Hoy en día, Python se ha convertido en el primer idioma preferido de todos, especialmente cuando se trata de DATOS en todas partes. Nunca ha decepcionado a nadie cuando se trata de análisis de datos, visualización, extracción de datos, etc. El único propósito de su amplio usuario es su lenguaje sencillo que facilita la realización de diversas tareas y así es como ha ganado popularidad en los últimos años. Al ser un lenguaje de programación de código abierto, Python también se creó con amplios conjuntos de bibliotecas que son perfectamente adecuadas para los científicos de datos y esto les permite realizar casi cualquier tarea sin problemas.
Hoy , Python tiene alrededor de 137000 bibliotecas en sí mismo y es probable que agregue más en el futuro. En este artículo, discutiremos las 5 principales bibliotecas de Python que se utilizan principalmente para el análisis de Big Data. Así que vamos a verlos uno por uno:
1. TensorFlow
Es un marco de código abierto muy utilizado por científicos de datos de todo el mundo. Con la ayuda de TensorFlow , un programador puede usar el flujo de datos y métodos de programación alternativos para realizar las diferentes tareas centradas en el entrenamiento y la interferencia de las redes neuronales profundas y, además, permite a los científicos de datos desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático con la ayuda de varias herramientas. y recursos Fue creada por Google en 2015 y actualmente ocupa el puesto de biblioteca más utilizada en todo el mundo. Además de esto, hay ciertos factores a tener en cuenta al elegir TensorFlow y seguramente esto podría ser útil para usted:
- Elimina las posibilidades de error en un 60%
- Es altamente escalable y se puede implementar fácilmente.
- Con la ayuda de su estructura de datos, puede identificar fácilmente la estructura utilizando 3 criterios principales, es decir , rango, tipo y forma .
- En su sistema de canalización, se pueden entrenar múltiples redes neuronales y la GPU, creando eventualmente un sistema a gran escala.
2. pandas
El desarrollo de panda comenzó entre 2008 y la primera versión se publicó en 2012 , que se convirtió en el marco de código abierto más popular presentado por Wes McKinney . La demanda de Pandas ha crecido enormemente en los últimos años e incluso hoy en día, si se toman en cuenta los comentarios colectivos, Panda será su primera opción sin ninguna duda. El nombre «Panda» se derivó de » Datos de panel «, que es un término econométrico para conjuntos de datos. También permite a los científicos de datos crear estructuras de datos tabulares, multidimensionales y ciertas estructuras de datos diferentes. Aparte de esto, hay otras características clave del panda que lo hacen tan popular entre los científicos de datos, échales un vistazo:
- Panda ofrece un rendimiento de alta velocidad en la fusión de datos
- Con la ayuda de Panda, los científicos de datos pueden alinear e integrar fácilmente el manejo de datos de los que faltan.
- Panda ofrece a los desarrolladores crear funciones propias y ejecutarlas en diferentes series de datos
- Panda también contiene un alto nivel de estructura de datos y herramientas de manipulación.
3. Número
Inicialmente, cuando los desarrolladores necesitaban realizar cálculos numéricos, NumPy se introdujo en Data Science. Actualmente está registrado bajo la licencia BSD (Berkeley Source Distribution) que lo hace de libre uso. Numpy permite a los usuarios realizar casi cualquier cálculo computacional, incluso el álgebra lineal se puede lograr fácilmente usando NumPy. A menudo se denomina herramienta de procesamiento de arrays de uso general y ayuda a los usuarios a mejorar el rendimiento deficiente al ofrecer objetos multidimensionales (arrays y métricas) para que la operación pueda realizarse sin problemas. Además de esto, NumPy también brinda los siguientes beneficios a los científicos de datos en diferentes enfoques, algunos de ellos son:
- Al ser un paquete de procesamiento de arrays y métricas de propósito general y, lo que es más importante, las arrays en NumPy pueden ser unidimensionales o multidimensionales.
- También puede realizar operaciones complejas (álgebra lineal, transformada de Fourier, etc.) y para eso NumPy tiene diferentes módulos para cada conjunto de funciones complejas.
- NumPy es tan flexible que puede trabajar fácilmente con diferentes idiomas usando sus funciones. Por lo tanto, las funciones de NumPy le permiten integrarse con otros lenguajes que también incluyen funciones entre plataformas.
- NumPy lleva funciones de transmisión, lo que significa que si está trabajando en una array de cualquier forma desigual, resaltará/transmitirá la forma de las arrays más pequeñas según las más grandes.
4. matplotlib
Se utiliza como gráfico de trazado 2D en el lenguaje de programación python. Además de esto, matplotlib también se puede usar para crear histogramas, espectros de potencia, gráficos de error, etc. Matplotlib también ofrece una API orientada a objetos que ayuda a integrar esos gráficos en las aplicaciones. Fue presentado por primera vez en 2002 por John D. Hunter bajo una licencia BSD y fue lanzado públicamente en 2003 . Además de esto, también ofrece algunas características clave extensas que se pueden considerar al elegir el análisis de big data:
- Ayuda a comprender mejor la visualización de datos, el análisis de datos y otras perspectivas de datos.
- Los scripts de Matplotlib ya están estructurados y el desarrollador no necesita realizar la codificación completa y sus scripts pueden superponerse hasta dos API a la vez.
- Como se discutió anteriormente, Matplotlib ofrece una API orientada a objetos para incrustar gráficos en aplicaciones que utilizan kits de herramientas GUI de propósito general como Tkinter, wxPython, etc.
- Matplotlib es compatible con una amplia gama de tipos de back-end y de salida, lo que significa que su salida no se basará en el sistema operativo que esté utilizando en ese momento.
5. SciPy
Abreviado como Science Python , SciPy es una biblioteca computacional científica que generalmente usa NumPy. Ofrece más funciones de utilidad que permiten una mejor visualización, optimización, etc. Además de esto, es una plataforma de código abierto, lo que significa que cualquiera puede usar SciPy sin restricciones. Aunque está escrito en python, también contiene ciertos elementos de programación C. Si busca la tendencia, hoy en día los científicos de datos de todo el mundo la utilizan a menudo y ha ganado popularidad no solo al ofrecer cálculos complejos y fáciles de usar, sino que también es una de las mejores opciones, especialmente para los principiantes que desean entrar en la industria de la ciencia de datos. Sin embargo, hay algunos otros factores a considerar antes de sumergirse en él:
- Es de código abierto bajo licencia BSD y numFORCE, lo que significa que cualquiera puede usarlo libre y abiertamente.
- Puede manejar grandes conjuntos de datos con la misma eficacia y eficiencia.
- NumPy tiene poco que envidiar a otros entornos especializados para el análisis y cálculo de datos (como R o MATLAB).
- Ayuda a resolver ecuaciones diferenciales que incluyen álgebra lineal y la transformada de Fourier.