Introducción
Python es uno de los idiomas de programación más populares utilizados en diversas disciplinas tecnológicas, especialmente en la ciencia de datos y el aprendizaje de máquina. Python ofrece un lenguaje fácil de codificar, orientado a objetos, de alto nivel con una amplia colección de bibliotecas para una multitud de casos de uso. tiene más de 137.000 bibliotecas.
Una de las razones por las que Python es tan valioso para la ciencia de los datos es su amplia colección de manipulación de datos, visualización de datos, aprendizaje de máquina y bibliotecas de aprendizaje profundo.
Las librerías de Python para la ciencia de los datos
Numpy
NumPy, es una de las bibliotecas Python de código abierto más ampliamente utilizadas y se utiliza principalmente para la computación científica. Sus funciones matemáticas integradas permiten la computación de velocidad de luz y pueden soportar datos multidimensionales y grandes matrices. También se utiliza en álgebra lineal. NumPy Array se utiliza a menudo preferentemente sobre las listas ya que utiliza menos memoria y es más conveniente y eficiente.
Según el sitio web de NumPy, es un proyecto de código abierto con el objetivo de permitir la computación numérica con Python.
Fue creado en 2005 y construido sobre el trabajo temprano de las bibliotecas Numeric y Numarray. Una de las grandes ventajas de NumPy es que ha sido lanzado bajo la licencia modificada BSD y por lo tanto siempre será libre para todos para usar.
NumPy se desarrolla abiertamente en GitHub con el consenso de la comunidad científica de NumPy y Python.
⭐ GitHub Stars: 20.6K Total de descargas: 2.4 mil millones
Pandas
Pandas es una biblioteca de código abierto comúnmente utilizada en la ciencia de los datos. Se utiliza principalmente para el análisis de datos, manipulación de datos y limpieza de datos. Pandas permite la simple modelización de datos y operaciones de análisis de datos sin necesidad de escribir un montón de código. Como se dice en su sitio web, Pandas es una herramienta rápida, potente, flexible y fácil de usar de análisis y manipulación de datos de código abierto. Algunas características clave de esta biblioteca incluyen:
DataFrames, que permiten una manipulación de datos rápida y eficiente e incluyen indexación integrada;
Varias herramientas que permiten a los usuarios escribir y leer datos entre estructuras de datos en memoria y diversos formatos, incluidos archivos de Excel, archivos de texto y CSV, Microsoft, formatos HDF5 y bases de datos SQL;
Segmentación inteligente basada en etiquetas, indexación elegante y creación de subconjuntos de grandes conjuntos de datos;
Fusión y unión de conjuntos de datos de alto rendimiento;
Un poderoso grupo por motor que permite la agregación o transformación de datos, lo que permite a los usuarios realizar operaciones de división, aplicación y combinación en conjuntos de datos;
Funcionalidad de serie temporal que permite la generación de intervalos de fechas y la conversión de frecuencias, estadísticas de ventanas móviles, cambios de fechas y retrasos. Incluso podrá unirse a series temporales y crear compensaciones de tiempo específicas del dominio sin preocuparse de perder datos;
Ideal cuando se trabaja con rutas de código críticas escritas en C o Cython.
⭐ GitHub Stars: 34.1K GitHub Total de descargas: 1.6 mil millones
Matplotlib
Matplotlib es una extensa biblioteca para crear visualizaciones de Python fijas, interactivas y animadas.Un gran número de paquetes de terceros se extienden y se construyen sobre la funcionalidad de Matplotlib, incluyendo varias interfaces de plot de nivel superior (Seaborn, HoloViews, ggplot, etc.)
Matplotlib está diseñado para ser tan funcional como MATLAB, con el beneficio adicional de ser capaz de utilizar Python. También tiene el beneficio de ser libre y código abierto. Permite al usuario visualizar los datos utilizando una variedad de diferentes tipos de pistas, incluyendo pero no limitado a scatterplots, histogramas, gráficos de barras, gráficos de error, y boxplots. Más aún, todas las visualizaciones se pueden implementar con sólo unas pocas líneas de código.
