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A linguagem de programação Python está auxiliando os desenvolvedores na criação de jogos independentes para PC, celulares e outros aplicativos empresariais semelhantes. Python tem mais de 1.37.000 bibliotecas que ajudam de várias maneiras. Neste mundo centrado em dados, a maioria dos consumidores exige informações relevantes durante o processo de compra. As empresas também precisam de cientistas de dados para obter insights profundos por meio do processamento de big data.

Essas informações guiarão os cientistas de dados enquanto tomam decisões críticas com relação à simplificação das operações de negócios e várias outras tarefas relacionadas que precisam de informações valiosas para uma realização eficiente. Portanto, com o aumento da demanda por cientistas de dados, iniciantes e profissionais estão buscando recursos para aprender essa arte de análise e representação de dados. Existem alguns programas de certificação disponíveis online que podem ser úteis para o treinamento. Você também pode encontrar blogs, vídeos e outros recursos online.

Vamos dar uma olhada em algumas das bibliotecas de ciência de dados do Python que são úteis para você.

1 NumPy:

O NumPy está entre a primeira escolha para cientistas e desenvolvedores de dados que conhecem suas tecnologias para lidar com coisas relacionadas a dados. Este é um pacote Python e está disponível para realizar cálculos científicos. Ao usar o NumPy, você pode aproveitar os objetos de array n-dimensionais, C, C ++, programas FORTRAN baseados em ferramentas de integração, funções para operações matemáticas difíceis, como transformações de Fourier, álgebra linear e números aleatórios. Portanto, você pode integrar efetivamente o banco de dados selecionando uma variedade de operações para execução.

O NumPy é instalado no TensorFlow e em outras plataformas de aprendizado de máquina, proporcionando, assim, força interna para suas operações. Como esta é uma interface de array, ela permitirá várias opções para remodelar grandes conjuntos de dados.

NumPy pode ser usado para tratar imagens, representações de ondas sonoras e outras operações binárias. Caso você tenha acabado de entrar no campo da ciência de dados e aprendizado de máquina, deve adquirir um bom conhecimento do NumPy para processar os conjuntos de dados do mundo real.

2 Theano:

Outra biblioteca Python útil é a Theano , que auxilia cientistas de dados a criar grandes arrays multidimensionais relacionados a operações de computação. Isso é semelhante ao TensorFlow; no entanto, a única diferença é que não é muito eficiente. Envolve se acostumar com tarefas relacionadas à computação paralela e distribuída. Usando isso, você pode otimizar, avaliar ou expressar as operações matemáticas habilitadas para dados.

Devido à sua infraestrutura baseada em GPU, a biblioteca tem a capacidade de processar as operações de forma mais rápida do que a CPU. A biblioteca é ideal para estabilidade e otimização de velocidade e entrega a você o resultado esperado. Para uma avaliação mais rápida, o gerador de código C usado é dinâmico e extremamente popular entre os cientistas de dados. Eles podem fazer testes de unidade aqui para identificar as falhas no modelo.

3 Keras:

Uma das bibliotecas Python mais poderosas é a Keras, que permite APIs de rede neural de nível superior para integração. As APIs serão executadas por cima do TensorFlow, CNTK e Theano. Keras foi desenvolvido para diminuir os desafios enfrentados em pesquisas difíceis, permitindo-lhes computar mais rapidamente. Para alguém que usa as bibliotecas de aprendizagem profunda em seu trabalho, Keras será a melhor opção. Keras permite prototipagem mais rápida e suporta redes recorrentes e complicadas de forma independente. Ele também permite várias combinações e execução sobre CPU e GPU.

Keras oferece um ambiente amigável, diminuindo assim os esforços necessários para cargas cognitivas usando APIs simples e, assim, fornecendo os resultados necessários. Devido à natureza modular do Keras, você pode usar uma variedade de módulos de otimizadores, camadas neurais e funções de ativação, etc. para preparar modelos mais novos. Keras é uma biblioteca de código aberto escrita em Python. É uma opção particularmente boa para cientistas de dados que estão tendo problemas para adicionar modelos mais novos, pois podem facilmente adicionar módulos mais novos como funções e classes.

4 PyTorch:

É uma das maiores bibliotecas de aprendizado de máquina disponíveis para cientistas e pesquisadores de dados. A biblioteca os ajuda com designs de gráficos computacionais dinâmicos; computação de tensor rápida acelerada via GPU e outras tarefas complicadas. No caso de algoritmos de rede neural, as APIs PyTorch desempenharão um papel eficaz.

Esta plataforma front-end cruzada é simples de usar e permite a transição para um modo gráfico para otimização. Para obter resultados precisos nas operações coletivas assíncronas e para o estabelecimento da comunicação ponto a ponto, a biblioteca dá suporte nativo aos seus usuários. Usando o ONNX (Open Neural Network Exchange), você pode exportar modelos para alavancar os visualizadores, tempos de execução, plataformas e muitos outros recursos. A maior parte do PyTorch é que ele permite um ambiente baseado em nuvem para escalonamento simples de recursos utilizados para testes de implantação.

