В нескольких секторах Python имеет большое и быстро растущее сообщество разработчиков с открытым исходным кодом. Невероятная широта библиотек с открытым исходным кодом, созданных сообществом разработчиков открытого исходного кода, является одной из наиболее важных причин привлекательности Python. Одна из наших целей — подготовить примеры, упражнения, проекты (EEP) и тематические исследования реализации, которые предоставят вам интересное, сложное и приятное введение в программирование на Python, а также практические занятия по науке о данных, основные направления науки о данных. инструменты и многое другое. Вы будете удивлены, узнав, как многого можно добиться, написав всего несколько строк кода. В таблице ниже перечислены некоторые из самых популярных библиотек для обработки данных.
Статистика и научные вычисления
NumPy (числовой Python) — Python не имеет встроенной структуры данных массива. Он использует списки, которые удобны, но медленны. Для представления списков и матриц NumPy включает более эффективную структуру данных ndarray, а также алгоритмы обработки таких структур данных.
SciPy (Scientific Python). Основанный на NumPy, SciPy добавляет подпрограммы для научной обработки, такие как интегралы, дифференциальные уравнения, дополнительная обработка матриц и многое другое. scipy.org контролирует SciPy и NumPy.a
StatsModels — поддерживает оценку статистической модели, статистические тесты и исследование статистических данных.
Манипуляции и анализ данных
Pandas — очень популярная библиотека для работы с данными. Pandas широко использует функцию ndarray NumPy. Серии (одномерные) и DataFrames являются двумя наиболее важными структурами данных (двумерными).
Визуализация
Matplotlib — пакет для визуализации и построения графиков, допускающий широкие возможности настройки. Обычный, точечный, гистограммный, контурный, круговой, колчан, сетка, полярная ось, трехмерный и текстовый графики входят в число поддерживаемых типов графиков.
Seaborn — высокоуровневая библиотека визуализации на основе Matplotlib. Seaborn улучшает внешний вид ваших визуализаций, вводит новые визуализации и позволяет создавать их с меньшим количеством кода.
Машинное обучение, глубокое обучение и обучение с подкреплением
scikit-learn — лучшая библиотека для машинного обучения. Машинное обучение является подмножеством ИИ. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, ориентированное на нейронные сети.
Keras — одна из самых простых в использовании библиотек глубокого обучения. Keras работает поверх TensorFlow (Google), CNTK (когнитивный инструментарий Microsoft для глубокого обучения) или Theano (Университет Монреаля).
TensorFlow — это наиболее широко используемая библиотека глубокого обучения, созданная Google. Для повышения производительности TensorFlow использует GPU (графические процессоры) или проприетарные TPU Google (тензорные процессоры). TensorFlow имеет решающее значение в ИИ и аналитике больших данных, где существуют огромные требования к обработке. Вы будете использовать версию Keras, включенную в TensorFlow.
OpenAI Gym — библиотека и среда для разработки, тестирования и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением.
Если вы хотите сделать Data Scientist своей будущей профессией,
Наша миссия состоит в том, чтобы сделать вас специалистом по данным, готовым к работе в отрасли, по низкой в отрасли стоимости приема с гарантией многообещающей работы Data Mastery под руководством инструктора.
свяжитесь с нами по https://www.datamastery.io/