Dữ liệu được coi là một trong những tài sản có giá trị nhất đối với bất kỳ doanh nghiệp nào nếu được tận dụng một cách hiệu quả. Khi khối lượng dữ liệu của bất kỳ doanh nghiệp nào tăng lên, khả năng thực hiện phân tích chất lượng và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn cũng tăng lên. Với sự gia tăng sự phụ thuộc của các doanh nghiệp vào việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, họ không ngừng tìm cách khai thác giá trị từ dữ liệu của mình để giúp họ tăng doanh thu và thích ứng với các xu hướng thị trường mới.
Do đó, hầu hết các doanh nghiệp trên toàn thế giới đã bắt đầu dựa vào Khoa học dữ liệu và Phân tích để thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu của họ. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn sự hiểu biết toàn diện về 6 Thư viện Python tốt nhất cho Khoa học Dữ liệu .
Mục lục
Giới thiệu về Python
Python là một trong những Ngôn ngữ lập trình đa năng phổ biến nhất được phát hành vào năm 1991 và được tạo ra bởi Guido Van Rossum. Nó có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng như Phát triển web phía máy chủ, Kịch bản hệ thống, Khoa học dữ liệu và phân tích, Phát triển phần mềm, v.v.
Python là một ngôn ngữ lập trình tương tác, được thông dịch, hướng đối tượng kết hợp các ngoại lệ, mô-đun, gõ động, liên kết động, lớp, loại dữ liệu động cấp cao, v.v. Nó cũng có thể được sử dụng để thực hiện các lệnh gọi hệ thống tới hầu hết tất cả các Các hệ điều hành.
Thông tin thêm về Python có thể được tìm thấy tại đây .
Hiểu các tính năng chính của Python
Một số tính năng nổi tiếng nhất của Python như sau:
- Miễn phí và mã nguồn mở: Python được cung cấp miễn phí cho mọi người và có thể dễ dàng tải xuống và cài đặt từ trang web chính thức . Mã nguồn mở có nghĩa là mã nguồn có sẵn một cách công khai. Điều này giúp người dùng có đủ kiến thức có thể thực hiện các thay đổi đối với mã theo các trường hợp sử dụng của doanh nghiệp và yêu cầu của sản phẩm.
- Dễ viết và dễ đọc: Python được coi là một ngôn ngữ rất thân thiện với người mới bắt đầu và do đó, hầu hết những người có kiến thức lập trình cơ bản có thể dễ dàng học cú pháp Python trong vài giờ.
- Cấp cao: Trong khi sử dụng Python, các nhà phát triển không cần phải có bất kỳ thông tin nào về Kiến trúc hệ thống hoặc quản lý việc sử dụng bộ nhớ theo cách thủ công. Tất cả điều này được tự động xử lý bởi Trình thông dịch Python.
- Di động: Mã Python được viết trên một hệ thống có thể dễ dàng được chuyển sang hệ thống khác và có thể chạy mà không gặp bất kỳ sự cố nào.
- Đã thông dịch: Mã Python được Trình thông dịch xử lý trong thời gian chạy. Điều này có nghĩa là người dùng không cần phải biên dịch mã và sau đó chạy nó tương tự như các ngôn ngữ lập trình khác như Java, C / C ++, v.v.
- Hướng đối tượng: Python cũng hỗ trợ Mô hình lập trình hướng đối tượng cho phép người dùng viết mã có thể đọc và sử dụng lại.
Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu
Khoa học dữ liệu có thể được định nghĩa là lĩnh vực nghiên cứu kết hợp Kỹ năng lập trình, Kiến thức về Toán học và Thống kê và Kiến thức chuyên môn về lĩnh vực để rút ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa từ dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu thường tận dụng các thuật toán Máy học và hệ thống Trí tuệ nhân tạo (AI) để thực hiện các tác vụ thường yêu cầu trí tuệ con người. Đổi lại, các thuật toán này có thể xác định các mẫu và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu mà các nhà phân tích và doanh nghiệp có thể tận dụng để lập kế hoạch chiến lược trong tương lai của họ. Các nhà khoa học dữ liệu thường có kinh nghiệm chuyên sâu về những điều sau:
- Lĩnh vực kinh doanh
- Thống kê và xác suất
- Khoa học máy tính
- Giao tiếp bằng văn bản và bằng lời nói
6 thư viện Python tốt nhất cho khoa học dữ liệu
1) Thư viện Python cho Khoa học Dữ liệu: NumPy
NumPy là viết tắt của Numerical Python và là một thư viện Python cần thiết cho tính toán khoa học. Nó được sử dụng rộng rãi cho các ứng dụng Học máy và Học sâu. Tất cả các thuật toán học máy đều phức tạp về mặt tính toán và do đó, yêu cầu các hoạt động mảng đa chiều. Nhà NumPy hỗ trợ các đối tượng mảng đa chiều lớn và cũng cung cấp nhiều công cụ để làm việc với chúng.
Một số Thư viện Khoa học Dữ liệu phổ biến nhất dành cho Python, chẳng hạn như Pandas, SciKit-Learn, Matplotlib, v.v., được xây dựng dựa trên NumPy.
Thông tin thêm về NumPy có thể được tìm thấy tại đây .
2) Thư viện Python cho Khoa học Dữ liệu: Pandas
Pandas được coi là một trong những thư viện Python phổ biến nhất cho Thao tác và Phân tích Dữ liệu. Gấu trúc sử dụng khung dữ liệu để giữ dữ liệu cần thiết trong bộ nhớ. Nó cho phép người dùng viết các tập lệnh đơn giản có thể giúp thực hiện tất cả các ETL được yêu cầu bằng cách sử dụng các hoạt động Python .
