10 Mejores Bibliotecas de Python para Ciencia de Datos

Python se ha convertido en el lenguaje de programación más utilizado en la actualidad, y es la primera opción para abordar tareas de ciencia de datos. Python es utilizado por científicos de datos todos los días, y es una excelente opción para aficionados y expertos por igual gracias a su naturaleza fácil de aprender. Algunas de las otras características que hacen que Python sea tan popular para la ciencia de datos es que es de código abierto, orientado a objetos y un lenguaje de alto rendimiento. 

Pero el mayor punto de venta de Python para la ciencia de datos es su amplia variedad de bibliotecas que pueden ayudar a los programadores a resolver una serie de problemas. 

Veamos las 10 mejores bibliotecas de Python para la ciencia de datos: 

1. TensorFlow

Encabezando nuestra lista de las 10 mejores bibliotecas de Python para la ciencia de datos se encuentra TensorFlow, desarrollado por el equipo de Google Brain. TensorFlow es una excelente opción tanto para principiantes como para profesionales, y ofrece una amplia gama de herramientas flexibles, bibliotecas y recursos de la comunidad. 

La biblioteca está orientada a cálculos numéricos de alto rendimiento, y cuenta con alrededor de 35,000 comentarios y una comunidad de más de 1,500 contribuyentes. Sus aplicaciones se utilizan en campos científicos, y su marco establece la base para definir y ejecutar cálculos que involucran tensores, que son objetos computacionales parcialmente definidos que eventualmente producen un valor. 

TensorFlow es especialmente útil para tareas como el reconocimiento de voz y imagen, aplicaciones basadas en texto, análisis de series temporales y detección de video. 

A continuación, se presentan algunas de las características principales de TensorFlow para la ciencia de datos: 

• Reduce el error en un 50 a 60 por ciento en el aprendizaje automático de máquinas
• Excelente gestión de bibliotecas
• Arquitectura y marco flexible
• Se ejecuta en una variedad de plataformas computacionales

2. SciPy

Otra biblioteca de Python de primer nivel para la ciencia de datos es SciPy, que es una biblioteca de Python gratuita y de código abierto utilizada para cálculos de alto nivel. Al igual que TensorFlow, SciPy tiene una gran y activa comunidad que cuenta con cientos de contribuyentes. SciPy es especialmente útil para cálculos científicos y técnicos, y proporciona diversas rutinas de cálculo científico amigables y eficientes. 

SciPy se basa en Numpy, e incluye todas las funciones mientras las convierte en herramientas científicas amigables. SciPy es excelente para realizar cálculos científicos y técnicos en grandes conjuntos de datos, y a menudo se aplica para operaciones de imágenes multidimensionales, algoritmos de optimización y álgebra lineal. 

A continuación, se presentan algunas de las características principales de SciPy para la ciencia de datos: 

• Comandos de alto nivel para la manipulación y visualización de datos
• Funciones integradas para resolver ecuaciones diferenciales
• Procesamiento de imágenes multidimensionales
• Cálculo de grandes conjuntos de datos

3. Pandas

Otra de las bibliotecas de Python más utilizadas para la ciencia de datos es Pandas, que proporciona herramientas de manipulación y análisis de datos que se pueden utilizar para analizar datos. La biblioteca contiene sus propias estructuras de datos potentes para manipular tablas numéricas y análisis de series temporales. 

Dos de las características principales de la biblioteca Pandas son sus Series y DataFrames, que son formas rápidas y eficientes de gestionar y explorar datos. Estos representan los datos de manera eficiente y los manipulan de diferentes maneras. 

Algunas de las aplicaciones principales de Pandas incluyen la limpieza y manipulación de datos en general, estadísticas, finanzas, generación de rangos de fechas, regresión lineal y mucho más. 

A continuación, se presentan algunas de las características principales de Pandas para la ciencia de datos: 

• Crear su propia función y ejecutarla a lo largo de una serie de datos
• Abstracción de alto nivel
• Estructuras y herramientas de manipulación de alto nivel
• Unión/conexión de conjuntos de datos 

4. NumPy

NumPy es una biblioteca de Python que se puede utilizar de manera transparente para el procesamiento de matrices y arrays multidimensionales grandes. Utiliza un conjunto grande de funciones matemáticas de alto nivel que la hacen especialmente útil para cálculos científicos fundamentales eficientes. 

NumPy es un paquete de procesamiento de arrays de propósito general que proporciona arrays y herramientas de alto rendimiento, y aborda la lentitud al proporcionar arrays multidimensionales y funciones y operadores que operan de manera eficiente en ellos. 

La biblioteca de Python se utiliza a menudo para el análisis de datos, la creación de arrays N-dimensionales potentes y la formación de la base de otras bibliotecas como SciPy y scikit-learn. 

A continuación, se presentan algunas de las características principales de NumPy para la ciencia de datos: 

• Funciones precompiladas rápidas para rutinas numéricas
• Soporta enfoque orientado a objetos
• Orientado a arrays para un cálculo más eficiente
• Limpieza y manipulación de datos

5. Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de trazado para Python que tiene una comunidad de más de 700 contribuyentes. Produce gráficos y trazados que se pueden utilizar para la visualización de datos, así como una API orientada a objetos para incrustar los trazados en aplicaciones. 

