10 meilleures bibliothèques Python pour la science des données

Python est devenu le langage de programmation le plus utilisé aujourd’hui, et c’est le choix idéal pour aborder les tâches de science des données. Python est utilisé par les data scientists chaque jour, et c’est un excellent choix pour les amateurs et les experts grâce à sa facilité d’apprentissage. Certaines des autres fonctionnalités qui font de Python une bibliothèque si populaire pour la science des données sont qu’il est open-source, orienté objet et un langage à haute performance. 

Mais le plus grand atout de Python pour la science des données est sa grande variété de bibliothèques qui peuvent aider les programmeurs à résoudre une gamme de problèmes. 

Jetons un coup d’œil aux 10 meilleures bibliothèques Python pour la science des données : 

1. TensorFlow

En tête de notre liste des 10 meilleures bibliothèques Python pour la science des données se trouve TensorFlow, développé par l’équipe Google Brain. TensorFlow est un excellent choix pour les débutants et les professionnels, et il offre une large gamme d’outils flexibles, de bibliothèques et de ressources communautaires. 

La bibliothèque est conçue pour les calculs numériques haute performance, et elle compte environ 35 000 commentaires et une communauté de plus de 1 500 contributeurs. Ses applications sont utilisées dans des domaines scientifiques, et son cadre pose les fondements pour définir et exécuter des calculs qui impliquent des tenseurs, qui sont des objets de calcul partiellement définis qui produisent finalement une valeur. 

TensorFlow est particulièrement utile pour des tâches telles que la reconnaissance de la parole et des images, les applications basées sur le texte, l’analyse des séries chronologiques et la détection de vidéos. 

Voici certaines des principales fonctionnalités de TensorFlow pour la science des données : 

• Réduit les erreurs de 50 à 60 pour cent dans l’apprentissage automatique des neurones
• Excellente gestion de bibliothèque
• Architecture et cadre flexibles
• Fonctionne sur une variété de plates-formes de calcul

2. SciPy

Une autre bibliothèque Python de premier plan pour la science des données est SciPy, qui est une bibliothèque Python gratuite et open-source utilisée pour les calculs de haut niveau. Comme TensorFlow, SciPy a une grande et active communauté comptant des centaines de contributeurs. SciPy est particulièrement utile pour les calculs scientifiques et techniques, et il fournit diverses routines conviviales et efficaces pour les calculs scientifiques. 

SciPy est basé sur Numpy, et il inclut toutes les fonctions tout en les transformant en outils scientifiques conviviaux. SciPy est excellent pour effectuer des calculs scientifiques et techniques sur de grandes bases de données, et il est souvent appliqué pour les opérations d’images multidimensionnelles, les algorithmes d’optimisation et l’algèbre linéaire. 

Voici certaines des principales fonctionnalités de SciPy pour la science des données : 

• Commandes de haut niveau pour la manipulation et la visualisation des données
• Fonctions intégrées pour résoudre les équations différentielles
• Traitement d’images multidimensionnelles
• Calcul de grandes bases de données

3. Pandas

Une autre des bibliothèques Python les plus largement utilisées pour la science des données est Pandas, qui fournit des outils de manipulation et d’analyse de données qui peuvent être utilisés pour analyser les données. La bibliothèque contient ses propres structures de données puissantes pour manipuler les tableaux numériques et l’analyse des séries chronologiques. 

Deux des principales fonctionnalités de la bibliothèque Pandas sont ses Series et DataFrames, qui sont des moyens rapides et efficaces de gérer et d’explorer les données. Ceux-ci représentent les données de manière efficace et les manipulent de différentes manières. 

Certaines des principales applications de Pandas incluent la manipulation générale des données et le nettoyage des données, les statistiques, la finance, la génération de plages de dates, la régression linéaire et bien plus encore. 

Voici certaines des principales fonctionnalités de Pandas pour la science des données : 

• Créez votre propre fonction et exécutez-la sur une série de données
• Abstraction de haut niveau
• Structures et outils de manipulation de haut niveau
• Jointure/mélange de bases de données 

4. NumPy

NumPy est une bibliothèque Python qui peut être utilisée sans problème pour le traitement de grands tableaux et matrices multidimensionnels. Il utilise un grand ensemble de fonctions mathématiques de haut niveau qui le rendent particulièrement utile pour les calculs scientifiques fondamentaux efficaces. 

NumPy est un package de traitement de tableaux polyvalent qui fournit des tableaux et des outils à haute performance, et il répond à la lenteur en fournissant les tableaux multidimensionnels et les fonctions et opérateurs qui opèrent efficacement sur eux. 

La bibliothèque Python est souvent appliquée pour l’analyse de données, la création de puissants tableaux N-dimensionnels et la formation de la base d’autres bibliothèques comme SciPy et scikit-learn. 

Voici certaines des principales fonctionnalités de NumPy pour la science des données : 

• Fonctions précompilées rapides pour les routines numériques
• Prend en charge l’approche orientée objet
• Orienté tableau pour un calcul plus efficace
• Nettoyage et manipulation des données

5. Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de tracé pour Python qui a une communauté de plus de 700 contributeurs. Il produit des graphiques et des tracés qui peuvent être utilisés pour la visualisation des données, ainsi qu’une API orientée objet pour intégrer les tracés dans les applications. 