⭐ GitHub Stars: 15.6K Total de descargas: 653 millones
Seaborn
Otro popular marco de visualización de datos de Python basado en Matplotlib, Seaborn es una interfaz de alto nivel para crear visualizaciones estadísticas estéticamente atractivas y valiosas que son cruciales para el estudio y la comprensión de los datos. Esta biblioteca de Python está estrechamente conectada con las estructuras de datos de NumPy y pandas. El principio de conducción detrás de Seaborn es hacer que la visualización sea un componente esencial de análisis y exploración de datos; por lo tanto, sus algoritmos de visualización utilizan ramas de datos que abarcan los conjuntos de datos enteros.
⭐ GitHub Stars: 9.5K Total de descargas: 180 millones
Plotly
La biblioteca de gráficos de código abierto muy popular de repente se puede utilizar para crear visualizaciones de datos interactivos. De repente se construye sobre la biblioteca de JavaScript de repente (plotly.js) y se puede utilizar para crear visualizaciones de datos basadas en la web que se pueden salvar como archivos HTML o se muestran en notebooks y aplicaciones web de Jupyter utilizando Dash.
Ofrece más de 40 tipos de gráficos únicos, tales como pistas de escalera, histogramas, gráficos de líneas, gráficos de barras, gráficos de pie, barras de error, pistas de cuadro, axis múltiples, sparklines, dendrograms, y gráficos 3D. De repente también ofrece pistas de contorno, que no son tan comunes en otras bibliotecas de visualización de datos.
Si desea visualizaciones interactivas o gráficos similares al dashboard, Plotly es una buena alternativa a Matplotlib y Seaborn.
⭐ GitHub Stars: 11.6K Total de descargas: 190 millones
Scikit-Learn
Scikit-learn es una de las bibliotecas de aprendizaje de máquina más utilizadas en Python. Construida en NumPy, SciPy y Matplotlib, es una biblioteca de Python de código abierto que es comercialmente usable bajo la licencia BSD.
Es una herramienta simple y eficiente para las tareas de análisis de datos predictivos.
Inicialmente lanzado en 2007 como un proyecto de código de verano de Google, Scikit-learn es un proyecto dirigido por la comunidad; sin embargo, las subvenciones institucionales y privadas ayudan a garantizar su sostenibilidad.
La mejor cosa sobre scikit-learn es que es muy fácil de usar.
⭐ GitHub Stars: 50.3K Total de descargas: 703 millones
Librerías de aprendizaje de Python
LightGBM
LightGBM es una biblioteca de amplificación de gradientes de código abierto inmensamente popular que emplea algoritmos basados en árboles.
Mayor velocidad de entrenamiento y mayor eficiencia
Menor uso de memoria
Mejor precisión
Soporte de aprendizaje paralelo, distribuido y GPU
Capaz de manejar datos a gran escala
⭐ GitHub Stars: 13.8K Total de descargas: 162 millones
XGBoost
XGBoost es otra biblioteca amplificadora distribuida creada para ser portátil, flexible y eficiente. Permite la implementación de algoritmos de aprendizaje de máquina dentro del marco de amplificador de gradiente. XGBoost ofrece (GBDT) árboles de decisión amplificada de gradiente, un amplificador de árbol paralelo que ofrece soluciones a muchos problemas de la ciencia de los datos de forma rápida y precisa. El mismo código funciona en los principales entornos distribuidos (Hadoop, SGE, MPI) y puede resolver innumerables problemas.
XGBoost ha ganado una gran popularidad en los últimos años como resultado de ayudar a los individuos y equipos a ganar prácticamente todas las competiciones de datos estructurados de Kaggle.
Ventajas de XGBoost:
Una base de usuarios grande y en constante crecimiento
Se puede utilizar en una amplia gama de aplicaciones, incluidas la regresión, la clasificación y la clasificación.
