Python, como lenguaje, se ha convertido en la necesidad del momento. Hace de todo, desde crear, administrar y automatizar sitios web hasta analizar y gestionar datos. Sus verdaderas funcionalidades pasan a primer plano cuando los analistas de datos, los ingenieros de datos y los científicos de datos confían en Python para hacer lo que les pidan sus datos.
El nombre de Python se ha convertido en sinónimo de ciencia de datos, ya que se usa ampliamente para administrar y obtener información de los crecientes formularios de datos.
Su serie de bibliotecas es solo la punta del iceberg; muchos científicos de datos están comenzando a utilizar las bibliotecas disponibles con solo hacer clic en un botón.
¿Cómo pueden ayudar las bibliotecas de Python con la ciencia de datos?
Python es un lenguaje de programación versátil y multifacético que continúa apaciguando a la gente con su sintaxis fácil de usar, vastas matrices de bibliotecas para propósitos específicos y una extensa lista de aplicaciones analíticas funcionalidades.
La mayoría de las bibliotecas de Python son útiles para realizar análisis detallados, visualizaciones, computación numérica e incluso aprendizaje automático. Dado que la ciencia de datos tiene que ver con el análisis de datos y la computación científica, Python ha encontrado un nuevo hogar para sí mismo dentro de su seno.
Algunas de las mejores bibliotecas de ciencia de datos incluyen:
- Pandas
- NumPy
- Scikit-Learn
- Matplotlib
- Seaborn
Analicemos cada biblioteca para ver qué ofrece cada opción a los científicos de datos en ciernes.
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1. Pandas
La biblioteca de análisis de datos de Python o Pandas es probablemente una de las bibliotecas más comunes utilizadas en Python. Su flexibilidad, agilidad y serie de funciones la han convertido en una de las bibliotecas más queridas dentro de Python.
Dado que la ciencia de datos comienza con la disputa, la manipulación y el análisis de datos, la biblioteca Pandas brinda una mano de apoyo para hacer que sus funcionalidades sean aún más útiles. La biblioteca se trata de leer, manipular, agregar y visualizar datos y convertir todo en un formato fácil de entender.
Puede conectar bases de datos CSV, TSV o incluso SQL y crear un marco de datos con Pandas. Un marco de datos es relativamente simétrico a una tabla de software estadístico o incluso a una hoja de cálculo de Excel.
Pandas en pocas palabras
Aquí hay algunas cosas que abarcan las funcionalidades de Pandas en pocas palabras:
- Indexar, manipular, renombrar, ordenar y fusionar fuentes de datos dentro de marcos de datos
- Puede agregar, actualizar o eliminar columnas de un marco de datos fácilmente
- Asignar archivos faltantes, manejar datos faltantes o NAN
- Trace la información de su marco de datos con histogramas y diagramas de caja
En resumen, la biblioteca Pandas forma la base sobre la que descansa la esencia misma de los conceptos de ciencia de datos de Python.
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2. NumPy
Como el nombre encapsula adecuadamente, NumPy se usa ampliamente como una biblioteca de procesamiento de matrices. Dado que puede administrar objetos de matriz multidimensionales, se utiliza como contenedor para evaluaciones de datos multidimensionales.
Las bibliotecas NumPy constan de una serie de elementos, cada uno de los cuales es del mismo tipo de datos. Una tupla de números enteros positivos separa idealmente estos tipos de datos. Las dimensiones se conocen como ejes, mientras que el número de ejes se conoce como rangos. Una matriz en NumPy se clasifica como ndarray.
Si tiene que realizar varios cálculos estadísticos o trabajar en diferentes operaciones matemáticas, NumPy será su primera opción. Cuando empiece a trabajar con matrices en Python, se dará cuenta de lo bien que funcionan sus cálculos y de que todo el proceso es fluido, ya que el tiempo de evaluación se reduce considerablemente.
¿Qué puedes hacer con NumPy?
NumPy es amigo de todos los científicos de datos, simplemente por las siguientes razones:
- Realice operaciones básicas de matriz como sumar, restar, dividir, aplanar, indexar y remodelar matrices
- Utilice matrices para procedimientos avanzados, incluido el apilado, la división y la transmisión.
