Las 10 mejores bibliotecas de Python para la ciencia de datos

Python se ha convertido en el lenguaje de programación más utilizado en la actualidad y es la mejor opción para abordar tareas de ciencia de datos. Los científicos de datos utilizan Python todos los días, y es una excelente opción tanto para aficionados como para expertos 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 un lenguaje de código abierto, orientado a objetos y 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 variedad de problemas. 

Echemos un vistazo a 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 Google Brain Team. TensorFlow es una excelente opción tanto para principiantes como para profesionales, y ofrece una amplia gama de herramientas, bibliotecas y recursos comunitarios flexibles. 

La biblioteca está dirigida a cálculos numéricos de alto rendimiento y cuenta con alrededor de 35,000 comentarios y una comunidad de más de 1,500 colaboradores. Sus aplicaciones se utilizan en todos los campos científicos, y su marco sienta las bases para definir y ejecutar cálculos que involucran tensores, que son objetos computacionales parcialmente definidos que finalmente producen un valor. 

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

Estas son algunas de las características principales de TensorFlow para la ciencia de datos: 

• Reduce el error entre un 50 y un 60 por ciento en el aprendizaje automático neuronal
• Excelente gestión de la biblioteca.
• Arquitectura y marco flexibles
• Se ejecuta en una variedad de plataformas computacionales

2. Ciencia

Otra de las principales bibliotecas de Python para la ciencia de datos es SciPy, que es una biblioteca de Python gratuita y de código abierto que se utiliza para cálculos de alto nivel. Al igual que TensorFlow, SciPy tiene una comunidad grande y activa que cuenta con cientos de colaboradores. SciPy es especialmente útil para cálculos científicos y técnicos, y proporciona varias rutinas fáciles de usar y eficientes para cálculos científicos. 

SciPy se basa en Numpy e incluye todas las funciones y las convierte en herramientas científicas fáciles de usar. SciPy es excelente para realizar computación científica y técnica en grandes conjuntos de datos y, a menudo, se aplica para operaciones de imágenes multidimensionales, algoritmos de optimización y álgebra lineal. 

Estas son algunas de las características principales de SciPy para la ciencia de datos: 

• Comandos de alto nivel para 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 análisis y manipulación de datos que se pueden usar para analizar datos. La biblioteca contiene sus propias estructuras de datos poderosas para manipular tablas numéricas y análisis de series de tiempo. 

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

Algunas de las principales aplicaciones de Pandas incluyen gestión y limpieza de datos generales, estadísticas, finanzas, generación de rangos de fechas, regresión lineal y mucho más. 

Estas son algunas de las características principales de Pandas para la ciencia de datos: 

• Cree su propia función y ejecútela en una serie de datos
• abstracción de alto nivel
• Estructuras de alto nivel y herramientas de manipulación.
• Fusión/unión de conjuntos de datos 

4. NumPy

Numpy es una biblioteca de Python que se puede utilizar sin problemas para el procesamiento de matrices y arreglos multidimensionales de gran tamaño. Utiliza un gran conjunto de funciones matemáticas de alto nivel que lo hacen especialmente útil para cálculos científicos fundamentales eficientes. 

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

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

Estas son algunas de las características principales de NumPy para la ciencia de datos: 

• Funciones precompiladas rápidas para rutinas numéricas
• Admite el enfoque orientado a objetos
• Orientado a arreglos para una computación más eficiente
• Limpieza y manipulación de datos.

5. matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de gráficos para Python que tiene una comunidad de más de 700 colaboradores. Produce gráficos y diagramas que se pueden usar para la visualización de datos, así como una API orientada a objetos para incorporar los diagramas en las 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 los intervalos de confianza de los modelos y la distribución de datos para obtener información, y para la detección de valores atípicos mediante un gráfico de dispersión. 

Estas son algunas de las características principales de Matplotlib para la ciencia de datos: 

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

6. Scikit-learn

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

Scikit-learn incluye aumento de gradiente, DBSCAN, bosques aleatorios dentro de la clasificación, regresión, métodos de agrupación y máquinas de vectores de soporte. 

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

Estas son algunas de las características principales de Scikit-learn para la ciencia de datos: 

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

7. Keras

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

La biblioteca de código abierto le brinda 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 convierte en una opción fácil de usar para principiantes. Además de eso, también ofrece uno de los rangos más amplios para tipos de datos. 

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

Estas son algunas de las características principales de Keras para la ciencia de datos: 

• Desarrollo de capas neuronales
• agrupación de datos
• Funciones de activación y coste
• 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 Python de rastreo web rápidos y de código abierto se utilizan a menudo para extraer datos de la página web con la ayuda de selectores basados ​​en XPath. 

La biblioteca tiene una amplia gama de aplicaciones, incluido el uso para crear programas de rastreo que recuperan datos estructurados de la web. También se utiliza para recopilar datos de las API y permite a los usuarios escribir códigos universales que se pueden reutilizar para construir y escalar grandes rastreadores. 

Estas son algunas de las características principales de Scrapy para la ciencia de datos: 

• Ligero y de código abierto
• Biblioteca robusta de web scraping
• Extrae datos de páginas en línea con selectores XPath 
• Soporte incorporado

9. PyTorch

Cerca del final de nuestra lista está PyTorch, que es otra biblioteca superior de Python para la ciencia de datos. El paquete de computación científica basado en Python se basa en el poder de las unidades de procesamiento de gráficos y, a menudo, se elige como una 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 cuando maneja gráficos pesados. Es altamente flexible, capaz de operar en procesadores simplificados o CPU y GPU. 

Estas son algunas de las características principales de PyTorch para la ciencia de datos: 

• Control sobre conjuntos de datos
• Altamente flexible y rápido
• Desarrollo de modelos de aprendizaje profundo
• Distribución y operaciones estadísticas

10. Hermosa Sopa

Cerrando nuestra lista de las 10 mejores bibliotecas de Python para la ciencia de datos está BeautifulSoup, que se usa con mayor frecuencia para el rastreo web y el raspado de datos. Con BeautifulSoup, los usuarios pueden recopilar datos que están disponibles en un sitio web sin un CSV o API adecuados. Al mismo tiempo, la biblioteca de Python ayuda a extraer los datos y organizarlos en el formato requerido. 

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

Estas son algunas de las características principales de BeautifulSoup para la ciencia de datos: 

• Soporte comunitario
• Rastreo web y raspado de datos
• Fácil de Usar
• Recopilar datos sin el CSV o la API adecuados