L’un des choix les plus populaires pour la science des données, Matplotlib a une variété d’applications. Il peut être utilisé pour l’analyse de corrélation des variables, pour visualiser les intervalles de confiance des modèles et la distribution des données pour acquérir des connaissances, et pour la détection d’anomalies à l’aide d’un tracé de dispersion. 

Voici certaines des principales fonctionnalités de Matplotlib pour la science des données : 

• Peut remplacer MATLAB
• Gratuit et open-source
• Prend en charge des dizaines de backends et de types de sortie
• Faible consommation de mémoire

6. Scikit-learn

Scikit-learn est une autre excellente bibliothèque Python pour la science des données. La bibliothèque d’apprentissage automatique fournit une variété d’algorithmes d’apprentissage automatique utiles, et elle est conçue pour être interpolée dans SciPy et NumPy. 

Scikit-learn inclut le renforcement de gradient, DBSCAN, les forêts aléatoires dans les méthodes de classification, de régression, de regroupement et les machines à vecteurs de support. 

La bibliothèque Python est souvent utilisée pour des applications telles que le regroupement, la classification, la sélection de modèles, la régression et la réduction de dimensionnalité. 

Voici certaines des principales fonctionnalités de Scikit-learn pour la science des données : 

• Classification et modélisation des données
• Prétraitement des données
• Sélection de modèles
• Algorithmes d’apprentissage automatique de bout en bout 

7. Keras

Keras est une bibliothèque Python très populaire souvent utilisée pour les modules de réseaux de neurones et d’apprentissage profond, similaire à TensorFlow. La bibliothèque prend en charge les backends TensorFlow et Theano, ce qui en fait un excellent choix pour ceux qui ne veulent pas s’impliquer trop avec TensorFlow. 

La bibliothèque open-source fournit tous les outils nécessaires pour construire des modèles, analyser des bases de données et visualiser des graphiques, et elle inclut des bases de données préétiquetées qui peuvent être directement importées et chargées. La bibliothèque Keras est modulaire, extensible et flexible, ce qui en fait une option conviviale pour les débutants. De plus, elle offre l’une des plus grandes gammes de types de données. 

Keras est souvent recherché pour les modèles d’apprentissage profond qui sont disponibles avec des poids préentraînés, et ceux-ci peuvent être utilisés pour faire des prédictions ou pour extraire leurs fonctionnalités sans créer ou former son propre modèle.

Voici certaines des principales fonctionnalités de Keras pour la science des données : 

• Développement de couches de neurones
• Regroupement de données
• Fonctions d’activation et de coût
• Modèles d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique

8. Scrapy

Scrapy est l’une des bibliothèques Python les plus connues pour la science des données. Les frameworks de crawling web rapide et open-source sont souvent utilisés pour extraire des données d’une page web à l’aide de sélecteurs basés sur XPath. 

La bibliothèque a une large gamme d’applications, notamment pour construire des programmes de crawling qui récupèrent des données structurées sur le web. Il est également utilisé pour collecter des données à partir d’API, et il permet aux utilisateurs d’écrire des codes universels qui peuvent être réutilisés pour construire et mettre à l’échelle de grands crawlers. 

Voici certaines des principales fonctionnalités de Scrapy pour la science des données : 

• Léger et open-source
• Bibliothèque de crawling web robuste
• Extrait des données des pages en ligne avec des sélecteurs XPath 
• Prise en charge intégrée

9. PyTorch

En approchant de la fin de notre liste, nous avons PyTorch, qui est une autre bibliothèque Python de premier plan pour la science des données. Le package de calcul scientifique Python basé sur la puissance des unités de traitement graphique est souvent choisi comme plate-forme de recherche d’apprentissage profond avec une flexibilité et une rapidité maximales. 

Créé par l’équipe de recherche en intelligence artificielle de Facebook en 2016, les meilleures fonctionnalités de PyTorch incluent sa vitesse d’exécution élevée, qu’il peut atteindre même lorsqu’il gère des graphiques lourds. Il est très flexible, capable de fonctionner sur des processeurs simplifiés ou des CPU et des GPU. 

Voici certaines des principales fonctionnalités de PyTorch pour la science des données : 

• Contrôle des bases de données
• Très flexible et rapide
• Développement de modèles d’apprentissage profond
• Distribution statistique et opérations

10. BeautifulSoup

En fin de liste des 10 meilleures bibliothèques Python pour la science des données, nous avons BeautifulSoup, qui est le plus souvent utilisé pour le crawling web et le scraping de données. Avec BeautifulSoup, les utilisateurs peuvent collecter des données disponibles sur un site web sans CSV ou API appropriés. Dans le même temps, la bibliothèque Python aide à scraper les données et à les organiser dans le format requis. 

BeautifulSoup a également une communauté établie pour le support et une documentation complète qui permet un apprentissage facile. 

Voici certaines des principales fonctionnalités de BeautifulSoup pour la science des données : 

• Support de la communauté
• Crawling web et scraping de données
• Facile à utiliser
• Collecte de données sans CSV ou API appropriés