Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất được các chuyên gia khoa học dữ liệu và nhà phát triển phần mềm sử dụng cho các dự án khoa học dữ liệu. Nó có thể được sử dụng để dự đoán kết quả, tự động hóa nhiệm vụ, hợp lý hóa quy trình và cung cấp thông tin chi tiết về doanh nghiệp.
Dưới đây là danh sách các thư viện Python quan trọng nhất cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu, bao gồm các lĩnh vực như xử lý dữ liệu, mô hình hóa và trực quan hóa.
Mục lục
1. Khai thác dữ liệu
1.1. Scrapy
Một trong những thư viện khoa học dữ liệu Python phổ biến nhất, Scrapy giúp xây dựng các chương trình thu thập thông tin (spider bots) có thể truy xuất dữ liệu có cấu trúc từ web – ví dụ: URL hoặc thông tin liên hệ. Đó là một công cụ tuyệt vời để thu thập dữ liệu được sử dụng, chẳng hạn như các mô hình học máy Python.
Các lập trình viên sử dụng nó để thu thập dữ liệu từ các API. Framework này tuân theo nguyên tắc không lặp lại chính mình trong thiết kế giao diện của nó. Do đó, công cụ này truyền cảm hứng cho người dùng viết mã có thể tái sử dụng để xây dựng và mở rộng các trình thu thập thông tin lớn.
1.2. BeautifulSoup
BeautifulSoup là một thư viện thực sự phổ biến khác để thu thập thông tin web và thu thập dữ liệu. Nếu bạn muốn thu thập dữ liệu có sẵn trên một số trang web nhưng không thông qua CSV hoặc API thích hợp, BeautifulSoup có thể giúp bạn thu thập dữ liệu và sắp xếp dữ liệu đó thành định dạng bạn cần.
2. Xử lý dữ liệu và mô hình hóa
2.1. NumPy
NumPy (Numerical Python) là một công cụ hoàn hảo cho tính toán khoa học và thực hiện các phép toán mảng cơ bản và nâng cao.
Thư viện cung cấp nhiều tính năng tiện dụng thực hiện các thao tác trên n-mảng và ma trận trong python. Nó giúp xử lý các mảng lưu trữ các giá trị của cùng một kiểu dữ liệu và làm cho việc thực hiện các phép toán trên mảng (và vector hóa của chúng) dễ dàng hơn. Trên thực tế, việc vector hóa các phép toán trên kiểu mảng NumPy giúp tăng hiệu suất và tăng tốc thời gian thực thi.
2.2. SciPy
Thư viện hữu ích này bao gồm các module cho đại số tuyến tính, tích hợp, tối ưu hóa và thống kê. Chức năng chính của nó được xây dựng dựa trên NumPy, vì vậy các mảng của nó sử dụng thư viện này. SciPy hoạt động hiệu quả cho tất cả các loại dự án lập trình khoa học (khoa học, toán học và kỹ thuật). Nó cung cấp các quy trình số hiệu quả như tối ưu hóa số, tích hợp và các quy trình khác trong module con. Tài liệu phong phú giúp làm việc với thư viện này thực sự dễ dàng.
2.3. Pandas
Pandas là một thư viện được tạo ra để giúp các nhà phát triển làm việc với dữ liệu “labeled” và “relational” một cách trực quan. Nó dựa trên hai cấu trúc dữ liệu chính: “Chuỗi” (một chiều, giống như danh sách các mục) và “Khung dữ liệu” (hai chiều, giống như một bảng có nhiều cột). Pandas cho phép chuyển đổi cấu trúc dữ liệu thành các đối tượng DataFrame, xử lý dữ liệu bị thiếu và thêm / xóa các cột khỏi DataFrame, đưa vào các tệp bị thiếu và vẽ dữ liệu bằng biểu đồ hoặc hộp biểu đồ. Đây là điều bắt buộc phải có để xử lý dữ liệu, thao tác và trực quan hóa.
2.4. Keras
Keras là một thư viện tuyệt vời để xây dựng mạng nơ-ron và mô hình hóa. Nó rất dễ sử dụng và cung cấp cho các nhà phát triển một mức độ mở rộng tốt. Thư viện tận dụng các gói khác (Theano hoặc TensorFlow) làm phụ trợ của nó. Hơn nữa, Microsoft đã tích hợp CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit – Bộ công cụ nhận thức của Microsoft) để phục vụ như một chương trình phụ trợ khác. Đây là một lựa chọn tuyệt vời nếu bạn muốn thử nghiệm nhanh chóng bằng cách sử dụng các hệ thống nhỏ gọn – phương pháp thiết kế tối giản thực sự mang lại hiệu quả!
2.5. SciKit-Learn
Đây là một tiêu chuẩn công nghiệp cho các dự án khoa học dữ liệu dựa trên Python. Scikits là một nhóm các gói trong SciPy Stack được tạo ra cho các chức năng cụ thể – ví dụ: xử lý hình ảnh. Scikit-learning sử dụng các phép toán của SciPy để hiển thị giao diện ngắn gọn cho các thuật toán máy học phổ biến nhất.
Các chuyên gia học dữ liệu sử dụng nó để xử lý các tác vụ máy học và khai thác dữ liệu tiêu chuẩn như phân cụm, hồi quy, lựa chọn mô hình, giảm kích thước và phân loại. Nó còn có các hữu ích khác là đi kèm với tài liệu chất lượng và cung cấp hiệu suất cao.