O PyTorch é desenvolvido em um conceito semelhante a outra biblioteca de aprendizado de máquina chamada Torch. Durante os últimos anos, Python se tornou gradualmente mais popular entre os cientistas de dados devido às tendências de demandas centradas em dados.

5 SciPy:

Esta é uma biblioteca de ciência de dados Python usada por pesquisadores, cientistas de dados e desenvolvedores. No entanto, não confunda a pilha SciPy com a biblioteca. SciPy oferece otimizações, integração, estatísticas e pacotes de álgebra linear para os cálculos. O SciPy é baseado no conceito NumPy para lidar com problemas matemáticos difíceis. SciPy fornece rotinas numéricas que podem ser usadas para integração e otimização. O SciPy herdará uma variedade de submódulos para seleção. Caso você tenha iniciado recentemente sua carreira em ciência de dados, o SciPy será bastante útil para orientá-lo em todo o cálculo numérico.

Vimos até agora como a programação Python pode ajudar os cientistas de dados a analisar e processar grandes conjuntos de dados não estruturados. Existem outras bibliotecas, como Scikit-Learn, TensorFlow e Eli5, disponíveis para assistência durante esta jornada.

6 Pandas:

A Biblioteca de Análise de Dados Python é chamada de PANDAS. É uma biblioteca de código aberto em Python para aproveitar as ferramentas de análise e estruturas de dados de alto desempenho. PANDAS é desenvolvido no pacote NumPy, e sua estrutura de dados principal é DataFrame. Usando DataFrame, você pode gerenciar e armazenar dados das tabelas fazendo a manipulação de linhas e colunas.

Métodos como a notação de colchetes diminuem o esforço pessoal envolvido em tarefas de análise de dados, como a notação de colchetes. Neste caso, você terá as ferramentas para acessar os dados nas estruturas de dados da memória e realizar tarefas de leitura e gravação, embora estejam em vários formatos como SQL, CSV, Excel ou HDFS, etc.

7 PyBrain:

Esta é uma poderosa biblioteca modular de aprendizado de máquina que está disponível em Python. A forma longa do PyBrain é semelhante a Python Based Reinforcement Learning ArtifiArtificial Intelligence e Neural Network Library. Para os cientistas de dados básicos, oferece algoritmos e módulos flexíveis para pesquisas avançadas. Possui uma gama de algoritmos disponíveis para evolução, aprendizado supervisionado e não supervisionado e rede neural. Para as tarefas da vida real, o PyBrain emergiu como uma ótima ferramenta e é desenvolvido através de uma rede neural no kernel.

8 SciKit-Learn:

Esta é uma ferramenta simples usada para análise de dados e tarefas relacionadas à mineração de dados. Ele é licenciado sob BSD e é uma ferramenta de código aberto. Ele pode ser reutilizado ou acessado por qualquer pessoa em diferentes contextos. O SciKit é desenvolvido sobre NumPy, Matplottlib e SciPy. A ferramenta é utilizada para regressão, classificação e agrupamento ou gerenciamento de spam, reconhecimento de imagem, preço de ações, resposta a medicamentos e segmentação de clientes, etc. O SciKit-Learn permite redução de dimensionalidade, pré-processamento e seleção de modelo.

9 Matplotlib:

Esta biblioteca de Python é usada para plotagem 2D e é bastante popular entre os cientistas de dados para projetar diferentes figuras em vários formatos nas respectivas plataformas. Ele pode ser facilmente usado no código Python, no notebook Jupyter ou em servidores de aplicativos shells IPython. Usando o Matplotlib, você será capaz de fazer histogramas, gráficos de barras, gráficos e gráficos de dispersão, etc.

10 TensorFlow:

TensorFlow é uma biblioteca de código aberto projetada pelo Google para computar os gráficos de baixo índice de dados usando algoritmos de ML capacitados. A biblioteca foi projetada para atender às altas demandas de treinamento para o trabalho em redes neurais. O TensorFlow não se limita apenas a cálculos científicos conduzidos por um avaliador do Google. É amplamente utilizado para os aplicativos populares do mundo real. Por causa da arquitetura flexível e de alto desempenho, você pode implantá-lo facilmente para todas as GPUs, CPUs ou TPUs e pode realizar o cluster de servidor de PC para os dispositivos de borda.

11 Seaborn:

Ele foi projetado para visualizar modelos estatísticos complexos. Seaborn vem com o potencial de fornecer gráficos precisos como mapas de calor. O Seaborn foi desenvolvido com base no conceito Matplotlib e, como resultado, é altamente dependente dele. Mesmo as distribuições de dados menores podem ser vistas usando esta biblioteca, que é a razão pela qual a biblioteca se tornou popular entre os desenvolvedores e cientistas de dados.

12 Bokeh:

É uma das bibliotecas com mais finalidade de visualização usadas para o projeto de plotagens interativas. Semelhante à biblioteca descrita acima, esta também é desenvolvida no Matplotlib. Por causa do suporte de componentes orientados a dados usados, como D3.js, esta biblioteca pode apresentar designs interativos em seu navegador da web.

