10 Perpustakaan Python Terbaik untuk Data Science

Python telah berkembang menjadi bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan saat ini, dan merupakan pilihan utama untuk menangani tugas-tugas data science. Python digunakan oleh ilmuwan data setiap hari, dan merupakan pilihan yang baik untuk pemula dan ahli karena sifatnya yang mudah dipelajari. Beberapa fitur lain yang membuat Python sangat populer untuk data science adalah bahwa itu adalah open-source, berorientasi objek, dan bahasa dengan kinerja tinggi. 

Namun, daya tarik terbesar Python untuk data science adalah berbagai perpustakaan yang dapat membantu programmer menyelesaikan berbagai masalah. 

Mari kita lihat 10 perpustakaan Python terbaik untuk data science: 

1. TensorFlow

Menduduki posisi teratas dalam daftar 10 perpustakaan Python terbaik untuk data science adalah TensorFlow, yang dikembangkan oleh Tim Google Brain. TensorFlow adalah pilihan yang sangat baik untuk pemula dan profesional, dan menawarkan berbagai alat, perpustakaan, dan sumber daya komunitas yang fleksibel. 

Perpustakaan ini ditujukan untuk komputasi numerik dengan kinerja tinggi, dan memiliki sekitar 35.000 komentar dan komunitas lebih dari 1.500 kontributor. Aplikasinya digunakan di berbagai bidang ilmiah, dan kerangka kerjanya membentuk dasar untuk mendefinisikan dan menjalankan komputasi yang melibatkan tensor, yang merupakan objek komputasi sebagian yang pada akhirnya menghasilkan nilai. 

TensorFlow sangat berguna untuk tugas-tugas seperti pengenalan suara dan gambar, aplikasi berbasis teks, analisis deret waktu, dan deteksi video. 

Berikut adalah beberapa fitur utama TensorFlow untuk data science: 

• Mengurangi kesalahan sebesar 50 hingga 60 persen dalam pembelajaran mesin neural
• Manajemen perpustakaan yang sangat baik
• Arsitektur dan kerangka kerja yang fleksibel
• Berjalan pada berbagai platform komputasi

2. SciPy

Perpustakaan Python lain yang sangat baik untuk data science adalah SciPy, yang merupakan perpustakaan Python gratis dan open-source yang digunakan untuk komputasi tingkat tinggi. Seperti TensorFlow, SciPy memiliki komunitas besar dan aktif yang berjumlah ratusan kontributor. SciPy sangat berguna untuk komputasi ilmiah dan teknis, dan menyediakan berbagai rutinitas yang ramah pengguna dan efisien untuk perhitungan ilmiah. 

SciPy didasarkan pada Numpy, dan mencakup semua fungsi sambil mengubahnya menjadi alat ilmiah yang ramah pengguna. SciPy sangat baik dalam melakukan komputasi ilmiah dan teknis pada dataset besar, dan sering digunakan untuk operasi gambar multidimensi, algoritma optimasi, dan aljabar linier. 

Berikut adalah beberapa fitur utama SciPy untuk data science: 

• Perintah tingkat tinggi untuk manipulasi dan visualisasi data
• Fungsi bawaan untuk menyelesaikan persamaan diferensial
• Pengolahan gambar multidimensi
• Komputasi dataset besar

3. Pandas

Perpustakaan Python lain yang paling banyak digunakan untuk data science adalah Pandas, yang menyediakan alat manipulasi dan analisis data yang dapat digunakan untuk menganalisis data. Perpustakaan ini mengandung struktur data yang kuat untuk memanipulasi tabel numerik dan analisis deret waktu. 

Dua fitur teratas dari perpustakaan Pandas adalah Seri dan DataFrame, yang merupakan cara yang cepat dan efisien untuk mengelola dan mengeksplorasi data. Mereka mewakili data dengan efisien dan memanipulasi data dengan cara yang berbeda. 

Beberapa aplikasi utama Pandas termasuk pengolahan data umum dan pembersihan data, statistik, keuangan, generasi rentang tanggal, regresi linier, dan banyak lagi. 

Berikut adalah beberapa fitur utama Pandas untuk data science: 

• Buat fungsi Anda sendiri dan jalankan di seluruh seri data
• Abstraksi tingkat tinggi
• Struktur dan alat manipulasi tingkat tinggi
• Penggabungan/penggabungan dataset 

4. NumPy

NumPy adalah perpustakaan Python yang dapat digunakan secara mulus untuk pemrosesan array dan matriks multidimensi yang besar. Perpustakaan ini menggunakan sekumpulan fungsi matematika tingkat tinggi yang membuatnya sangat berguna untuk komputasi ilmiah dasar yang efisien. 

NumPy adalah paket pemrosesan array umum yang menyediakan array dan alat dengan kinerja tinggi, dan mengatasi kelemahan dengan menyediakan array multidimensi dan fungsi serta operator yang beroperasi secara efisien pada array tersebut. 

Perpustakaan Python ini sering digunakan untuk analisis data, pembuatan array N-dimensi yang kuat, dan membentuk dasar perpustakaan lain seperti SciPy dan scikit-learn. 

Berikut adalah beberapa fitur utama NumPy untuk data science: 

• Fungsi pra-kompilasi yang cepat untuk rutinitas numerik
• Mendukung pendekatan berorientasi objek
• Berorientasi array untuk komputasi yang lebih efisien
• Pembersihan dan manipulasi data

5. Matplotlib

Matplotlib adalah perpustakaan plotting untuk Python yang memiliki komunitas lebih dari 700 kontributor. Perpustakaan ini menghasilkan grafik dan plot yang dapat digunakan untuk visualisasi data, serta API berorientasi objek untuk memasukkan plot ke dalam aplikasi. 

