10 Melhores Bibliotecas Python para Ciência de Dados

O Python se tornou a linguagem de programação mais amplamente utilizada nos dias de hoje e é a primeira escolha para lidar com tarefas de ciência de dados. O Python é usado por cientistas de dados todos os dias e é uma ótima escolha para amadores e especialistas, graças à sua natureza fácil de aprender. Algumas das outras características que tornam o Python tão popular para a ciência de dados são que ele é de código aberto, orientado a objetos e uma linguagem de alto desempenho. 

Mas o maior ponto de venda do Python para a ciência de dados é a ampla variedade de bibliotecas que podem ajudar os programadores a resolver uma gama de problemas. 

Vamos dar uma olhada nas 10 melhores bibliotecas Python para a ciência de dados: 

1. TensorFlow

Liderando nossa lista das 10 melhores bibliotecas Python para a ciência de dados está o TensorFlow, desenvolvido pela equipe Google Brain. O TensorFlow é uma escolha excelente para iniciantes e profissionais, e oferece uma ampla gama de ferramentas flexíveis, bibliotecas e recursos da comunidade. 

A biblioteca é direcionada para computações numéricas de alto desempenho e tem cerca de 35.000 comentários e uma comunidade de mais de 1.500 contribuintes. Suas aplicações são usadas em campos científicos e seu framework estabelece a base para definir e executar computações que envolvem tensores, que são objetos computacionais parcialmente definidos que eventualmente produzem um valor. 

O TensorFlow é especialmente útil para tarefas como reconhecimento de voz e imagem, aplicações baseadas em texto, análise de séries temporais e detecção de vídeo. 

Aqui estão algumas das principais características do TensorFlow para a ciência de dados: 

• Reduz o erro em 50 a 60 por cento no aprendizado de máquina neural
• Excelente gerenciamento de bibliotecas
• Arquitetura e framework flexíveis
• Executa em uma variedade de plataformas computacionais

2. SciPy

Outra biblioteca Python de destaque para a ciência de dados é o SciPy, que é uma biblioteca Python gratuita e de código aberto usada para computações de alto nível. Assim como o TensorFlow, o SciPy tem uma grande e ativa comunidade que conta com centenas de contribuintes. O SciPy é especialmente útil para computações científicas e técnicas e fornece várias rotinas amigáveis e eficientes para cálculos científicos. 

O SciPy é baseado no NumPy e inclui todas as funções, transformando-as em ferramentas científicas amigáveis. O SciPy é excelente para realizar computações científicas e técnicas em grandes conjuntos de dados e é frequentemente aplicado para operações de imagem multidimensional, algoritmos de otimização e álgebra linear. 

Aqui estão algumas das principais características do SciPy para a ciência de dados: 

• Comandos de alto nível para manipulação e visualização de dados
• Funções incorporadas para resolver equações diferenciais
• Processamento de imagem multidimensional
• Computação em grandes conjuntos de dados

3. Pandas

Outra das bibliotecas Python mais amplamente utilizadas para a ciência de dados é o Pandas, que fornece ferramentas de manipulação e análise de dados que podem ser usadas para analisar dados. A biblioteca contém suas próprias poderosas estruturas de dados para manipular tabelas numéricas e análise de séries temporais. 

Duas das principais características da biblioteca Pandas são sua Série e DataFrames, que são maneiras rápidas e eficientes de gerenciar e explorar dados. Eles representam dados de forma eficiente e os manipulam de diferentes maneiras. 

Algumas das principais aplicações do Pandas incluem manipulação e limpeza de dados em geral, estatística, finanças, geração de intervalos de datas, regressão linear e muito mais. 

Aqui estão algumas das principais características do Pandas para a ciência de dados: 

• Crie sua própria função e execute-a em uma série de dados
• Abstração de alto nível
• Estruturas e ferramentas de manipulação de alto nível
• Mesclagem/junção de conjuntos de dados 

4. NumPy

O NumPy é uma biblioteca Python que pode ser utilizada sem problemas para processamento de matrizes e arranjos multidimensionais grandes. Ele usa um grande conjunto de funções matemáticas de alto nível que o tornam especialmente útil para computações científicas fundamentais eficientes. 

O NumPy é um pacote de processamento de arranjos de propósito geral que fornece arranjos e ferramentas de alto desempenho e aborda a lentidão fornecendo os arranjos multidimensionais e funções e operadores que operam eficientemente neles. 

A biblioteca Python é frequentemente aplicada para análise de dados, criação de arranjos N-dimensionais poderosos e formação da base de outras bibliotecas como o SciPy e o scikit-learn. 

Aqui estão algumas das principais características do NumPy para a ciência de dados: 

• Funções pré-compiladas rápidas para rotinas numéricas
• Suporta abordagem orientada a objetos
• Orientado a arranjos para computação mais eficiente
• Limpeza e manipulação de dados

5. Matplotlib

O Matplotlib é uma biblioteca de plotagem para Python que tem uma comunidade de mais de 700 contribuintes. Ele produz gráficos e plots que podem ser usados para visualização de dados, bem como uma API orientada a objetos para incorporar os plots em aplicativos. 

