파이썬을 위한 10 가지 최고의 데이터 사이언스 라이브러리

파이썬은 오늘날 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어로 발전했으며, 데이터 사이언스 작업을 수행하기 위한 최상의 선택입니다. 데이터 과학자는 매일 파이썬을 사용하며, 이는 쉽게 배우고 사용할 수 있는 성질로 인해 초보자와 전문가 모두에게 훌륭한 선택입니다. 파이썬이 데이터 사이언스에 इतन 인기 있는 이유 중 일부는 오픈 소스이며, 객체 지향적이고, 고성능 언어이기 때문입니다.

하지만 파이썬이 데이터 사이언스에 इतन 인기 있는 이유 중 가장 큰 것은 다양한 라이브러리가 있습니다. 이러한 라이브러리는 프로그래머가 다양한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

파이썬을 위한 10 가지 최고의 데이터 사이언스 라이브러리를 살펴보겠습니다.

1. TensorFlow

파이썬을 위한 10 가지 최고의 데이터 사이언스 라이브러리 중 첫 번째는 구글 브레인 팀에서 개발한 TensorFlow입니다. TensorFlow는 초보자와 전문가 모두에게 훌륭한 선택이며, 유연한 도구, 라이브러리 및 커뮤니티 리소스를 제공합니다.

이 라이브러리는 고성능 수치 계산을 목표로 하며, 약 35,000 개의 댓글과 1,500 명 이상의 기여자가 있습니다. इसक의 응용 프로그램은 과학 분야 전반에 걸쳐 사용되며, 텐서를 정의하고 실행하는 계산의 기초를 제공하는 프레임워크입니다.

TensorFlow는 특히 음성 및 이미지 인식, 텍스트 기반 응용 프로그램, 시계열 분석 및 비디오 감지와 같은 작업에 유용합니다.

TensorFlow의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 신경망 기계 학습에서 오류를 50~60%까지 줄입니다.
• 훌륭한 라이브러리 관리
• 유연한 아키텍처 및 프레임워크
• 다양한 컴퓨팅 플랫폼에서 실행

2. SciPy

파이썬을 위한 또 다른 최고의 데이터 사이언스 라이브러리는 SciPy입니다. SciPy는 고급 계산을 위한 무료 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다. TensorFlow와 마찬가지로 SciPy에는 수백 명의 기여자가 있는 큰 커뮤니티가 있습니다. SciPy는 특히 과학 및 기술 계산에 유용하며, 과학 계산을 위한 다양한 사용자 친화적이고 효율적인 루틴을 제공합니다.

SciPy는 NumPy를 기반으로 하며, 모든 함수를 포함하여 사용자 친화적이고 과학적인 도구로 변환합니다. SciPy는 대규모 데이터셋에 대한 과학 및 기술 계산을 수행하는 데 탁월하며, 다차원 이미지 작업, 최적화 알고리즘 및 선형 대수에 자주 적용됩니다.

SciPy의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 데이터 조작 및 시각화를 위한 고급 명령
• 미분 방정식 풀이를 위한 내장 함수
• 다차원 이미지 처리
• 대규모 데이터셋 계산

3. Pandas

파이썬을 위한 또 다른 가장 널리 사용되는 데이터 사이언스 라이브러리는 Pandas입니다. Pandas는 데이터 조작 및 분석을 위한 도구를 제공하며, 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 라이브러리는 수치 테이블 및 시계열 분석을 조작하는 데 사용되는 강력한 데이터 구조를 포함합니다.

Pandas 라이브러리의 두 가지 주요 기능은 시리즈와 데이터 프레임입니다. 이는 데이터를 효율적으로 관리하고 탐색하는 빠르고 효율적인 방법입니다. 이러한 기능은 데이터를 다양한 방식으로 효율적으로 나타내고 조작합니다.

Pandas의 주요 응용 분야에는 일반적인 데이터 정리 및 데이터 정화, 통계, 금융, 날짜 범위 생성, 선형 회귀 및 기타 많은 분야가 있습니다.

Pandas의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 데이터 시리즈에 함수를 생성하고 실행
• 고급 추상화
• 고급 구조 및 조작 도구
• 데이터셋 결합/조인

4. NumPy

NumPy는 대규모 다차원 배열 및 행렬 처리를 위해 무결하게 사용할 수 있는 파이썬 라이브러리입니다. 이는 고급 수학 함수의 큰 집합을 사용하며, 특히 효율적인 기본 과학 계산에 유용합니다.

NumPy는 고성능 배열 및 도구를 제공하는 일반-purpose 배열 처리 패키지이며, 느린 속도를 다차원 배열 및 함수와 함께 제공하여 해결합니다. 이는 또한 효율적으로 작동하는 함수와 연산자를 제공합니다.

파이썬 라이브러리는 종종 데이터 분석, 강력한 N차원 배열 생성 및 SciPy 및 scikit-learn과 같은 다른 라이브러리의 기초를 형성하는 데 사용됩니다.

