A ciência de dados é um campo extremamente importante nos tempos atuais! Tanto é verdade que o cientista de dados é agora chamado de “O trabalho mais sexy do século 21”, quando ninguém esperava que empregos geeks fossem sexy! Mas a Data Science é atraente agora, devido ao imenso valor dos dados. E Python é uma das melhores linguagens de programação para extrair valor desses dados devido à sua capacidade de análise estatística, modelagem de dados e fácil legibilidade . 

Outra razão para esse enorme sucesso do Python na ciência de dados é seu amplo suporte de biblioteca para ciência de dados e análises. Existem muitas bibliotecas Python que contêm uma série de funções, ferramentas e métodos para gerenciar e analisar dados. Cada uma dessas bibliotecas tem um foco específico, com algumas bibliotecas gerenciando imagens e dados textuais, mineração de dados, redes neurais, visualização de dados e assim por diante. Aqui, dividimos as 10 principais bibliotecas Python para Data Science naquelas com foco em processamento de dados e visualização de dados, respectivamente. Então, vamos verificar essas bibliotecas agora!

Bibliotecas Python para processamento e modelagem de dados

1. Pandas

Pandas é uma biblioteca de software Python gratuita para análise e tratamento de dados. Ele foi criado como um projeto de biblioteca comunitária e inicialmente lançado por volta de 2008. O Pandas oferece várias estruturas de dados e operações fáceis de usar e de alto desempenho para manipular dados na forma de tabelas numéricas e séries temporais. O Pandas também possui várias ferramentas para ler e gravar dados entre estruturas de dados na memória e diferentes formatos de arquivo. Resumindo, é perfeito para manipulação rápida e fácil de dados, agregação de dados, leitura e gravação de dados, bem como visualização de dados. O Pandas também pode obter dados de diferentes tipos de arquivos, como CSV, Excel etc. ou um banco de dados SQL e criar um objeto Python conhecido como quadro de dados. Um quadro de dados contém linhas e colunas e pode ser usado para manipulação de dados com operações como join, merge, groupby,

2. NumPy

NumPy é uma biblioteca de software Python gratuita para computação numérica em dados que podem estar na forma de grandes arrays e matrizes multidimensionais. Essas matrizes multidimensionais são os objetos principais em NumPy, onde suas dimensões são chamadas de eixos e o número de eixos é chamado de classificação. O NumPy também fornece várias ferramentas para trabalhar com essas matrizes e funções matemáticas de alto nível para manipular esses dados com álgebra linear, transformadas de Fourier, processamento de números aleatórios, etc. Algumas das operações básicas de matriz que podem ser realizadas usando NumPy incluem adicionar, fatiar, multiplicar, nivelar, remodelar e indexar as matrizes. Outras funções avançadas incluem empilhar os arrays, dividi-los em seções, transmitir arrays, etc.

3. SciPy

SciPy é uma biblioteca de software livre para computação científica e computação técnica sobre os dados. Ele foi criado como um projeto biblioteca comunitária e inicialmente lançado por volta de 2001. biblioteca SciPy é construído sobre o objeto de matriz NumPy e é parte da pilha NumPy que também inclui outras bibliotecas de computação científica e ferramentas como Matplotlib, SymPy, pandas etc.Este A pilha NumPy tem usuários que também usam aplicativos semelhantes, como GNU Octave, MATLAB, GNU Octave, Scilab, etc.SciPy permite várias tarefas de computação científica que lidam com otimização de dados, integração de dados, interpolação de dados e modificação de dados usando álgebra linear,transformações de Fourier, geração de números aleatórios,funções especiais, etc. Assim como NumPy, as matrizes multidimensionais são os objetos principais em SciPy, que são fornecidos pelo próprio módulo NumPy.

4. Scikit-learn

Scikit-learn é uma biblioteca de software livre para codificação de Machine Learning principalmente na linguagem de programação Python. Foi inicialmente desenvolvido como um projeto do Google Summer of Code por David Cournapeau e lançado originalmente em junho de 2007. Scikit-learn é construído sobre outras bibliotecas Python como NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, etc. e, portanto, fornece interoperabilidade total com essas bibliotecas. Embora o Scikit-learn seja escrito principalmente em Python, ele também usou o Cython para escrever alguns algoritmos principais a fim de melhorar o desempenho. Você pode implementar vários modelos de machine learning supervisionado e não supervisionado no Scikit-learn, como classificação, regressão, máquinas de vetores de suporte, florestas aleatórias, vizinhos mais próximos, Naive Bayes, árvores de decisão, agrupamento, etc. com o Scikit-learn. 