Admite todas las plataformas OS X, Windows y Linux
Integración en la nube
Utilizado en la producción por muchas organizaciones.
XGBoost ha sido desarrollado y mantenido por miembros activos de la comunidad y está licenciado para su uso bajo la licencia Apache.
⭐ GitHub Stars: 22.8K Total de descargas: 179 millones
CatBoost
Catboost es un rápido, escalable, elevado rendimiento gradiente en la biblioteca de árboles de decisión utilizado para el ranking, clasificación, regresión y otras tareas de aprendizaje de máquina para Python, R, Java y C++.
Como sucesor del algoritmo MatrixNet, se utiliza ampliamente para tareas de clasificación, previsiones y recomendaciones.Gracias a su carácter universal, se puede aplicar en una amplia gama de áreas y a una variedad de problemas.
Ventajas de Catboost:
Mayor rendimiento en muchos conjuntos de datos en comparación con otras bibliotecas de árboles de decisión de aumento de gradiente
La mejor velocidad de predicción de su clase
Compatibilidad con funciones numéricas y categóricas
Excelente soporte de GPU
Herramientas de visualización incluidas
Capacitación distribuida eficiente y reproducible con Apache Spark y CLI
⭐ GitHub Stars: 6.5K Total de descargas: 53 millones
Statsmodels
Los modelos estatales proporcionan clases y funciones que permiten a los usuarios estimar diferentes modelos estadísticos, llevar a cabo pruebas estadísticas y realizar exploración de datos estadísticos. Una lista completa de estadísticas de resultados se proporciona para cada estimador.
La mayoría de los resultados de las pruebas en la biblioteca han sido verificados con al menos otro paquete estadístico: R, Stata o SAS. Algunas características de los modelos estadísticos son:
Contiene funciones avanzadas para pruebas y modelos estadísticos que no están disponibles en bibliotecas numéricas como NumPy o SciPy.
Regresión lineal.
Regresión logística.
Análisis de series temporales.
Funciona con tramas de datos.
⭐ GitHub Stars: 7.4K Total de descargas: 161 millones
RAPIDS.AI cuDF y cuML
La suite de bibliotecas de software de código abierto RAPIDS ejecuta los tubos de ciencia y análisis de datos de extremo a extremo en las GPUs. Se extiende de las estaciones de trabajo de GPU a los servidores de GPU y los clusters de nodo multi con Dask. El proyecto está apoyado por NVIDIA y también se basa en Numba, Apache Arrow y muchos otros proyectos de código abierto.
cuDF - cuDF es una biblioteca de datos de GPU utilizada para cargar, unirse, agregar, filtrar y de otro modo manipular los datos. Se desarrolló sobre la base del formato de memoria columnar encontrado en Apache Arrow. proporciona una API similar a la pandas que será familiar a los ingenieros de datos y científicos de datos, lo que les permite acelerar fácilmente sus flujos de trabajo sin ir a los detalles de la programación de CUDA. Para aprender más sobre este proyecto, check this GitHub repository.
cuML - cuML es una suite de bibliotecas que implementa algoritmos de aprendizaje de máquina y funciones primitivas matemáticas que comparten APIs compatibles con otros proyectos RAPIDS. Permite a científicos de datos, investigadores e ingenieros de software llevar a cabo tareas tabulares tradicionales en GPUs sin ir a los detalles de la programación de CUDA. La API de Python de cuML suele coincidir con la API de aprendizaje de scikit. Para aprender más sobre este proyecto, check this GitHub repository.
Este marco de optimización de hiperparámetros de fuente abierta se utiliza principalmente para automatizar las búsquedas de hiperparámetros. Utiliza los hallazgos de Python, las condiciones y la sintaxis para buscar automáticamente los hiperparámetros óptimos y puede buscar grandes espacios y probar pruebas sin compromiso para los resultados de cambio. Lo mejor de todo, es fácil de paralelizar y escalar en los grandes conjuntos de datos.
