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Bibliotecas Python

10 melhores bibliotecas Python para ciência de dados

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O Python cresceu e se tornou a linguagem de programação mais usada atualmente e é a melhor escolha para lidar com tarefas de ciência de dados. O Python é usado por cientistas de dados todos os dias e é uma ótima opção para amadores e especialistas, graças à sua natureza fácil de aprender. Alguns dos outros recursos que tornam o Python tão popular para ciência de dados é que ele é 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 sua ampla variedade de bibliotecas que podem ajudar os programadores a resolver uma série de problemas. 

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

1. TensorFlow

No topo da nossa lista das 10 melhores bibliotecas Python para ciência de dados está o TensorFlow, desenvolvido pelo Google Brain Team. O TensorFlow é uma excelente escolha para iniciantes e profissionais e oferece uma ampla variedade de ferramentas flexíveis, bibliotecas e recursos da comunidade. 

A biblioteca é voltada para cálculos numéricos de alto desempenho e possui cerca de 35,000 comentários e uma comunidade de mais de 1,500 colaboradores. Seus aplicativos são usados ​​em campos científicos e sua estrutura estabelece as bases para definir e executar cálculos que envolvem tensores, que são objetos computacionais parcialmente definidos que eventualmente produzem um valor. 

O TensorFlow é especialmente útil para tarefas como reconhecimento de fala e imagem, aplicativos baseados em texto, análise de séries temporais e detecção de vídeo. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do TensorFlow para ciência de dados: 

  • Reduz erros em 50 a 60 por cento no aprendizado de máquina neural
  • Excelente gerenciamento de biblioteca
  • Arquitetura e estrutura flexíveis
  • Executa em uma variedade de plataformas computacionais

2. SciPy

Outra biblioteca Python importante para ciência de dados é a SciPy, que é uma biblioteca Python gratuita e de código aberto usada para cálculos de alto nível. Como o TensorFlow, o SciPy tem uma comunidade grande e ativa com centenas de colaboradores. O SciPy é especialmente útil para cálculos científicos e técnicos e fornece várias rotinas amigáveis ​​e eficientes para cálculos científicos. 

O SciPy é baseado no Numpy e inclui todas as funções, ao mesmo tempo em que as transforma em ferramentas científicas e fáceis de usar. O SciPy é excelente na execução de computação científica e técnica em grandes conjuntos de dados e é frequentemente aplicado para operações de imagens multidimensionais, algoritmos de otimização e álgebra linear. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do SciPy para ciência de dados: 

  • Comandos de alto nível para manipulação e visualização de dados
  • Funções integradas para resolver equações diferenciais
  • Processamento de imagens multidimensionais
  • Cálculo de grande conjunto de dados

3. Pandas

Outra das bibliotecas Python mais usadas 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 manipulação de tabelas numéricas e análise de séries temporais. 

Dois dos principais recursos da biblioteca Pandas são suas séries e DataFrames, que são maneiras rápidas e eficientes de gerenciar e explorar dados. Estes representam dados de forma eficiente e os manipulam de maneiras diferentes. 

Algumas das principais aplicações do Pandas incluem organização e limpeza geral de dados, estatísticas, finanças, geração de intervalo de datas, regressão linear e muito mais. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do Pandas para ciência de dados: 

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

4. NumPy

Numpy é uma biblioteca Python que pode ser utilizada perfeitamente para grandes matrizes multidimensionais e processamento de matrizes. Ele usa um grande conjunto de funções matemáticas de alto nível que o tornam especialmente útil para cálculos científicos fundamentais eficientes. 

O NumPy é um pacote de processamento de matrizes de uso geral que fornece matrizes e ferramentas de alto desempenho e aborda a lentidão fornecendo matrizes multidimensionais, funções e operadores que operam eficientemente nelas. 

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

Aqui estão alguns dos principais recursos do NumPy para ciência de dados: 

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

5.Matplotlib

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

Uma das escolhas mais populares para 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 alguns dos principais recursos do Matplotlib para ciência de dados: 

  • Pode ser um substituto do MATLAB
  • livre e open source
  • Suporta dezenas de back-ends e tipos de saída
  • Baixo consumo de memória

6. Scikit-learn

Scikit-learn é outra grande biblioteca Python para ciência de dados. A biblioteca de aprendizado de máquina fornece uma variedade de algoritmos úteis de aprendizado de máquina e foi projetada para ser interpolada em SciPy e NumPy. 

Scikit-learn inclui aumento de gradiente, DBSCAN, florestas aleatórias na classificação, regressão, métodos de cluster e máquinas de vetores de suporte. 

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

Aqui estão alguns dos principais recursos do Scikit-learn para 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

Keras é uma biblioteca Python altamente popular, frequentemente usada para aprendizado profundo e módulos de rede neural, semelhante ao TensorFlow. A biblioteca oferece suporte aos back-ends TensorFlow e Theano, o que a torna uma ótima opção para quem não quer se envolver muito 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, também oferece uma das mais amplas faixas de tipos de dados. 

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

Aqui estão alguns dos principais recursos do Keras para ciência de dados: 

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

8. Escamoso

Scrapy é uma das bibliotecas Python mais conhecidas para ciência de dados. As estruturas Python de rastreamento da Web rápidas e de código aberto costumam ser usadas para extrair dados da página da Web com a ajuda de seletores baseados em XPath. 

A biblioteca possui uma ampla gama de aplicações, inclusive sendo usada para construir programas de rastreamento 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 escalar grandes crawlers. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do Scrapy para ciência de dados: 

  • Código leve e aberto
  • Biblioteca robusta de raspagem da web
  • Extrai dados de páginas online com seletores XPath 
  • Suporte incorporado

9. PyTorch

Quase no final da nossa lista está o PyTorch, que é mais uma das principais bibliotecas Python para ciência de dados. O pacote de computação científica baseado em Python depende do poder das unidades de processamento gráfico e é frequentemente escolhido como uma plataforma de pesquisa de aprendizado profundo com flexibilidade e velocidade máximas. 

Criado pela equipe de pesquisa de IA do Facebook em 2016, os melhores recursos do PyTorch incluem sua alta velocidade de execução, que pode ser alcançada mesmo ao lidar com gráficos pesados. É altamente flexível, capaz de operar em processadores simplificados ou CPUs e GPUs. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do PyTorch para ciência de dados: 

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

10. Bela Sopa

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

BeautifulSoup também possui uma comunidade estabelecida para suporte e documentação abrangente que facilita o aprendizado. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do BeautifulSoup para ciência de dados: 

  • Suporte da comunidade
  • Rastreamento da Web e raspagem de dados
  • Fácil de usar
  • Colete dados sem CSV ou API adequados

Alex McFarland é um jornalista e escritor de IA que explora os mais recentes desenvolvimentos em inteligência artificial. Ele colaborou com inúmeras startups e publicações de IA em todo o mundo.