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 escolha número um 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 iniciantes e especialistas, graças à sua natureza fácil de aprender. Algumas das outras características que tornam o Python tão popular para ciência de dados são o fato de ser de código aberto, orientado a objetos e uma linguagem de alto desempenho.

Mas o maior ponto de venda do Python para 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 ciência de dados:

1. TensorFlow

Liderando nossa lista das 10 melhores bibliotecas Python para 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 comunitários.

A biblioteca é direcionada a 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 sua estrutura fornece 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 ciência de dados:

• Reduz o erro em 50 a 60 por cento na aprendizagem de máquina neural
• Excelente gerenciamento de bibliotecas
• Arquitetura flexível e estrutura
• Executa em uma variedade de plataformas computacionais

2. SciPy

Outra biblioteca Python de destaque para ciência de dados é o SciPy, que é uma biblioteca Python gratuita e de código aberto usada para computações de alto nível. 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 rotinas eficientes e amigáveis para cálculos científicos.

O SciPy é baseado no NumPy, e inclui todas as funções enquanto as transforma 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 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 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 estruturas de dados poderosas 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. Essas representam os 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 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 para processamento de matrizes e arrays multidimensionais. 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 arrays de propósito geral que fornece arrays de alto desempenho e ferramentas, e aborda a lentidão fornecendo arrays multidimensionais e funções e operadores que operam eficientemente neles.

A biblioteca Python é frequentemente aplicada para análise de dados, criação de arrays 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 ciência de dados:

• Funções pré-compiladas rápidas para rotinas numéricas
• Suporta abordagem orientada a objetos
• Orientado a arrays 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 aplicações.

Uma das escolhas mais populares para ciência de dados, o Matplotlib tem uma variedade de aplicações. Ele pode ser usado para 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 plot de dispersão.

Aqui estão algumas das principais características do Matplotlib para 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 ciência de dados. A biblioteca de aprendizagem de máquina fornece uma variedade de algoritmos de aprendizagem de máquina úteis, e é projetada para ser interpolada no SciPy e no NumPy.

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

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

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

• Classificação e modelagem de dados
• Pré-processamento de dados
• Seleção de modelo
• Algoritmos de aprendizagem de máquina de ponta a ponta

7. Keras

O Keras é uma biblioteca Python muito popular, frequentemente usada para módulos de aprendizagem profunda e rede neural, 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 aprendizagem profunda disponíveis com pesos pré-treinados, e esses podem ser usados para fazer previsões ou extrair suas características sem criar ou treinar seu próprio modelo.

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

• Desenvolvimento de camadas neurais
• Agrupamento de dados
• Funções de ativação e custo
• Modelos de aprendizagem profunda e de máquina

8. Scrapy

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

A biblioteca tem uma ampla gama de aplicações, incluindo ser usada para construir programas de crawling 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 crawlers.

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

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

9. PyTorch

Aproximando o final de nossa lista está o PyTorch, que é outra biblioteca Python de destaque para ciência de dados. O pacote de computação científica baseado em Python depende do poder dos processadores gráficos, e é frequentemente escolhido como plataforma de pesquisa de aprendizagem profunda 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 ciência de dados:

• Controle sobre conjuntos de dados
• Altamente flexível e rápido
• Desenvolvimento de modelos de aprendizagem profunda
• Distribuição estatística e operações

10. BeautifulSoup

Encerrando nossa lista das 10 melhores bibliotecas Python para ciência de dados está o BeautifulSoup, que é mais frequentemente usado para crawling web e scraping 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 ciência de dados:

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