Una de las opciones más populares para la ciencia de datos, Matplotlib tiene una variedad de aplicaciones. Se puede utilizar para el análisis de correlación de variables, para visualizar intervalos de confianza de modelos y la distribución de datos para obtener información, y para la detección de valores atípicos utilizando un trazado de dispersión. 

A continuación, se presentan algunas de las características principales de Matplotlib para la ciencia de datos: 

• Puede ser un reemplazo de MATLAB
• Gratis y de código abierto
• Soporta docenas de backends y tipos de salida
• Bajo consumo de memoria

6. Scikit-learn

Scikit-learn es otra excelente biblioteca de Python para la ciencia de datos. La biblioteca de aprendizaje automático proporciona una variedad de algoritmos de aprendizaje automático útiles, y está diseñada para interpolarse en SciPy y NumPy. 

Scikit-learn incluye el aumento de gradiente, DBSCAN, bosques aleatorios dentro de los métodos de clasificación, regresión, clustering y máquinas de soporte vectorial. 

La biblioteca de Python se utiliza a menudo para aplicaciones como clustering, clasificación, selección de modelos, regresión y reducción de dimensionalidad. 

A continuación, se presentan algunas de las características principales de Scikit-learn para la ciencia de datos: 

• Clasificación y modelado de datos
• Preprocesamiento de datos
• Selección de modelos
• Algoritmos de aprendizaje automático de extremo a extremo 

7. Keras

Keras es una biblioteca de Python muy popular que se utiliza a menudo para módulos de aprendizaje profundo y redes neuronales, similar a TensorFlow. La biblioteca soporta tanto los backends de TensorFlow como Theano, lo que la hace una excelente opción para aquellos que no quieren involucrarse demasiado con TensorFlow. 

La biblioteca de código abierto proporciona todas las herramientas necesarias para construir modelos, analizar conjuntos de datos y visualizar gráficos, e incluye conjuntos de datos preetiquetados que se pueden importar y cargar directamente. La biblioteca Keras es modular, extensible y flexible, lo que la hace una opción amigable para los principiantes. Además, ofrece una de las gamas más amplias para tipos de datos. 

Keras se busca a menudo por los modelos de aprendizaje profundo que están disponibles con pesos preentrenados, y estos se pueden utilizar para hacer predicciones o para extraer sus características sin crear o entrenar su propio modelo.

A continuación, se presentan algunas de las características principales de Keras para la ciencia de datos: 

• Desarrollo de capas neuronales
• Agrupación de datos
• Funciones de activación y costo
• Modelos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático

8. Scrapy

Scrapy es una de las bibliotecas de Python más conocidas para la ciencia de datos. Los marcos de crawleo web rápidos y de código abierto se utilizan a menudo para extraer datos de una página web con la ayuda de selectores basados en XPath. 

La biblioteca tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo la creación de programas de crawleo que recuperan datos estructurados de la web. También se utiliza para recopilar datos de APIs, y permite a los usuarios escribir códigos universales que se pueden reutilizar para construir y escalar grandes crawleos. 

A continuación, se presentan algunas de las características principales de Scrapy para la ciencia de datos: 

• Ligero y de código abierto
• Biblioteca de crawleo web robusta
• Extrae datos de páginas web con selectores XPath 
• Soporte integrado

9. PyTorch

Cerca del final de nuestra lista se encuentra PyTorch, que es otra biblioteca de Python de primer nivel para la ciencia de datos. El paquete de computación científica de Python se basa en la potencia de las unidades de procesamiento gráfico, y a menudo se elige como plataforma de investigación de aprendizaje profundo con la máxima flexibilidad y velocidad. 

Creado por el equipo de investigación de inteligencia artificial de Facebook en 2016, las mejores características de PyTorch incluyen su alta velocidad de ejecución, que puede lograr incluso al manejar gráficos pesados. Es muy flexible, capaz de operar en procesadores simplificados o CPUs y GPUs. 

A continuación, se presentan algunas de las características principales de PyTorch para la ciencia de datos: 

• Control sobre los conjuntos de datos
• Muy flexible y rápido
• Desarrollo de modelos de aprendizaje profundo
• Distribución estadística y operaciones

10. BeautifulSoup

Cerrando nuestra lista de las 10 mejores bibliotecas de Python para la ciencia de datos se encuentra BeautifulSoup, que se utiliza más comúnmente para el crawleo web y el raspado de datos. Con BeautifulSoup, los usuarios pueden recopilar datos disponibles en un sitio web sin un CSV o API adecuados. Al mismo tiempo, la biblioteca de Python ayuda a raspar los datos y organizarlos en el formato requerido. 

BeautifulSoup también tiene una comunidad establecida para el soporte y la documentación completa que permite un aprendizaje fácil. 

A continuación, se presentan algunas de las características principales de BeautifulSoup para la ciencia de datos: 

• Soporte de la comunidad
• Crawleo web y raspado de datos
• Fácil de usar
• Recopilar datos sin CSV o API adecuados