10 En İyi Python Kütüphanesi için Veri Bilimi

Python, günümüzde en çok kullanılan programlama dili haline gelmiştir ve veri bilimi görevlerini çözmek için en üstün seçimdir. Python, veri bilimcileri tarafından her gün kullanılır ve amatörler ve uzmanlar için de kolay öğrenilebilir olması nedeniyle harika bir seçimdir. Python’u veri bilimi için bu kadar popüler yapan diğer özellikler, açık kaynaklı, nesne yönelimli ve yüksek performanslı bir dil olmasıdır.

Ancak Python’u veri bilimi için en büyük satış noktası, bir dizi sorunu çözmeye yardımcı olan çeşitli kütüphaneleridir.

Veri bilimi için en iyi 10 Python kütüphanesine göz atalım:

1. TensorFlow

Veri bilimi için en iyi 10 Python kütüphanesi listemizin başında, Google Brain Ekibi tarafından geliştirilen TensorFlow geliyor. TensorFlow, hem başlangıççılar hem de profesyoneller için mükemmel bir seçimdir ve esnek araçlar, kütüphaneler ve topluluk kaynakları sunar.

Kütüphane, yüksek performanslı sayısal hesaplamalara yöneliktir ve yaklaşık 35.000 yorum ve 1.500’den fazla katkıda bulunan bir topluluğa sahiptir. Uygulamaları bilimsel alanlar genelinde kullanılır ve çerçevesi, kısmen tanımlanmış hesaplamalı nesneleri tanımlamak ve çalıştırmak için temel oluşturur.

TensorFlow, özellikle konuşma ve görüntü tanıma, metin tabanlı uygulamalar, zaman serisi analizi ve video algılama gibi görevler için kullanışlıdır.

TensorFlow için veri bilimi中的 bazı temel özellikler:

• Yapay zeka öğrenme hatalarını %50-60 oranında azaltır
• Mükemmel kütüphane yönetimi
• Esnek mimari ve çerçeve
• Çeşitli hesaplama platformlarında çalışır

2. SciPy

Veri bilimi için başka bir üstün Python kütüphanesi SciPy’dir. SciPy, yüksek düzeyde hesaplamalar için kullanılan ücretsiz ve açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. TensorFlow gibi SciPy de yüzlerce katkıda bulunan büyük ve aktif bir topluluğa sahiptir. SciPy, özellikle bilimsel ve teknik hesaplamalar için kullanışlıdır ve kullanıcı dostu ve verimli rutinler sağlar.

SciPy, Numpy’ye dayanır ve tüm fonksiyonları içerir, ancak bunları kullanıcı dostu, bilimsel araçlara dönüştürür. SciPy, büyük veri kümeleri üzerinde bilimsel ve teknik hesaplamalar gerçekleştirmede mükemmeldir ve çok boyutlu görüntü işlemleri, optimizasyon algoritmaları ve lineer cebir için sıklıkla uygulanır.

SciPy için veri bilimi中的 bazı temel özellikler:

• Veri işleme ve görselleştirme için yüksek düzeyde komutlar
• Diferansiyel denklemleri çözmek için yerleşik fonksiyonlar
• Çok boyutlu görüntü işleme
• Büyük veri kümesi hesaplama

3. Pandas

Veri bilimi için en çok kullanılan Python kütüphanelerinden biri de Pandas’tir. Pandas, veri işleme ve analiz araçları sağlar ve veri analizi için kullanılabilir. Kütüphane, sayısal tabloları ve zaman serisi analizi için kendi güçlü veri yapılarına sahiptir.

Pandas kütüphanesinin iki temel özelliği, Seri ve DataFrames’dir. Bunlar, veri işleme ve keşfetme için hızlı ve verimli yollar sağlar.

Pandas’ın bazı temel uygulamaları arasında genel veri işleme, istatistik, finans, tarih aralığı oluşturma, lineer regresyon ve daha fazlası bulunur.

Pandas için veri bilimi中的 bazı temel özellikler:

• Veri üzerinde kendi işlevlerinizi oluşturun ve çalıştırın
• Yüksek seviye soyutlama
• Yüksek seviye yapılar ve işleme araçları
• Veri kümelerinin birleştirilmesi/birleştirilmesi

4. NumPy

NumPy, büyük çok boyutlu dizi ve matris işlemleri için kullanılabilen bir Python kütüphanesidir. Yüksek düzeyde matematiksel fonksiyonlar sağlar ve özellikle temel bilimsel hesaplamalar için verimlidir. NumPy, SciPy ve scikit-learn gibi diğer kütüphanelerin temelini oluşturur.

NumPy, veri analizi, N-boyutlu dizilerin oluşturulması ve diğer kütüphanelerin temelini oluşturmak için sıklıkla kullanılır.

