1. Thư viện Python cho Khoa học Dữ liệu: NumPy
NumPy là viết tắt của Numerical Python và là một thư viện Python cần thiết cho tính toán khoa học. Nó được sử dụng rộng rãi cho các ứng dụng Học máy và Học sâu. Tất cả các thuật toán học máy đều phức tạp về mặt tính toán và do đó, yêu cầu các hoạt động mảng đa chiều. Nhà NumPy hỗ trợ các đối tượng mảng đa chiều lớn và cũng cung cấp nhiều công cụ để làm việc với chúng.
Một số Thư viện Khoa học Dữ liệu phổ biến nhất dành cho Python, chẳng hạn như Pandas, SciKit-Learn, Matplotlib, v.v., được xây dựng dựa trên NumPy.
2. Thư viện Python cho Khoa học Dữ liệu: Pandas
Pandas được coi là một trong những thư viện Python phổ biến nhất cho Thao tác và Phân tích Dữ liệu. Gấu trúc sử dụng khung dữ liệu để giữ dữ liệu cần thiết trong bộ nhớ. Nó cho phép người dùng viết các tập lệnh đơn giản có thể giúp thực hiện tất cả các ETL được yêu cầu bằng cách sử dụng các hoạt động Python .
Hạn chế lớn nhất của việc sử dụng Pandas là nó được thiết kế chủ yếu như một công cụ Phân tích dữ liệu và do đó, lưu trữ tất cả dữ liệu trong bộ nhớ để thực hiện các hoạt động cần thiết. Điều này dẫn đến các vấn đề về hiệu suất khi kích thước của tập dữ liệu tăng lên và không được coi là phù hợp với các ứng dụng Dữ liệu lớn.
3. Thư viện Python cho Khoa học Dữ liệu: Matplotlib
Matplotlib là một trong những thư viện Vẽ đồ họa và Trực quan Dữ liệu đa nền tảng phổ biến nhất cho Python. Nó cũng có một phần mở rộng số được gọi là NumPy. Matplotlib được phát triển bởi John Hunter và hiện được coi là một giải pháp thay thế Mã nguồn mở mạnh mẽ cho MATLAB. Thư viện Python này có thể được các nhà phát triển sử dụng để tạo nhiều hình ảnh trực quan hóa dữ liệu tĩnh, tương tác hoặc động.
Một tập lệnh Matplotlib trong Python có thể dễ dàng được cấu trúc sao cho một vài dòng mã là đủ trong hầu hết các trường hợp để tạo ra một biểu đồ dữ liệu trực quan. Lớp kịch bản Matplotlib chứa hai API:
API Pyplot là một hệ thống phân cấp của các đối tượng mã Python và có thể được tham khảo bằng cách sử dụng matplotlib.pyplot .
Một tập hợp API OO (Hướng đối tượng) gồm các đối tượng cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào các lớp phụ trợ của Matplotlib và có thể được lắp ráp linh hoạt hơn pyplot.
4. Thư viện Python cho Khoa học Dữ liệu: SciKit-Learn
Scikit-Learn (Sklearn) được phát triển bởi David Cournapeau vào năm 2007 như một dự án Google Summer of Code và là một thư viện được sử dụng rộng rãi cho Học máy bằng Python. Thư viện này chứa nhiều công cụ hiệu quả dành cho Mô hình thống kê và Học máy. Nó chủ yếu được viết bằng Python và được xây dựng dựa trên SciPy, NumPy và Matplotlib. Scikit-Learn hiện cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập vào một loạt các thuật toán Học máy được giám sát và không giám sát thông qua một giao diện mạnh mẽ bằng Python.
Ngăn xếp Scikit-Learn bao gồm NumPy, SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy và Pandas. Tất cả các thư viện này cùng nhau cho phép người dùng triển khai các mô hình Hồi quy, Phân loại và Phân cụm. Người dùng cũng có thể tận dụng Scikit-Learn để thực hiện Xử lý trước dữ liệu và Lựa chọn mô hình.
5. Thư viện Python cho Khoa học Dữ liệu: TensorFlow
TensorFlow là một thư viện Mã nguồn mở dành cho tính toán số phức tạp, Máy học và Trí tuệ nhân tạo quy mô lớn được phát triển bởi nhóm Google Brain. TensorFlow chứa một số lượng lớn các mô hình và thuật toán Máy học và Học sâu mạnh mẽ và cho phép các nhà phát triển truy cập chúng thông qua các API mạnh mẽ. Nó thúc đẩy Python để cung cấp cho các nhà phát triển một API front-end thuận tiện để xây dựng các ứng dụng với framework trong khi thực thi các ứng dụng đó bằng C ++ hiệu suất cao trong nội bộ.
TensorFlow cũng cung cấp cho các nhà phát triển khả năng tạo một biểu đồ tính toán trong đó mỗi nút trong biểu đồ đại diện cho một phép toán và mỗi kết nối đại diện cho một số dữ liệu. Do đó, các nhà phát triển phải chỉ tập trung vào logic tổng thể của ứng dụng thay vì xử lý các chi tiết cấp thấp như tìm ra các cách thích hợp để tạo đầu ra của một chức năng và chuyển nó làm đầu vào cho chức năng khác.
6. Thư viện Python cho Khoa học Dữ liệu: Keras
Keras là một API Deep Learning cấp cao, được phát triển bởi Francois Chollet và được phát hành vào năm 2015. Đây là một thư viện phần mềm Nguồn mở cung cấp giao diện cho TensorFlow và cho phép các nhà phát triển thực hiện các thử nghiệm nhanh với Deep Neural Networks. Nó cũng hỗ trợ cho nhiều tính toán mạng nơ ron phụ trợ.
Keras được coi là tương đối dễ học và làm việc vì nó cung cấp cho các nhà phát triển giao diện người dùng Python mạnh mẽ cùng với mức độ trừu tượng cao trong khi có tùy chọn triển khai nhiều phụ trợ để tính toán. Mặc dù điều này làm cho Keras chậm hơn so với nhiều khung công tác Deep Learning khác, nhưng nó vẫn được ưa thích hơn vì nó rất thân thiện với người mới bắt đầu. Keras cung cấp các tiện ích để biên dịch mô hình học sâu, trực quan hóa đồ thị và phân tích tập dữ liệu phức tạp. Hơn nữa, nó cung cấp nhiều tập dữ liệu được gắn nhãn sẵn mà người dùng có thể dễ dàng nhập và thực hiện các thao tác cần thiết trực tiếp trên đó.