Veri Bilimi için En İyi 10 Python Kitaplığı

Python, günümüzün en yaygın kullanılan programlama dili haline geldi ve veri bilimi görevlerinin üstesinden gelmek için en iyi seçimdir. Python, veri bilimcileri tarafından her gün kullanılıyor ve öğrenmesi kolay yapısı sayesinde hem amatörler hem de uzmanlar için mükemmel bir seçim. Python'u veri bilimi için bu kadar popüler yapan diğer özelliklerden bazıları, açık kaynaklı, nesne yönelimli ve yüksek performanslı bir dil olmasıdır. 

Ancak veri bilimi için Python'un en büyük satış noktası, programcıların bir dizi sorunu çözmesine yardımcı olabilecek çok çeşitli kitaplıklarıdır. 

Veri bilimi için en iyi 10 Python kitaplığına bir göz atalım: 

1. TensorFlow

Veri bilimi için en iyi 10 Python kitaplığı listemizin başında Google Brain Team tarafından geliştirilen TensorFlow geliyor. TensorFlow hem yeni başlayanlar hem de profesyoneller için mükemmel bir seçimdir ve çok çeşitli esnek araçlar, kitaplıklar ve topluluk kaynakları sunar. 

Kütüphane, yüksek performanslı sayısal hesaplamaları amaçlamaktadır ve yaklaşık 35,000 yoruma ve 1,500'den fazla katılımcıdan oluşan bir topluluğa sahiptir. Uygulamaları bilimsel alanlarda kullanılır ve çerçevesi, sonunda bir değer üreten kısmen tanımlanmış hesaplama nesneleri olan tensörleri içeren hesaplamayı tanımlamanın ve çalıştırmanın temelini oluşturur. 

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

Veri bilimi için TensorFlow'un temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Nöral makine öğreniminde hatayı yüzde 50 ila 60 oranında azaltır
• Mükemmel kütüphane yönetimi
• Esnek mimari ve çerçeve
• Çeşitli hesaplama platformlarında çalışır

2. scipy

Veri bilimi için bir başka en iyi Python kitaplığı, üst düzey hesaplamalar için kullanılan ücretsiz ve açık kaynaklı bir Python kitaplığı olan SciPy'dir. TensorFlow gibi, SciPy de yüzlerce katılımcıdan oluşan geniş ve aktif bir topluluğa sahiptir. SciPy özellikle bilimsel ve teknik hesaplamalar için kullanışlıdır ve bilimsel hesaplamalar için çeşitli kullanıcı dostu ve verimli rutinler sağlar. 

SciPy, Numpy tabanlıdır ve tüm işlevleri içerir ve bunları kullanıcı dostu, bilimsel araçlara dönüştürür. SciPy, büyük veri kümeleri üzerinde bilimsel ve teknik bilgi işlem gerçekleştirmede mükemmeldir ve genellikle çok boyutlu görüntü işlemleri, optimizasyon algoritmaları ve doğrusal cebir için uygulanır. 

Veri bilimi için SciPy'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Veri işleme ve görselleştirme için üst düzey komutlar
• Diferansiyel denklemleri çözmek için yerleşik fonksiyonlar
• Çok boyutlu görüntü işleme
• Büyük veri seti hesaplaması

3. Pandalar

Veri bilimi için en yaygın kullanılan Python kitaplıklarından bir diğeri, verileri analiz etmek için kullanılabilecek veri işleme ve analiz araçları sağlayan Pandas'tır. Kitaplık, sayısal tabloları ve zaman serileri analizini işlemek için kendi güçlü veri yapılarını içerir. 

Pandas kitaplığının en önemli özelliklerinden ikisi, verileri yönetmenin ve keşfetmenin hızlı ve verimli yolları olan Series ve DataFrames'tir. Bunlar, verileri verimli bir şekilde temsil eder ve farklı şekillerde işler. 

Pandaların ana uygulamalarından bazıları genel veri düzenleme ve veri temizleme, istatistik, finans, tarih aralığı oluşturma, doğrusal regresyon ve çok daha fazlasını içerir. 

Veri bilimi için Pandas'ın temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Kendi işlevinizi oluşturun ve bir dizi veri üzerinde çalıştırın
• Üst düzey soyutlama
• Üst düzey yapılar ve manipülasyon araçları
• Veri kümelerinin birleştirilmesi/birleştirilmesi 

4. Dizi

Numpy, büyük çok boyutlu dizi ve matris işleme için sorunsuz bir şekilde kullanılabilen bir Python kitaplığıdır. Verimli temel bilimsel hesaplamalar için onu özellikle yararlı kılan çok sayıda üst düzey matematiksel işlev kullanır. 

NumPy, yüksek performanslı diziler ve araçlar sağlayan genel amaçlı bir dizi işleme paketidir ve çok boyutlu diziler ile bunlar üzerinde verimli şekilde çalışan işlevler ve operatörler sağlayarak yavaşlığı giderir. 

Python kitaplığı genellikle veri analizi, güçlü N boyutlu dizilerin oluşturulması ve SciPy ve scikit-learn gibi diğer kitaplıkların temelini oluşturmak için uygulanır. 

Veri bilimi için NumPy'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Sayısal rutinler için hızlı, önceden derlenmiş işlevler
• Nesne yönelimli yaklaşımı destekler
• Daha verimli bilgi işlem için dizi yönelimli
• Veri temizleme ve işleme

5. Matplotlib

Matplotlib, Python için 700'den fazla katılımcıdan oluşan bir topluluğa sahip bir çizim kitaplığıdır. Veri görselleştirme için kullanılabilecek grafikler ve çizimlerin yanı sıra çizimleri uygulamalara yerleştirmek için nesne yönelimli bir API üretir. 

