Эти 10 лучших библиотек образуют надежный набор инструментов для специалистов по данным, стремящихся извлечь значимую информацию.

В динамичном ландшафте наука о данныхPython остается популярным языком программирования благодаря своей универсальности и обширной экосистеме библиотек. Когда мы вступаем в 2024 год, Питон Набор инструментов для анализа данных продолжает развиваться: новые библиотеки и обновления расширяют возможности профессионалов в этой области.

1. TensorFlow 2.x: TensorFlow, разработанный Google, продолжает доминировать в области машинного и глубокого обучения. Версия 2.x содержит улучшения с точки зрения простоты использования и производительности. Благодаря обширному набору инструментов и поддержке как нейронных сетей, так и традиционных машинное обучение моделей, TensorFlow остается движущей силой для ученых, работающих с данными, работающих над сложными проектами.

2. ПиТорч: PyTorch, библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, приобрела огромную популярность благодаря своему динамическому вычислительному графику, что сделало ее фаворитом среди исследователей и разработчиков. Благодаря удобному интерфейсу и сильной поддержке сообщества PyTorch имеет все шансы стать ключевым игроком в 2024 году, особенно в таких областях, как обработка естественного языка и компьютерное зрение.

3. Панды: Pandas — это базовая библиотека для манипулирования и анализа данных. В 2024 году Pandas продолжит оставаться важным инструментом для очистки, преобразования и анализа данных. Благодаря интуитивно понятной структуре DataFrame и обширным функциональным возможностям Pandas является основой многих проектов по науке о данных, способствуя эффективному исследованию и подготовке данных.

4. Scikit-Learn: Scikit-Learn — это универсальная библиотека машинного обучения, предоставляющая простые и эффективные инструменты для сбор данных и анализ данных. В 2024 году обширная коллекция алгоритмов классификации, регрессии, кластеризации и уменьшения размерности по-прежнему делает его незаменимым инструментом для специалистов по обработке данных. Последовательность библиотеки и простота использования способствуют ее непреходящей популярности.

5.Даск: Обработка больших наборов данных является распространенной проблемой в области науки о данных, и Dask решает ее, обеспечивая параллельные и распределенные вычисления на Python. Поскольку объемы данных продолжают расти, способность Dask масштабировать вычисления от одной машины до кластера делает ее ценной библиотекой для эффективной обработки больших данных.

6. Государственные модели: Для статистиков и исследователей данных Statsmodels — незаменимая библиотека. В 2024 году он продолжит предоставлять широкий спектр статистических моделей для проверки гипотез, регрессионного анализа и анализа временных рядов. Акцент на статистической строгости и интерпретации делает его идеальным выбором для профессионалов, стремящихся получить значимую информацию из данных.

7. Матплотлиб и Сиборн: Визуализация данных является важнейшим аспектом науки о данных, и Matplotlib, наряду с Seaborn, продолжает оставаться предпочтительным выбором для создания статичных, интерактивных и эстетически приятных визуализаций. Поскольку рассказывание историй становится все более важным, эти библиотеки позволяют ученым, работающим с данными, убедительно передавать сложную информацию.

8. XGBoost: XGBoost, эффективная и масштабируемая реализация повышения градиента, изменила правила игры в соревнованиях по машинному обучению. В 2024 году он останется лучшим выбором для создания мощных прогностических моделей. Его способность обрабатывать недостающие данные, включать методы регуляризации и обеспечивать высокую производительность делает его основным инструментом в наборе инструментов многих специалистов по обработке данных.

9. НЛТК (Набор инструментов для естественного языка): Учитывая растущую важность обработки естественного языка (NLP), NLTK продолжает оставаться жизненно важной библиотекой для обработки и анализа текста. Его полный набор инструментов для таких задач, как токенизация, стемминг и тегирование частей речи, делает его незаменимым помощником для специалистов по обработке данных, работающих с текстовыми данными.

10. Сюжетно: Поскольку спрос на интерактивные и динамические визуализации растет, Plotly стала популярной библиотекой. В 2024 году возможности Plotly по созданию интерактивных графиков и информационных панелей, легко интегрируемые с Python, сделают его предпочтительным выбором для специалистов по обработке данных, желающих передавать идеи в увлекательной и удобной для пользователя форме.