Librerías de aprendizaje profundo Python
TensorFlow
TensorFlow es una popular biblioteca de código abierto para la computación numérica de alto rendimiento desarrollada por el equipo de Google Brain en Google, y una base en el campo de la investigación de aprendizaje profundo.
Como se señala en el sitio web oficial, TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. ofrece una amplia y versátil gama de herramientas, bibliotecas y recursos comunitarios para los investigadores y desarrolladores del aprendizaje automático.
Algunas de las características de TensorFlow que lo hicieron una biblioteca de aprendizaje profundo popular y ampliamente utilizada:
Los modelos se pueden desarrollar fácilmente.
Los cálculos numéricos complejos son posibles de manera escalable.
TensorFlow es rico en API y proporciona API estables de bajo y alto nivel en Python y C.
Fácil implementación y cálculo usando CPU y GPU.
Contiene modelos y conjuntos de datos previamente entrenados.
Modelos preentrenados para móviles, dispositivos integrados y producción.
Tensorboard, un kit que utiliza el conjunto de herramientas de visualización de TensorFlow para registrar y realizar un seguimiento de los experimentos y el entrenamiento de modelos.
Compatible con Keras: una API de alto nivel de TensorFlow.
⭐ GitHub Stars: 165K Total de descargas: 384 millones
PyTorch
PyTorch es un marco de aprendizaje de máquina que acelera drásticamente el viaje desde el prototipo de investigación hasta el despliegue de la producción. Es una biblioteca de tensores optimizada para el aprendizaje profundo utilizando GPUs y CPUs, y se considera una alternativa a TensorFlow.
Fue desarrollado y se mantiene por Facebook y actualmente está disponible para uso bajo BSD.
Según el sitio web oficial, las características clave de PyTorch son:
Cambia sin problemas entre los modos entusiasta y gráfico con TorchScript y acelera el camino hacia la producción con TorchServe.
Ofrece capacitación distribuida escalable y optimización del rendimiento en investigación, y la producción está habilitada por el backend de torch.distributed.
Un rico ecosistema de herramientas y bibliotecas amplía PyTorch y admite el desarrollo en visión por computadora, NLP y otros.
Amplio soporte en las principales plataformas en la nube
⭐ GitHub Stars: 56.4K Total de descargas: 119 millones
FastAI
FastAI es una biblioteca de aprendizaje profundo que ofrece a los usuarios componentes de alto nivel que pueden generar resultados de alto nivel sin esfuerzo. También incluye componentes de bajo nivel que se pueden intercambiar para desarrollar nuevos enfoques.
Características :
Un sistema de despacho de tipos para Python junto con una jerarquía de tipos semánticos para tensores.
Una biblioteca de visión por computadora optimizada para GPU que es completamente ampliable usando Python puro
Un optimizador que refactoriza la funcionalidad común de los optimizadores modernos en dos piezas básicas, lo que permite implementar algoritmos de optimización en 4 o 5 líneas de código.
Un sistema de devolución de llamada bidireccional que puede acceder y modificar cualquier componente del modelo, los datos o el optimizador en cualquier punto del entrenamiento.
⭐ GitHub Stars: 22.3K Total de descargas: 6.1 millones
Keras
Keras es una API de aprendizaje profundo diseñada para los seres humanos, no para las máquinas. Keras sigue las mejores prácticas para reducir la carga cognitiva: ofrece APIs consistentes y simples, minimiza el número de acciones de los usuarios necesarias para los casos de uso común, y proporciona mensajes de error claros y activables. Keras es tan intuitivo que TensorFlow adoptó Keras como su API por defecto en el lanzamiento TF 2.0.
Keras ofrece un mecanismo más sencillo para expresar las redes neurales y también incluye algunas de las mejores herramientas para el desarrollo de modelos, el procesamiento de conjuntos de datos, la visualización de gráficos, y más.