- Trabajar con operaciones de álgebra lineal y fecha y hora
- Ejercita las capacidades estadísticas de Python con las funciones de NumPy, todo con una sola biblioteca
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3. Scikit-Learn
El aprendizaje automático es una parte integral de la vida de un científico de datos, especialmente porque casi todas las formas de automatización parecen derivar sus conceptos básicos de las eficiencias del aprendizaje automático.
Scikit-Learn es efectivamente la biblioteca nativa de aprendizaje automático de Python, que ofrece a los científicos de datos los siguientes algoritmos:
- SVM
- Bosques aleatorios
- Agrupación de K-medias
- Agrupación espectral
- Desplazamiento medio y
- Validación cruzada
Efectivamente, SciPy, NumPy y otros paquetes científicos relacionados dentro de Python extraen inferencias de programas como Scikit-Learn. Si está trabajando con los matices de Python de los algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados, debe recurrir a Scikit-Learn.
Adéntrese en el mundo de los modelos de aprendizaje supervisado, incluido Naive Bayes, o agrúpese los datos sin etiquetar con KMeans; la decisión es tuya.
¿Qué se puede hacer con Scikit-Learn?
SciKit-Learn es un juego de pelota muy diferente en conjunto, ya que sus características son bastante diferentes del resto de bibliotecas con Python.
Esto es lo que puede hacer con este Scikit-Learn
- Clasificación
- Agrupación
- Regresión
- Reducción dimensional
- Selección de modelo
- Preprocesamiento de datos
Dado que la discusión se ha alejado de la importación y manipulación de datos, es esencial tener en cuenta que Scikit-Learn modelos datos y no manipular en cualquier forma. Las inferencias extraídas de estos algoritmos forman un aspecto importante de los modelos de aprendizaje automático.
4. Matplotlib
Las visualizaciones pueden llevar sus datos a lugares, ayudarlo a crear historias, figuras 2D e incrustar gráficos en aplicaciones, todo con la biblioteca Matplotlib. La visualización de datos puede tener diferentes formas, que van desde histogramas, diagramas de dispersión, diagramas de barras, diagramas de área e incluso diagramas de sectores.
Cada opción de trazado tiene su relevancia única, lo que lleva la idea de visualización de datos a un nivel superior.
Además, puede usar la biblioteca Matplotlib para crear las siguientes formas de gráficos con sus datos:
- Gráficos circulares
- Parcelas de tallo
- Gráficos de contorno
- Parcelas de carcaj
- Espectrogramas
5. Seaborn
Seaborn es otra biblioteca de visualización de datos dentro de Python. Sin embargo, la pregunta pertinente es, ¿en qué se diferencia Seaborn de Matplotlib? Aunque ambos paquetes se comercializan como paquetes de visualización de datos, la diferencia real radica en el tipo de visualizaciones que puede realizar con estas dos bibliotecas.
Para empezar, con Matplotlib, solo puede crear gráficos básicos, incluidas barras, líneas, áreas, dispersión, etc. Sin embargo, con Seaborn, el nivel de visualizaciones se eleva un poco, ya que puede crear una variedad de visualizaciones con menor complejidad y menos sintaxis.
En otras palabras, puede trabajar en sus habilidades de visualización y desarrollarlas en función de los requisitos de su tarea con Seaborn.
¿Cómo le ayuda Seaborn?
- Determine sus relaciones entre varias variables para establecer una correlación.
- Calcule estadísticas agregadas con variables categóricas
- Trazar modelos de regresión lineal para desarrollar variables dependientes y sus relaciones.
- Trace cuadrículas de múltiples parcelas para derivar abstracciones de alto nivel
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Trabajar inteligentemente con bibliotecas de Python
La naturaleza de código abierto de Python y las eficiencias impulsadas por paquetes contribuyen en gran medida a ayudar a los científicos de datos a realizar diversas funciones con sus datos. Desde la importación y el análisis hasta las visualizaciones y las adaptaciones de aprendizaje automático, hay algo para cada tipo de programador.
¿Quiere aprender Python pero no sabe por dónde empezar? Comience su viaje de programación aprendiendo primero estos comandos fundamentales.
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