Présentation des bibliothèques Python pour la science des données
Selon une récente enquête de Kaggle, 83% des praticiens de la science des données ont choisi le python comme langue de leur choix. L'une des principales raisons derrière cela est la vaste gamme de bibliothèques python disponibles. Mais qu'est-ce qu'une bibliothèque ? Nous pouvons considérer une bibliothèque comme un ensemble de fonctions, de routines ou de fonctionnalités qui aident les développeurs à se concentrer sur l'énoncé du problème au lieu de réinventer la roue.
Supposons que vous travaillez sur un problème de prédiction des défauts de paiement pour une grande organisation financière. Désormais, au lieu d'écrire du code à partir de zéro pour des opérations courantes telles que la manipulation de données, la visualisation, la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique, ces bibliothèques vous aident à les gérer avec des fonctionnalités personnalisables et efficaces. Dans cet article, nous discuterons des bibliothèques python les plus couramment utilisées dans divers domaines des opérations en science des données comme l'apprentissage automatique, la visualisation de données, l'apprentissage en profondeur, le traitement du langage naturel, etc.
Bibliothèques Python Data Science
Sur la base des opérations, nous diviserons les bibliothèques de science des données python dans les domaines suivants
1. Bibliothèques générales
NumPy: NumPy signifie Numerical Python. C'est l'une des bibliothèques fondamentales pour les calculs scientifiques et mathématiques. Il nous aide à effectuer des opérations de tableaux N-dimensionnelles efficaces, intégrant des codes C / C ++ et Fortran, des transformations mathématiques complexes impliquant l'algèbre linéaire, la transformée de Fourier, etc.
Pandas: c'est la bibliothèque la plus populaire pour lire, manipuler et préparer des données. Les pandas fournissent des structures de données très efficaces et faciles à utiliser qui aident à manipuler les données entre les formats de données en mémoire et externes comme CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL, etc.
Les principales caractéristiques de cette bibliothèque sont:
- Livré avec un objet DataFrame rapide et efficace
- Fusion haute performance et indexation intelligente des ensembles de données
- L'implémentation à faible latence est écrite en Cython et C etc.
SciPy: SciPy est une autre bibliothèque open source populaire pour les opérations mathématiques et statistiques. La structure de données de base de scipy est constituée de tableaux numpy. Il aide les scientifiques et les développeurs de données avec l'algèbre linéaire, les transformations de domaine, l'analyse statistique, etc.
2. Visualisation des données
Matplotlib: Il s'agit d'une bibliothèque de traçage 2D pour la visualisation inspirée de MATLAB. Matplotlib fournit des figures bidimensionnelles de haute qualité comme un graphique à barres, des diagrammes de distribution, des histogrammes, un nuage de points, etc. avec quelques lignes de code. Comme MATLAB, il offre également aux utilisateurs la possibilité de choisir des fonctionnalités de bas niveau comme les styles de ligne, les propriétés de police, les propriétés des axes, etc., via une interface orientée objet ou via un ensemble de fonctions.
Seaborn: Seaborn est fondamentalement une API de haut niveau construite au-dessus de Matplotlib. Il est livré avec un viseur visuel et des graphiques statistiques informatifs comme la carte thermique, le tracé de comptage, le tracé de violon, etc.
Plotly: Plotly est une autre bibliothèque de graphiques python open source populaire pour une visualisation interactive de haute qualité. En plus des graphiques 2D, il prend également en charge le traçage 3D. Plotly est largement utilisé pour la visualisation des données dans le navigateur.
3. Apprentissage automatique et PNL
ScikitLearn: ScikitLearn est probablement l'une des bibliothèques Python les plus utilisées pour l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive. Il offre une vaste collection d'algorithmes efficaces pour la classification, la régression, le clustering, le réglage de modèle, le prétraitement des données et les tâches de réduction de dimensionnalité. Il est construit sur NumPy, SciPy et Matplotlib, il est donc facile à utiliser, open source et réutilisable pour divers contextes.
LightGBM: dans la dernière partie de votre apprentissage de la science des données, vous rencontrerez des algorithmes et des ensembles d'apprentissage basés sur des arbres. L'une des méthodologies les plus importantes dans l'apprentissage automatique d'aujourd'hui est le boost. LightGBM est un framework de boosting de dégradé open source populaire de Microsoft.
Les principales caractéristiques de lightgbm sont
- Exécution parallèle et activée par GPU
- Rapidité et meilleure précision
- La capacité de gérer des ensembles de données à grande échelle et prend en charge l'informatique distribuée
Surprise: le système de recommandation est un domaine d'intérêt important pour les applications modernes basées sur l'IA. Le système de recommandations de pointe permet aux entreprises de proposer des offres hautement personnalisées à leurs clients. La surprise est une bibliothèque Python open source utile pour construire des systèmes de recommandation. Il fournit des outils pour évaluer, analyser et comparer les performances de l'algorithme.
NLTK: NLTK signifie Natural Language Toolkit. Il s'agit d'une bibliothèque open source pour travailler avec les ensembles de données en langage humain. Il est très utile pour des problèmes tels que l'analyse de texte, l'analyse des sentiments, l'analyse de la structure linguistique, etc.
4. Apprentissage en profondeur
TensorFlow: TensorFlow est un framework open source de Google pour des solutions d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur de bout en bout. Il donne des contrôles de bas niveau aux utilisateurs pour concevoir et former des réseaux neuronaux hautement évolutifs et complexes. Tensorflow est disponible pour les ordinateurs de bureau et les mobiles et prend en charge un grand nombre de langages de programmation via des wrappers.
Keras: Keras est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur de haut niveau open source. Il donne la flexibilité d'utiliser soit tensorflow ou theeano (une autre bibliothèque python de bas niveau comme tensorflow) comme backend. Keras fournit une API de haut niveau simple pour développer des modèles d'apprentissage en profondeur.
Il convient au prototypage rapide et au développement de modèles de réseaux de neurones à usage industriel. L'utilisation principale de Keras est la classification, la génération et la synthèse de texte, le balisage et la traduction, la reconnaissance vocale, etc.
5. Divers
OpenCV: OpenCV est une bibliothèque python populaire pour les problèmes de vision par ordinateur (tâche impliquant des données d'image ou de vidéo). Il s'agit d'un cadre efficace avec prise en charge multiplateforme et idéal pour les applications en temps réel.
Dask: Si vous avez une faible puissance de calcul ou si vous n'avez pas accès à de grands clusters, Dask est un choix parfait pour le calcul évolutif. Dask fournit des API de bas niveau pour créer des systèmes personnalisés pour les applications internes. Tout en travaillant avec un jeu de données à très grande échelle dans votre boîte locale, vous pouvez opter pour Dask au lieu de Pandas.
Conclusion
Il existe un riche ensemble de bibliothèques python disponibles pour diverses opérations pilotées par les données en python. Dans cet article, nous avons discuté des bibliothèques python les plus populaires et les plus utilisées dans la communauté de la science des données. Sur la base de l'énoncé du problème et des pratiques organisationnelles, les bibliothèques python appropriées sont choisies dans la pratique.
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