5. TensorFlow

TensorFlow é uma plataforma de código aberto ponta a ponta gratuita que possui uma ampla variedade de ferramentas, bibliotecas e recursos para Inteligência Artificial. Ele foi desenvolvido pela equipe do Google Brain e lançado inicialmente em 9 de novembro de 2015. Você pode construir e treinar facilmente modelos de machine learning com APIs de alto nível, como Keras, usando TensorFlow. Ele também fornece vários níveis de abstração para que você possa escolher a opção necessária para o seu modelo. O TensorFlow também permite implantar modelos de machine learning em qualquer lugar, como nuvem, navegador ou seu próprio dispositivo. Você deve usar o TensorFlow Extended (TFX) se quiser a experiência completa, TensorFlow Lite se quiser usar em dispositivos móveis e TensorFlow.js se quiser treinar e implantar modelos em ambientes JavaScript. TensorFlow está disponível paraPythone APIs C e também para C ++, Java, JavaScript, Go, Swift, etc., mas sem uma garantia de compatibilidade com versões anteriores da API. Pacotes de terceiros também estão disponíveis para MATLAB , C # , Julia, Scala, R, Rust , etc.

6. Keras

Keras é uma biblioteca de rede neural gratuita e de código aberto escrita em Python. Ele foi criado principalmente por François Chollet, um engenheiro do Google, e inicialmente lançado em 27 de março de 2015. Keras foi criado para ser amigável, extensível e modular, ao mesmo tempo que apóia a experimentação em redes neurais profundas. Portanto, ele pode ser executado em cima de outras bibliotecas e linguagens como TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R, etc. Keras tem várias ferramentas que tornam mais fácil trabalhar com diferentes tipos de imagem e dados textuais para codificação em redes neurais profundas . Ele também tem várias implementações dos blocos de construção para redes neurais, como camadas, otimizadores, funções de ativação, objetivos, etc. Você pode realizar várias ações usando Keras, como criar camadas de função personalizada,

Bibliotecas Python para visualização de dados

1. Matplotlib

Matplotlib é uma biblioteca de visualização de dados e biblioteca de plotagem 2-D do Python. Foi lançada inicialmente em 2003 e é a biblioteca de plotagem mais popular e amplamente usada na comunidade Python. Ele vem com um ambiente interativo em várias plataformas. Matplotlib pode ser usado em scripts Python, shells Python e IPython, notebook Jupyter, servidores de aplicativos web, etc. Ele pode ser usado para incorporar gráficos em aplicativos usando vários kits de ferramentas GUI como Tkinter, GTK +,wxPython, Qt, etc. usar Matplotlib para crie plotagens, gráficos de barras, gráficos de setores circulares, histogramas, gráficos de dispersão, gráficos de erro, espectros de potência, gráficos de tronco e quaisquer outros gráficos de visualização que você quiser! O módulo Pyplot também fornece uma interface semelhante ao MATLAB que é tão versátil e útil quanto o MATLAB, sendo totalmente gratuito e de código aberto. 

2. Seaborn

Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados Python baseada em Matplotlib e intimamente integrada com as estruturas de dados numpy e pandas. Seaborn tem várias funções de plotagem orientadas a conjuntos de dados que operam em quadros de dados e matrizes que contêm conjuntos de dados inteiros. Em seguida, ele executa internamente as funções de agregação estatística e mapeamento necessárias para criar gráficos informativos que o usuário deseja. É uma interface de alto nível para a criação de gráficos estatísticos bonitos e informativos, essenciais para a exploração e compreensão dos dados. Os gráficos de dados Seaborn podem incluir gráficos de barras, gráficos de pizza, histogramas, gráficos de dispersão, gráficos de erro, etc. Seaborn também tem várias ferramentas para escolher paletas de cores que podem revelar padrões nos dados.

3. Completamente

Plotly é uma biblioteca gráfica de código aberto gratuita que pode ser usada para formar visualizações de dados. Plotly (plotly.py) é construído sobre a biblioteca Plotly JavaScript (plotly.js) e pode ser usado para criar visualizações de dados baseadas na web que podem ser exibidas em blocos de anotações Jupyter ou aplicativos da web usando o Dash ou salvas como arquivos HTML individuais. Plotly fornece mais de 40 tipos de gráficos exclusivos, como gráficos de dispersão, histogramas, gráficos de linhas, gráficos de barras, gráficos de pizza, barras de erro, gráficos de caixa, vários eixos, minigráficos, dendrogramas, gráficos 3D, etc. não são tão comuns em outras bibliotecas de visualização de dados. Além de tudo isso, Plotly pode ser usado offline, sem conexão com a internet.

4. GGplot

Ggplot é uma biblioteca de visualização de dados Python que se baseia na implementação de ggplot2 que é criado para a linguagem de programação R. Ggplot pode criar visualizações de dados como gráficos de barras, gráficos de pizza, histogramas, gráficos de dispersão, gráficos de erro, etc. usando alto nível API. Também permite adicionar diferentes tipos de componentes ou camadas de visualização de dados em uma única visualização. Uma vez que o ggplot foi informado de quais variáveis ​​mapear para quais estéticas no enredo, ele faz o resto do trabalho para que o usuário possa se concentrar na interpretação das visualizações e levar menos tempo para criá-las. Mas isso também significa que não é possível criar gráficos altamente personalizados no ggplot. O Ggplot também está profundamente conectado com os pandas, então é melhor manter os dados em DataFrames.