Características:
Funciona sin problemas tanto en CPU como en GPU.
Admite casi todos los modelos de una red neuronal, incluidos los convolucionales, incrustados, agrupados, recurrentes, etc. Estos modelos también se pueden combinar para formar modelos cada vez más complejos.
Keras, al ser de naturaleza modular, es increíblemente expresivo, flexible y apto para la investigación innovadora.
Es extremadamente fácil de depurar y explorar.
⭐ GitHub Stars: 55.3K Total de descargas: 163 millones
PyTorch Lightning
PyTorch Lightning ofrece una interfaz de alto nivel para PyTorch. Su marco de alto rendimiento y ligero peso puede organizar el código de PyTorch para separar la investigación de la ingeniería, haciendo que los experimentos de aprendizaje profundo sean más fáciles de entender y reproducir.
Según el sitio web oficial, la iluminación PyTorch está diseñada para que pueda gastar más tiempo en la investigación y menos en la ingeniería.
Ejecute su código en cualquier hardware.
Rendimiento del perfil y cuellos de botella.
Modelo de puntos de control.
Tiene una precisión de 16 bits.
Ejecutar entrenamiento distribuido.
⭐ GitHub Stars: 18.6K Total de descargas: 18.2 millones
Librerias de Python para el procesamiento de lenguaje natural
spaCy
spaCy es una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural de fuerza industrial y de código abierto en Python. spaCy se excelen en tareas de extracción de información de gran escala. se escribe desde el fondo en Cython cuidadosamente gestionado por la memoria. spaCy es la biblioteca ideal para usar si su aplicación necesita para procesar enormes muñecas web.
Características :
spaCy es compatible con el procesamiento de CPU y GPU.
Ofrece soporte para más de 66 idiomas
Tiene 73 canalizaciones entrenadas para 22 idiomas
Aprendizaje multitarea con transformadores pre entrenados como BERT
Vectores de palabras pre entrenadas
Velocidad de última generación
Sistema de formación listo para la producción
Componentes para el reconocimiento de entidades nombradas, etiquetado de partes del discurso, análisis de dependencia, segmentación de oraciones, clasificación de texto, lematización, análisis morfológico, vinculación de entidades y más
Compatibilidad con modelos personalizados de TensorFlow y PyTorch
Visualizadores incorporados para sintaxis y NER
Empaquetado, implementación y gestión del flujo de trabajo de modelos sencillos
⭐ GitHub Stars: 23.5K Total de descargas: 81 millones
Hugging Face Transformers
Hugging Face Transformers es una biblioteca de código abierto por Hugging Face. Transformers permiten a las APIs descargar fácilmente y entrenar modelos pre-entrenados. El uso de modelos pre-entrenados puede reducir sus costes de computación, huellas de carbono, y ahorrarte tiempo de tener que entrenar un modelo desde el desgaste. Los modelos son adecuados para una variedad de modalidades, incluyendo:
Texto: clasificar texto, extraer información, responder preguntas, traducir, resumir e incluso generar texto en más de 100 idiomas.
Imágenes: clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación.
Audio: reconocimiento de voz y clasificación de audio.
Multimodal: respuesta a preguntas en tablas, reconocimiento óptico de caracteres, extracción de información de documentos escaneados, clasificación de videos y respuesta visual a preguntas.
La biblioteca de los transformadores soporta la integración sin sentido entre tres de las bibliotecas de aprendizaje profundo más populares: PyTorch, TensorFlow y JAX. Puedes entrenar tu modelo en tres líneas de código en un marco, y cargarlo para inferencia con otro. La arquitectura de cada transformador se define dentro de un módulo de Python, lo que los hace fácilmente personalizables para experimentos y investigación.
La biblioteca está actualmente disponible para uso bajo la Licencia Apache 2.0.
⭐ GitHub Stars: 64K Total de descargas: 62 millones
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