Hạn chế lớn nhất của việc sử dụng Pandas là nó được thiết kế chủ yếu như một công cụ Phân tích dữ liệu và do đó, lưu trữ tất cả dữ liệu trong bộ nhớ để thực hiện các hoạt động cần thiết. Điều này dẫn đến các vấn đề về hiệu suất khi kích thước của tập dữ liệu tăng lên và không được coi là phù hợp với các ứng dụng Dữ liệu lớn.
Thông tin thêm về Gấu trúc có thể được tìm thấy tại đây .
3) Thư viện Python cho Khoa học Dữ liệu: Matplotlib
Matplotlib là một trong những thư viện Vẽ đồ họa và Trực quan Dữ liệu đa nền tảng phổ biến nhất cho Python. Nó cũng có một phần mở rộng số được gọi là NumPy. Matplotlib được phát triển bởi John Hunter và hiện được coi là một giải pháp thay thế Mã nguồn mở mạnh mẽ cho MATLAB. Thư viện Python này có thể được các nhà phát triển sử dụng để tạo nhiều hình ảnh trực quan hóa dữ liệu tĩnh, tương tác hoặc động.
Một tập lệnh Matplotlib trong Python có thể dễ dàng được cấu trúc sao cho một vài dòng mã là đủ trong hầu hết các trường hợp để tạo ra một biểu đồ dữ liệu trực quan. Lớp kịch bản Matplotlib chứa hai API:
- API Pyplot là một hệ thống phân cấp của các đối tượng mã Python và có thể được tham khảo bằng cách sử dụng matplotlib.pyplot .
- Một tập hợp API OO (Hướng đối tượng) gồm các đối tượng cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào các lớp phụ trợ của Matplotlib và có thể được lắp ráp linh hoạt hơn pyplot.
Thông tin thêm về Matplotlib có thể được tìm thấy tại đây .
4) Thư viện Python cho Khoa học Dữ liệu: SciKit-Learn
Scikit-Learn (Sklearn) được phát triển bởi David Cournapeau vào năm 2007 như một dự án Google Summer of Code và là một thư viện được sử dụng rộng rãi cho Học máy bằng Python. Thư viện này chứa nhiều công cụ hiệu quả dành cho Mô hình thống kê và Học máy. Nó chủ yếu được viết bằng Python và được xây dựng dựa trên SciPy, NumPy và Matplotlib. Scikit-Learn hiện cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập vào một loạt các thuật toán Học máy được giám sát và không giám sát thông qua một giao diện mạnh mẽ bằng Python.
Ngăn xếp Scikit-Learn bao gồm NumPy, SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy và Pandas. Tất cả các thư viện này cùng nhau cho phép người dùng triển khai các mô hình Hồi quy, Phân loại và Phân cụm. Người dùng cũng có thể tận dụng Scikit-Learn để thực hiện Xử lý trước dữ liệu và Lựa chọn mô hình.
Thông tin thêm về Scikit-Learn có thể được tìm thấy tại đây .
5) Thư viện Python cho Khoa học Dữ liệu: TensorFlow
TensorFlow là một thư viện Mã nguồn mở dành cho tính toán số phức tạp, Máy học và Trí tuệ nhân tạo quy mô lớn được phát triển bởi nhóm Google Brain. TensorFlow chứa một số lượng lớn các mô hình và thuật toán Máy học và Học sâu mạnh mẽ và cho phép các nhà phát triển truy cập chúng thông qua các API mạnh mẽ. Nó thúc đẩy Python để cung cấp cho các nhà phát triển một API front-end thuận tiện để xây dựng các ứng dụng với framework trong khi thực thi các ứng dụng đó bằng C ++ hiệu suất cao trong nội bộ.
TensorFlow cũng cung cấp cho các nhà phát triển khả năng tạo một biểu đồ tính toán trong đó mỗi nút trong biểu đồ đại diện cho một phép toán và mỗi kết nối đại diện cho một số dữ liệu. Do đó, các nhà phát triển phải chỉ tập trung vào logic tổng thể của ứng dụng thay vì xử lý các chi tiết cấp thấp như tìm ra các cách thích hợp để tạo đầu ra của một chức năng và chuyển nó làm đầu vào cho chức năng khác.
Thông tin thêm về Tensorflow có thể được tìm thấy tại đây .
6) Thư viện Python cho Khoa học Dữ liệu: Keras
Keras là một API Deep Learning cấp cao, được phát triển bởi Francois Chollet và được phát hành vào năm 2015. Đây là một thư viện phần mềm Nguồn mở cung cấp giao diện cho TensorFlow và cho phép các nhà phát triển thực hiện các thử nghiệm nhanh với Deep Neural Networks. Nó cũng hỗ trợ cho nhiều tính toán mạng nơ ron phụ trợ.
Keras được coi là tương đối dễ học và làm việc vì nó cung cấp cho các nhà phát triển giao diện người dùng Python mạnh mẽ cùng với mức độ trừu tượng cao trong khi có tùy chọn triển khai nhiều phụ trợ để tính toán. Mặc dù điều này làm cho Keras chậm hơn so với nhiều khung công tác Deep Learning khác, nhưng nó vẫn được ưa thích hơn vì nó rất thân thiện với người mới bắt đầu. Keras cung cấp các tiện ích để biên dịch mô hình học sâu, trực quan hóa đồ thị và phân tích tập dữ liệu phức tạp. Hơn nữa, nó cung cấp nhiều tập dữ liệu được gắn nhãn sẵn mà người dùng có thể dễ dàng nhập và thực hiện các thao tác cần thiết trực tiếp trên đó.
Thông tin thêm về Keras có thể được tìm thấy tại đây .
Chúng tôi chuyên cung cấp những khoá học về Phân tích dữ liệu, đăng ký ngay để nhận được tư vấn chi tiết lộ trình dành riêng cho bạn nhé!