13 Plotamente:

Agora, vamos ver a descrição do Plotly, que é uma das estruturas baseadas na web mais populares usadas pelos cientistas de dados. A caixa de ferramentas oferece o design de modelos de visualização usando uma variedade de variedades de API com suporte nas várias linguagens de programação que incluem Python. Os gráficos InterInteractive podem ser facilmente usados ​​junto com vários acessórios robustos por meio do site principal plot.ly. Para utilizar o Plotly no modelo de trabalho, você terá que configurar as chaves API disponíveis corretamente. Os gráficos são processados ​​no lado do servidor e, uma vez executados com sucesso, começarão a aparecer na tela do navegador.

14 NLTK:

A forma longa do NLTK é o Natural Language ToolKit. Conforme indicado por seu nome, a biblioteca é útil na realização de tarefas de processamento de linguagem natural. No início, foi criado para promover modelos de ensino junto com outras pesquisas habilitadas da PNL, como a teoria cognitiva usada na IA e modelos linguísticos. Tem sido um recurso de sucesso em sua área e impulsiona inovações de inteligência artificial do mundo real. Usando o NLTK, você pode realizar operações como lematização, marcação de texto, regressão, criação de árvore de corpus, raciocínio semântico, reconhecimento de entidades nomeadas, tokenização, classificações e uma variedade de outras tarefas difíceis relacionadas à IA. Agora, o trabalho desafiador precisará de grandes blocos de construção, como análise semântica, resumo e automação. Mas esse trabalho se tornou mais fácil e pode ser facilmente realizado usando o NLTK.

15 Gensim :

É uma biblioteca de código aberto baseada em Python que permite a modelagem de tópicos e computação de vetores espaciais usando uma variedade de ferramentas implementadas. compatível com o grande teste e permite uma operação eficiente e processamento na memória. Ele utiliza os módulos SciPy e NumPy para fornecer um manuseio fácil e eficiente do ambiente. Gensim utiliza texto digital não estruturado e o processa usando algoritmos embutidos como word2vec, Latent Dirichlet Allocation (LDA), Hierarchical Dirichlet Processes (HDP) e Latent Semantic Analysis (LSA).

16 Scrapy:

Scrapy também é conhecido como bots de aranha. Scrapy é uma biblioteca de ciência de dados responsável por rastrear os programas e recuperar dados estruturados de aplicativos da web. Scrapy é uma biblioteca de código aberto escrita em Python. Trata-se de uma estrutura completa com potencial para coletar dados por meio de APIs e atuar como um rastreador. Você pode escrever códigos usando o Scrapy, reutilizar programas universais e desenvolver rastreadores escalonáveis ​​para os aplicativos. ele é criado em uma classe spider que contém instruções para o rastreador.

17 Modelos de estatísticas:

Statsmodels é outra biblioteca Python e é responsável por fornecer módulos de exploração usando vários métodos para executar asserções e análises estatísticas. Ele usa modelos lineares robustos, séries temporais, modelos de análise, técnicas de regressão e modelos de escolha discreta, tornando-se assim proeminente entre bibliotecas de ciência de dados semelhantes. Ele vem com uma função de plotagem para a análise estatística para alcançar resultados de alto desempenho durante o processamento de grandes conjuntos de dados estatísticos.

18 Kivy:

Esta é outra biblioteca Python de código aberto que fornece uma interface de usuário natural que pode ser acessada facilmente no Linux, Windows ou Android. A biblioteca de código aberto é licenciada pelo MIT e é bastante útil na construção de aplicativos móveis junto com aplicativos multitoque. No início, a biblioteca foi desenvolvida para o Kivy iOS e vinha com recursos como uma biblioteca gráfica. Amplo suporte é fornecido ao hardware com teclado, mouse e uma variedade de widgets. Você também pode usar o Kivy para criar widgets personalizados, aplicando-o como uma linguagem intermediária.

19 PyQt:

Outro kit de ferramentas de vinculação Python para ser usado como uma interface de usuário de plataforma cruzada é o PyQt. PyQt está sendo implementado como o plugin Python. É um aplicativo gratuito licenciado sob a Licença Pública Geral (GNU). Ele vem com cerca de 440 classes e mais de 6.000 funções para tornar a experiência do usuário mais simples. PyQt tem classes para acessar bancos de dados SQL, classes de controladores X ativos, um analisador XML, suporte a SVG e vários outros recursos úteis para reduzir os desafios do usuário.

20 OpenCV:

Esta biblioteca foi projetada para impulsionar o crescimento do desenvolvimento de aplicativos de computação em tempo real. A biblioteca é criada pela Intel e a plataforma de código aberto é licenciada com BSD. É gratuito para uso por qualquer pessoa. O OpenCV vem com kits de ferramentas de recursos 2D e 3D, robótica móvel, reconhecimento de gestos, SFM, classificador Naive Bayes, árvores de aumento de gradiente, aumento de AR, rastreamento de movimento, segmentação, reconhecimento de face e algoritmos de identificação de objeto. Embora o OpenCV seja escrito usando C ++, ele fornecerá vinculação com Python, Octave e Java.

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