2.6. PyTorch
PyTorch là một framework hoàn hảo cho các chuyên gia khoa học dữ liệu muốn thực hiện các nhiệm vụ học sâu một cách dễ dàng. Công cụ này cho phép thực hiện tính toán tensor với tăng tốc GPU. Nó cũng được sử dụng cho các tác vụ khác – ví dụ, để tạo đồ thị tính toán động và tính toán độ dốc tự động. PyTorch dựa trên Torch, là một thư viện học sâu mã nguồn mở được triển khai bằng C, với trình bao bọc trong Lua.
2.7. TensorFlow
TensorFlow là một framework Python phổ biến dành cho học máy và học sâu, được phát triển tại Google Brain. Đây là công cụ tốt nhất cho các tác vụ như nhận dạng đối tượng, nhận dạng giọng nói và nhiều công việc khác. Nó giúp làm việc với các mạng nơ-ron nhân tạo cần xử lý nhiều tập dữ liệu. Thư viện bao gồm các trình trợ giúp lớp khác nhau (tflearn, tf-slim, skflow), làm cho nó thậm chí còn nhiều chức năng hơn. TensorFlow liên tục được mở rộng với các phiên bản phát hành mới – bao gồm các bản sửa lỗi cho các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn hoặc các cải tiến trong việc tích hợp TensorFlow và GPU.
2.8. XGBoost
Sử dụng thư viện này để triển khai các thuật toán học máy trong framework Gradient Boosting. XGBoost có tính di động, linh hoạt và hiệu quả. Nó cung cấp khả năng tăng cường cây parallel giúp các nhóm giải quyết nhiều vấn đề về khoa học dữ liệu. Một ưu điểm khác là các nhà phát triển có thể chạy cùng một mã trên các môi trường phân tán chính như Hadoop, SGE và MPI.
3. Trực quan hóa dữ liệu
3.1. Matplotlib
Đây là một thư viện khoa học dữ liệu tiêu chuẩn giúp tạo ra các trực quan hóa dữ liệu như biểu đồ và biểu đồ hai chiều (biểu đồ, biểu đồ phân tán, biểu đồ tọa độ phi Descartes). Matplotlib là một trong những thư viện vẽ biểu đồ thực sự hữu ích trong các dự án khoa học dữ liệu – nó cung cấp một API hướng đối tượng để nhúng các biểu đồ vào ứng dụng.
Nhờ có thư viện này mà Python có thể cạnh tranh với các công cụ khoa học như MatLab hoặc Mathematica. Tuy nhiên, các nhà phát triển cần viết nhiều mã hơn bình thường trong khi sử dụng thư viện này để tạo hình ảnh trực quan nâng cao. Lưu ý rằng các thư viện vẽ sơ đồ phổ biến hoạt động liền mạch với Matplotlib.
3.1. Seaborn
Seaborn dựa trên Matplotlib và phục vụ như một công cụ học máy Python hữu ích, nhằm trực quan hóa các mô hình thống kê – bản đồ nhiệt và các loại trực quan khác dùng để tóm tắt dữ liệu và mô tả các phân phối tổng thể. Khi sử dụng thư viện này, bạn sẽ được hưởng lợi từ bộ sưu tập hình ảnh trực quan phong phú (bao gồm cả những hình ảnh phức tạp như chuỗi thời gian, biểu đồ chung và sơ đồ violin).
3.2. Bokeh
Thư viện này là một công cụ tuyệt vời để tạo các hình ảnh trực quan tương tác và có thể mở rộng bên trong các trình duyệt bằng cách sử dụng các widget JavaScript. Bokeh hoàn toàn độc lập với Matplotlib. Nó tập trung vào tính tương tác và trình bày trực quan thông qua các trình duyệt hiện đại – tương tự như Tài liệu theo hướng dữ liệu (d3.js). Nó cung cấp một tập hợp các biểu đồ, khả năng tương tác (như liên kết các ô hoặc thêm các tiện ích JavaScript) và kiểu dáng.
3.3. Plotly
Công cụ dựa trên web này để trực quan hóa dữ liệu cung cấp nhiều đồ họa hữu ích – bạn có thể tìm thấy chúng trên trang web http://Plot.ly. Thư viện hoạt động rất tốt trong các ứng dụng web tương tác. Những người tạo ra nó đang mở rộng thư viện với đồ họa và tính năng mới để hỗ trợ nhiều chế độ xem được liên kết, hoạt ảnh và tích hợp xuyên âm.
3.4. Pydot
Thư viện này giúp tạo ra các đồ thị có định hướng và không có định hướng. Nó đóng vai trò như một giao diện cho Graphviz (được viết bằng Python thuần túy). Bạn có thể dễ dàng hiển thị cấu trúc của đồ thị với sự trợ giúp của thư viện này. Điều đó rất hữu ích khi bạn đang phát triển các thuật toán dựa trên mạng nơ-ron và cây decisions.
4. Kết
Danh sách này không bao gồm toàn bộ các thư viện Python có. Hệ sinh thái Python cung cấp nhiều công cụ khác có thể hữu ích cho công việc khoa học dữ liệu. Các chuyên gia khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm tham gia vào các dự án khoa học dữ liệu sử dụng Python sẽ sử dụng nhiều công cụ này vì chúng rất cần thiết để xây dựng các mô hình ML hiệu suất cao bằng Python.
Ngôn ngữ Python ngày càng phổ biến hơn thế giới với cộng đồng hỗ trợ mạnh mẽ, thư viện phong phú. Chính vì vậy mà nhiều người khi có ý định theo đuổi nghề lập trình sẽ tìm hiểu và lựa chọn Python làm nền tảng kiến thức đầu tiên. Mong rằng danh sách này phần nào hỗ trợ cho các bạn lập trình viên có định hướng học Lập trình Python.
Nguồn: Internet – Thangtn