một gói ứng dụng cụ thể khác là Mahotas , một thư viện thị giác máy tính được thiết kế để xử lý hình ảnh . Mahotas sử dụng các thuật toán được triển khai bằng C ++ trong khi hoạt động trên NumPy để có giao diện Python dễ sử dụng, nhanh chóng và sạch sẽ. Mahotas cung cấp các chức năng xử lý hình ảnh khác nhau như xác định ngưỡng, tích chập và phát hiện cạnh Sobel.
13. SimpleITK
Một gói phân tích hình ảnh đa chiều mã nguồn mở tuyệt vời là SimpleITK . Một trong những khía cạnh mạnh mẽ nhất của lập trình là sử dụng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau để xây dựng cùng một ứng dụng. Làm như vậy có nghĩa là kết hợp những ưu điểm của các ngôn ngữ khác nhau đồng thời khắc phục một số nhược điểm của chúng.
14. Pillow
Gói xử lý hình ảnh cuối cùng của chúng tôi trong danh sách này là Pillow . Pillow là một thư viện bổ sung khả năng xử lý hình ảnh cho trình thông dịch Python bằng cách cung cấp các định dạng tệp mở rộng, biểu diễn nội bộ và các khả năng xử lý hình ảnh khác.
15. Requests
Trái tim của khoa học dữ liệu (tất nhiên) là dữ liệu. Chúng tôi thường thu thập thông tin từ web và sau đó sử dụng dữ liệu để đào tạo mô hình học máy của mình hoặc áp dụng nó vào dữ liệu mới. Một trong những thư viện Python cho phép chúng ta giao tiếp trực tiếp với các API để thu thập dữ liệu là Requests.
16. Beautiful Soup
Nếu bạn muốn thu thập dữ liệu từ các tệp HTML và XML, thì Beautiful Soup là thư viện dành cho bạn. Beautiful Soup cung cấp nhiều cách tiếp cận khác nhau cho phép bạn điều hướng, tìm kiếm và sửa đổi cây phân tích cú pháp để có được dữ liệu bạn cần ngay lập tức, điều này có thể giúp bạn tiết kiệm nhiều ngày làm việc.
17. Selenium
Khi làm việc trên các ứng dụng khoa học dữ liệu dựa trên web, bạn muốn nhiều công việc được tự động hóa để phân tích và xử lý dữ liệu nhanh hơn và hiệu quả hơn. Một gói tuyệt vời để làm điều đó là Selenium , cho phép bạn tự động hóa các tác vụ quản trị tẻ nhạt và thử nghiệm trên các ứng dụng dựa trên web của bạn.
18. ScraPy
Thư viện tìm kiếm web cuối cùng trong danh sách này là ScraPy . ScraPy là một khung thu thập dữ liệu web mã nguồn mở được thiết kế để trích xuất dữ liệu bằng cách sử dụng các API hoặc một trình thu thập dữ liệu web có mục đích chung, nhanh và mạnh mẽ.
19. PyTest
Bất kể ngành công nghệ bạn đang học, đang cân nhắc hay đang làm việc, kiểm tra và gỡ lỗi là một bước thiết yếu. Thư viện Python sẽ giúp bạn giải quyết việc kiểm tra mã cho các ứng dụng khoa học dữ liệu của bạn là PyTest và PyUnit kế nhiệm của nó .
Reference:
Sara A. Metwalli ( February 9, 2022), 20 Python Libraries Every Data Scientist Needs to Know, from https://builtin.com/data-science/python-libraries-data-science