NumPy의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 수치 루틴을 위한 빠르고 사전 컴파일된 함수
• 객체 지향 접근 방식 지원
• 배열 지향으로 더 효율적인 컴퓨팅
• 데이터 정리 및 조작

5. Matplotlib

Matplotlib는 파이썬을 위한 플로팅 라이브러리이며, 700 명 이상의 기여자가 있는 커뮤니티를 가지고 있습니다. 이는 데이터 시각화를 위한 그래프 및 플롯을 생성하며, 응용 프로그램에 플롯을 삽입하기 위한 객체 지향 API를 제공합니다.

데이터 사이언스에서 가장 인기 있는 선택 중 하나인 Matplotlib는 다양한 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 이는 변수의 상관 분석, 모델의 신뢰 구간 및 데이터의 분포를 시각화하고, 산점도 사용하여 이상치 감지에 사용될 수 있습니다.

Matplotlib의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• MATLAB의 대안
• 무료 및 오픈 소스
• 수십 개의 백엔드 및 출력 유형 지원
• 저 메모리 사용

6. Scikit-learn

Scikit-learn은 또 다른 훌륭한 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 다양한 유용한 기계 학습 알고리즘을 제공하며, SciPy 및 NumPy와 함께 사용하도록 설계되었습니다.

Scikit-learn에는 그래디언트 부스팅, DBSCAN, 분류, 회귀, 클러스터링 방법 및 서포트 벡터 머신이 포함됩니다.

파이썬 라이브러리는 종종 클러스터링, 분류, 모델 선택, 회귀 및 차원 감소와 같은 응용 분야에 사용됩니다.

Scikit-learn의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 데이터 분류 및 모델링
• 데이터 전처리
• 모델 선택
• 기계 학습 알고리즘

7. Keras

Keras는 깊은 학습 및 신경망 모듈을 위한 인기 있는 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 TensorFlow와 Theano 백엔드를 지원하므로 TensorFlow에 너무 깊이涉及하지 않으려는 사람들에게 훌륭한 선택입니다.

이 라이브러리는 모델을 구성하고, 데이터셋을 분석하고, 그래프를 시각화하는 데 필요한 모든 도구를 제공하며, 직접 가져오고 로드할 수 있는 사전 레이블링된 데이터셋을 포함합니다. Keras 라이브러리는 모듈식, 확장 가능하며, 유연하여 초보자에게 사용하기 쉽습니다. 또한 가장 넓은 데이터 유형 범위를 제공합니다.

Keras는 사전 훈련된 가중치를 사용하여 사용할 수 있는 깊은 학습 모델로 인해 자주 찾습니다. 이러한 모델은 훈련 없이 예측을 만들거나 특징을 추출하는 데 사용할 수 있습니다.

Keras의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 신경망 계층 개발
• 데이터 풀링
• 활성화 및 비용 함수
• 깊은 학습 및 기계 학습 모델

8. Scrapy

Scrapy는 파이썬을 위한 최고의 데이터 사이언스 라이브러리 중 하나입니다. 빠르고 오픈 소스인 웹 크롤링 파이썬 프레임워크는 XPath 기반 선택기를 사용하여 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 데 사용됩니다.

이 라이브러리는 다양한 응용 프로그램을 가지고 있으며, 구조화된 데이터를 웹에서 검색하는 크롤링 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 또한 API에서 데이터를 수집하는 데 사용되며, 크롤러를 구축하고 확장하는 데 사용할 수 있는 범용 코드를 작성하는 데 사용됩니다.

Scrapy의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 가볍고 오픈 소스
• 강력한 웹 스크래핑 라이브러리
• XPath 선택기를 사용하여 온라인 페이지에서 데이터 추출
• 내장 지원

9. PyTorch

목록의 끝으로 가는 또 다른 최고의 파이썬 라이브러리는 PyTorch입니다. 이 파이썬 기반 과학 계산 패키지는 그래픽 처리 장치의 강력한 성능에 의존하며, 최대 유연성 및 속도로 깊은 학습 연구 플랫폼으로 선택됩니다.

페이스북의 AI 연구 팀에서 2016년에 만든 PyTorch의 주요 기능 중 하나는 실행 속도가 매우 빠르며, 심지어 무거운 그래프를 처리할 때도 빠릅니다. 이는 매우 유연하며, 단순한 프로세서 또는 CPU 및 GPU에서 작동할 수 있습니다.

PyTorch의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 데이터셋 제어
• 매우 유연하고 빠르다
• 깊은 학습 모델 개발
• 통계 분포 및 연산

10. BeautifulSoup

파이썬을 위한 10 가지 최고의 데이터 사이언스 라이브러리 중 마지막은 BeautifulSoup입니다. BeautifulSoup는 웹 크롤링 및 데이터 스크래핑에 주로 사용됩니다. BeautifulSoup를 사용하면 CSV 또는 API가 없는 웹사이트에서 데이터를 수집할 수 있으며, 동시에 라이브러리는 데이터를 필요한 형식으로 정리하는 데 도움이 됩니다.

BeautifulSoup에는 지원을 위한 확립된 커뮤니티와 사용하기 쉽게 하는 포괄적인 문서화가 있습니다.

BeautifulSoup의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 커뮤니티 지원
• 웹 크롤링 및 데이터 스크래핑
• 사용하기 쉽다
• 적절한 CSV 또는 API 없이 데이터 수집