Salah satu pilihan paling populer untuk data science, Matplotlib memiliki berbagai aplikasi. Perpustakaan ini dapat digunakan untuk analisis korelasi variabel, visualisasi interval kepercayaan model dan distribusi data untuk memperoleh wawasan, dan untuk deteksi outlier menggunakan plot scatter. 

Berikut adalah beberapa fitur utama Matplotlib untuk data science: 

• Dapat menjadi pengganti MATLAB
• Gratis dan open source
• Mendukung puluhan backend dan jenis output
• Konsumsi memori rendah

6. Scikit-learn

Scikit-learn adalah perpustakaan Python lain yang sangat baik untuk data science. Perpustakaan pembelajaran mesin ini menyediakan berbagai algoritma pembelajaran mesin yang berguna, dan dirancang untuk diinterpolasi ke dalam SciPy dan NumPy. 

Scikit-learn mencakup boosting gradient, DBSCAN, hutan acak dalam metode klasifikasi, regresi, dan mesin vektor dukungan. 

Perpustakaan Python ini sering digunakan untuk aplikasi seperti clustering, klasifikasi, pemilihan model, regresi, dan reduksi dimensional. 

Berikut adalah beberapa fitur utama Scikit-learn untuk data science: 

• Klasifikasi dan pemodelan data
• Pra-pengolahan data
• Pemilihan model
• Algoritma pembelajaran mesin ujung-ke-ujung 

7. Keras

Keras adalah perpustakaan Python yang sangat populer dan sering digunakan untuk modul pembelajaran dalam dan jaringan saraf, mirip dengan TensorFlow. Perpustakaan ini mendukung backend TensorFlow dan Theano, yang membuatnya menjadi pilihan yang baik untuk mereka yang tidak ingin terlibat terlalu banyak dengan TensorFlow. 

Perpustakaan open-source ini menyediakan semua alat yang diperlukan untuk membangun model, menganalisis dataset, dan memvisualisasikan grafik, dan mencakup dataset yang telah diberi label yang dapat diimpor dan dimuat langsung. Perpustakaan Keras adalah modular, dapat diperluas, dan fleksibel, membuatnya menjadi pilihan yang ramah pengguna untuk pemula. Selain itu, perpustakaan ini juga menawarkan salah satu rentang terbesar untuk jenis data. 

Keras sering dicari untuk model pembelajaran dalam yang tersedia dengan bobot pra-dilatih, dan model ini dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengekstrak fitur tanpa membuat atau melatih model Anda sendiri.

Berikut adalah beberapa fitur utama Keras untuk data science: 

• Pengembangan lapisan saraf
• Pengumpulan data
• Fungsi aktivasi dan biaya
• Model pembelajaran dalam dan pembelajaran mesin

8. Scrapy

Scrapy adalah salah satu perpustakaan Python terbaik untuk data science. Kerangka kerja pengkrawanan web yang cepat dan open-source ini sering digunakan untuk mengekstrak data dari halaman web dengan bantuan pemilih XPath. 

Perpustakaan ini memiliki berbagai aplikasi, termasuk membangun program pengkrawanan yang mengambil data terstruktur dari web. Perpustakaan ini juga digunakan untuk mengumpulkan data dari API, dan memungkinkan pengguna untuk menulis kode universal yang dapat digunakan kembali untuk membangun dan menskalakan pengkrawanan besar. 

Berikut adalah beberapa fitur utama Scrapy untuk data science: 

• Ringan dan open source
• Perpustakaan pengkrawanan web yang kuat
• Mengekstrak data dari halaman online dengan pemilih XPath 
• Dukungan bawaan

9. PyTorch

Mendekati akhir daftar kami adalah PyTorch, yang merupakan perpustakaan Python lain yang sangat baik untuk data science. Paket komputasi ilmiah berbasis Python ini bergantung pada kekuatan prosesor grafis, dan sering dipilih sebagai platform penelitian pembelajaran dalam dengan fleksibilitas dan kecepatan maksimum. 

Dibuat oleh tim penelitian AI Facebook pada tahun 2016, fitur terbaik PyTorch termasuk kecepatan eksekusinya yang tinggi, yang dapat dicapai bahkan saat menangani grafik yang berat. Perpustakaan ini sangat fleksibel, dapat beroperasi pada prosesor sederhana atau CPU dan GPU. 

Berikut adalah beberapa fitur utama PyTorch untuk data science: 

• Kontrol atas dataset
• Sangat fleksibel dan cepat
• Pengembangan model pembelajaran dalam
• Distribusi statistik dan operasi

10. BeautifulSoup

Menutup daftar 10 perpustakaan Python terbaik untuk data science adalah BeautifulSoup, yang paling sering digunakan untuk pengkrawanan web dan pengikisan data. Dengan BeautifulSoup, pengguna dapat mengumpulkan data yang tersedia di situs web tanpa CSV atau API yang tepat. Pada saat yang sama, perpustakaan Python ini membantu mengikis data dan mengatur data ke dalam format yang diperlukan. 

BeautifulSoup juga memiliki komunitas yang mapan untuk dukungan dan dokumentasi yang komprehensif yang memungkinkan pembelajaran yang mudah. 

Berikut adalah beberapa fitur utama BeautifulSoup untuk data science: 

• Dukungan komunitas
• Pengkrawanan web dan pengikisan data
• Mudah digunakan
• Mengumpulkan data tanpa CSV atau API yang tepat