NumPy için veri bilimi中的 bazı temel özellikler:

• Hızlı, önceden derlenen fonksiyonlar için sayısal rutinler
• Nesne yönelimli yaklaşımı destekler
• Daha verimli hesaplamalar için dizi odaklı
• Veri temizleme ve işleme

5. Matplotlib

Matplotlib, 700’den fazla katkıda bulunan bir topluluğa sahip bir Python görselleştirme kütüphanesidir. Grafikler ve çizelgeler oluşturur ve nesne yönelimli bir API sağlar.

Matplotlib, veri bilimi için popüler bir seçimdir ve çeşitli uygulamalara sahiptir. Değişkenlerin korelasyon analizi, modellerin güven aralıklarının görselleştirilmesi ve veri dağılımının analizi için kullanılabilir.

Matplotlib için veri bilimi中的 bazı temel özellikler:

• MATLAB’ın yerini alabilir
• Ücretsiz ve açık kaynaklı
• Çok sayıda arka uç ve çıktı türünü destekler
• Düşük bellek tüketimi

6. Scikit-learn

Scikit-learn, veri bilimi için başka bir mükemmel Python kütüphanesidir. Makine öğrenimi kütüphanesi, çeşitli makine öğrenimi algoritmaları sağlar ve SciPy ve NumPy ile birlikte kullanılır.

Scikit-learn, sınıflandırma, regresyon, kümeleme, destek vektör makineleri ve daha fazlasını içerir.

Scikit-learn, genellikle kümeleme, sınıflandırma, model seçimi, regresyon ve boyut indirgeme için kullanılır.

Scikit-learn için veri bilimi中的 bazı temel özellikler:

• Veri sınıflandırma ve modelleme
• Veri ön işleme
• Model seçimi
• Uçtan uca makine öğrenimi algoritmaları

7. Keras

Keras, derin öğrenme ve sinir ağı modülleri için sıklıkla kullanılan bir Python kütüphanesidir. Keras, TensorFlow ve Theano arka uçlarını destekler ve bu nedenle TensorFlow ile çalışmak istemeyenler için mükemmel bir seçimdir.

Keras, açık kaynaklı bir kütüphanedir ve modelleri oluşturmak, veri kümelerini analiz etmek ve grafikleri görselleştirmek için gerekli tüm araçları sağlar.

Keras, derin öğrenme modelleri için önceden eğitilmiş ağırlıklar sağlar ve bu modeller, tahminler yapmak veya özelliklerini çıkarmak için kullanılabilir.

Keras için veri bilimi中的 bazı temel özellikler:

• Sinir katmanları geliştirme
• Veri havuzu
• Aktivasyon ve maliyet fonksiyonları
• Derin öğrenme ve makine öğrenimi modelleri

8. Scrapy

Scrapy, veri bilimi için en iyi bilinen Python kütüphanelerinden biridir. Scrapy, hızlı ve açık kaynaklı bir web tarama çerçevesidir ve XPath tabanlı seçiciler yardımıyla web sayfalarından veri çıkarmak için kullanılır.

Scrapy, geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir ve yapılandırılmış veri çıkarmak için web sayfalarından veri toplamak için kullanılır.

Scrapy için veri bilimi中的 bazı temel özellikler:

• Hafif ve açık kaynaklı
• Güçlü web kazıma kütüphanesi
• XPath seçicileriyle çevrimiçi sayfalarından veri çıkarma
• Yerleşik destek

9. PyTorch

Listemizin sonunda PyTorch geliyor. PyTorch, derin öğrenme araştırmaları için maksimum esneklik ve hız sunan bir Python kütüphanesidir. PyTorch, Facebook’ın AI araştırma ekibi tarafından 2016 yılında oluşturulmuştur.

PyTorch’un en iyi özellikleri arasında yüksek hız ve esneklik bulunur. Ağır grafiklerle çalışırken bile yüksek hızda çalışabilir ve basitleştirilmiş işlemcilerde veya CPU ve GPU’larda çalışabilir.

PyTorch için veri bilimi中的 bazı temel özellikler:

• Veri kümeleri üzerinde kontrol
• Çok esnek ve hızlı
• Derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi
• İstatistiksel dağılım ve işlemler

10. BeautifulSoup

Veri bilimi için en iyi 10 Python kütüphanesi listemizi tamamlamak için BeautifulSoup geliyor. BeautifulSoup, web tarama ve veri kazıma için sıklıkla kullanılır. BeautifulSoup ile kullanıcılar, bir web sitesindeki veriyi uygun bir CSV veya API olmadan toplamak için kullanabilir.

BeautifulSoup ayrıca öğrenmeyi kolaylaştıran kapsamlı bir topluluk ve belgeleri sağlar.

BeautifulSoup için veri bilimi中的 bazı temel özellikler:

• Topluluk desteği
• Web tarama ve veri kazıma
• Kolay kullanım
• Uygun bir CSV veya API olmadan veri toplama