Veri bilimi için en popüler seçeneklerden biri olan Matplotlib'in çeşitli uygulamaları vardır. Değişkenlerin korelasyon analizi için, modellerin güven aralıklarını görselleştirmek için ve içgörü elde etmek için veri dağılımı için ve bir dağılım grafiği kullanarak aykırı değer tespiti için kullanılabilir. 

Veri bilimi için Matplotlib'in temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Bir MATLAB yedeği olabilir
• Ücretsiz ve açık kaynak
• Düzinelerce arka ucu ve çıktı türünü destekler
• Düşük bellek tüketimi

6. Scikit-öğrenme

Scikit-learn, veri bilimi için başka bir harika Python kitaplığıdır. Makine öğrenimi kitaplığı, çeşitli yararlı makine öğrenimi algoritmaları sağlar ve SciPy ve NumPy'ye enterpolasyon yapılacak şekilde tasarlanmıştır. 

Scikit-learn, gradyan artırma, DBSCAN, sınıflandırma içindeki rastgele ormanlar, regresyon, kümeleme yöntemleri ve destek vektör makinelerini içerir. 

Python kitaplığı genellikle kümeleme, sınıflandırma, model seçimi, regresyon ve boyutluluk azaltma gibi uygulamalar için kullanılır. 

Veri bilimi için Scikit-learn'ün temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

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

7. keras

Keras, TensorFlow'a benzer şekilde genellikle derin öğrenme ve sinir ağı modülleri için kullanılan oldukça popüler bir Python kitaplığıdır. Kitaplık hem TensorFlow hem de Theano arka uçlarını destekler, bu da onu TensorFlow ile fazla ilgilenmek istemeyenler için mükemmel bir seçim haline getirir. 

Açık kaynak kitaplığı size modeller oluşturmak, veri kümelerini analiz etmek ve grafikleri görselleştirmek için gereken tüm araçları sağlar ve doğrudan içe aktarılabilen ve yüklenebilen önceden etiketlenmiş veri kümelerini içerir. Keras kitaplığının modüler, genişletilebilir ve esnek olması onu yeni başlayanlar için kullanıcı dostu bir seçenek haline getiriyor. Bunun da ötesinde, veri türleri için en geniş aralıklardan birini sunar. 

Keras genellikle önceden eğitilmiş ağırlıklarla sunulan derin öğrenme modelleri için aranır ve bunlar kendi modelinizi oluşturmadan veya eğitmeden tahminlerde bulunmak veya özelliklerini çıkarmak için kullanılabilir.

Veri bilimi için Keras'ın temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Nöral katmanların geliştirilmesi
• veri havuzu
• Aktivasyon ve maliyet fonksiyonları
• Derin öğrenme ve makine öğrenimi modelleri

8. scrapy

Scrapy, veri bilimi için en iyi bilinen Python kitaplıklarından biridir. Hızlı ve açık kaynaklı web tarama Python çerçeveleri, genellikle XPath tabanlı seçicilerin yardımıyla web sayfasından veri çıkarmak için kullanılır. 

Kitaplık, web'den yapılandırılmış verileri alan tarama programları oluşturmak için kullanım da dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalara sahiptir. API'lerden veri toplamak için de kullanılır ve kullanıcıların büyük tarayıcılar oluşturmak ve ölçeklendirmek için yeniden kullanılabilecek evrensel kodlar yazmasına olanak tanır. 

Veri bilimi için Scrapy'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Hafif ve açık kaynak
• Sağlam web kazıma kitaplığı
• XPath seçicileri ile çevrimiçi sayfalardan veri ayıklar 
• Yerleşik destek

9. PyTorch

Listemizin sonuna gelmek üzere, veri bilimi için bir başka en iyi Python kitaplığı olan PyTorch geliyor. Python tabanlı bilimsel bilgi işlem paketi, grafik işleme birimlerinin gücüne dayanır ve genellikle maksimum esneklik ve hıza sahip bir derin öğrenme araştırma platformu olarak seçilir. 

Facebook'un AI araştırma ekibi tarafından 2016 yılında oluşturulan PyTorch'un en iyi özellikleri arasında, ağır grafiklerle çalışırken bile elde edebildiği yüksek yürütme hızı yer alır. Oldukça esnektir ve basitleştirilmiş işlemciler veya CPU'lar ve GPU'lar üzerinde çalışabilir. 

Veri bilimi için PyTorch'un temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Veri kümeleri üzerinde denetim
• Son derece esnek ve hızlı
• Derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi
• İstatistiksel dağılım ve işlemler

10. GüzelÇorba

Veri bilimi için en iyi 10 Python kitaplığı listemizi kapatırken, en sık web tarama ve veri kazıma için kullanılan BeautifulSoup'tur. BeautifulSoup ile kullanıcılar, uygun bir CSV veya API olmadan bir web sitesinde bulunan verileri toplayabilir. Aynı zamanda, Python kitaplığı verileri kazımaya ve gerekli formatta düzenlemeye yardımcı olur. 

BeautifulSoup ayrıca, kolay öğrenmeye olanak tanıyan destek ve kapsamlı belgeler için yerleşik bir topluluğa sahiptir. 

Veri bilimi için BeautifulSoup'un temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Topluluk desteği
• Web tarama ve veri kazıma
• Kullanımı kolay
• Uygun CSV veya API olmadan veri toplayın