Uma das escolhas mais populares para a ciência de dados, o Matplotlib tem uma variedade de aplicações. Ele pode ser usado para a análise de correlação de variáveis, para visualizar intervalos de confiança de modelos e a distribuição de dados para obter insights e para detecção de outliers usando um gráfico de dispersão. 

Aqui estão algumas das principais características do Matplotlib para a ciência de dados: 

• Pode ser um substituto para o MATLAB
• Gratuito e de código aberto
• Suporta dezenas de backends e tipos de saída
• Baixo consumo de memória

6. Scikit-learn

O Scikit-learn é outra ótima biblioteca Python para a ciência de dados. A biblioteca de aprendizado de máquina fornece uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina úteis e é projetada para ser interpolada no SciPy e no NumPy. 

O Scikit-learn inclui boosting de gradiente, DBSCAN, florestas aleatórias nos métodos de classificação, regressão, clustering e máquinas de vetores de suporte. 

A biblioteca Python é frequentemente usada para aplicações como clustering, classificação, seleção de modelos, regressão e redução de dimensionalidade. 

Aqui estão algumas das principais características do Scikit-learn para a ciência de dados: 

• Classificação e modelagem de dados
• Pré-processamento de dados
• Seleção de modelos
• Algoritmos de aprendizado de máquina de ponta a ponta 

7. Keras

O Keras é uma biblioteca Python muito popular frequentemente usada para módulos de aprendizado profundo e redes neurais, semelhante ao TensorFlow. A biblioteca suporta os backends do TensorFlow e do Theano, o que a torna uma ótima escolha para aqueles que não querem se envolver demais com o TensorFlow. 

A biblioteca de código aberto fornece todas as ferramentas necessárias para construir modelos, analisar conjuntos de dados e visualizar gráficos e inclui conjuntos de dados pré-rotulados que podem ser importados e carregados diretamente. A biblioteca Keras é modular, extensível e flexível, tornando-a uma opção amigável para iniciantes. Além disso, ela também oferece uma das maiores variedades de tipos de dados. 

O Keras é frequentemente procurado por seus modelos de aprendizado profundo disponíveis com pesos pré-treinados e esses podem ser usados para fazer previsões ou extrair seus recursos sem criar ou treinar seu próprio modelo.

Aqui estão algumas das principais características do Keras para a ciência de dados: 

• Desenvolvimento de camadas neurais
• Agrupamento de dados
• Funções de ativação e custo
• Modelos de aprendizado profundo e de máquina

8. Scrapy

O Scrapy é uma das bibliotecas Python mais conhecidas para a ciência de dados. Os frameworks de raspagem web rápidos e de código aberto são frequentemente usados para extrair dados de uma página da web com a ajuda de seletor baseado em XPath. 

A biblioteca tem uma ampla gama de aplicações, incluindo a construção de programas de raspagem que recuperam dados estruturados da web. Ele também é usado para coletar dados de APIs e permite que os usuários escrevam códigos universais que podem ser reutilizados para construir e dimensionar grandes raspadores. 

Aqui estão algumas das principais características do Scrapy para a ciência de dados: 

• Leve e de código aberto
• Biblioteca de raspagem web robusta
• Extrai dados de páginas online com seletor XPath 
• Suporte incorporado

9. PyTorch

Aproximando-nos do final de nossa lista está o PyTorch, que é mais uma das principais bibliotecas Python para a ciência de dados. O pacote de computação científica baseado em Python depende do poder dos processadores gráficos e é frequentemente escolhido como uma plataforma de pesquisa de aprendizado profundo com máxima flexibilidade e velocidade. 

Criado pela equipe de pesquisa de IA do Facebook em 2016, as melhores características do PyTorch incluem sua alta velocidade de execução, que ele pode alcançar mesmo ao lidar com grafos pesados. Ele é altamente flexível, capaz de operar em processadores simplificados ou CPUs e GPUs. 

Aqui estão algumas das principais características do PyTorch para a ciência de dados: 

• Controle sobre conjuntos de dados
• Altamente flexível e rápido
• Desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo
• Distribuição estatística e operações

10. BeautifulSoup

Encerrando nossa lista das 10 melhores bibliotecas Python para a ciência de dados está o BeautifulSoup, que é mais frequentemente usado para raspagem web e extração de dados. Com o BeautifulSoup, os usuários podem coletar dados disponíveis em um site sem um CSV ou API adequados. Ao mesmo tempo, a biblioteca Python ajuda a extrair os dados e organizá-los no formato necessário. 

O BeautifulSoup também tem uma comunidade estabelecida para suporte e documentação abrangente que permite um aprendizado fácil. 

Aqui estão algumas das principais características do BeautifulSoup para a ciência de dados: 

• Suporte da comunidade
• Raspagem web e extração de dados
• Fácil de usar
• Coletar dados sem CSV ou API adequados