10 Bibliotecas de python para la ciencia de los datos

10 Bibliotecas de python para la ciencia de los datos

La popularidad de la pitón como elección del desarrollador ha ido en aumento desde los últimos años. El lenguaje de programación ha sido clasificado como el número uno por el IEEE Spectrum en 2017. Si estás planeando construir tu carrera en el campo técnico, este es el mejor momento para aprender Python ya que es útil en el desarrollo web, DevOps y ciencia de los datos.

La adopción de la pitón se reconoce sobre todo en el aprendizaje automático, la ciencia de los datos y las investigaciones conexas. El Python como lenguaje de propósito general puede manejar eficazmente la minería y el procesamiento de datos, los algoritmos de aprendizaje automático/aprendizaje profundo y la visualización de datos, lo que lo convierte en una opción para los científicos de datos.

Python tiene un lugar dentro de la comunidad de ciencias de los datos debido a su rico depósito de bibliotecas de ciencias de los datos. Las funciones y objetos importantes para tareas relevantes están agrupados en paquetes. Las bibliotecas son un conjunto de tales paquetes que luego se importan en los scripts.

Para iniciarse en la ciencia de los datos en Python, hay que familiarizarse con estas bibliotecas para realizar desde las tareas básicas hasta las más avanzadas de la ciencia de los datos. Hemos compilado una lista de estas bibliotecas aquí, de las que uno debe obtener el conocimiento de trabajo. Más documentación sobre estas bibliotecas está disponible en el cuaderno de IPython, también conocido como el Cuaderno de Jupyter.

Bibliotecas básicas

NumPy

10 Bibliotecas de python para la ciencia de los datosNumPy es una biblioteca fundamental para realizar cualquier tipo de computación científica. El objeto principal de esta biblioteca son matrices multidimensionales con un conjunto de rutinas que realizan operaciones lógicas, estadísticas y matemáticas. NumPy ordena todo tipo de tipos de datos en matrices, lo que facilita la manipulación y la buena integración con las bases de datos. También puede realizar transformaciones de Fourier, álgebra lineal, generación de números aleatorios y cambio de forma de la matriz.

Muchas de las bibliotecas utilizan NumPy para las funciones básicas de entrada y salida. NumPy no tiene potentes funcionalidades de análisis de datos, pero sienta las bases para ello. Combinado con SciPy y Matplotlib, puede utilizarse para cálculos técnicos que se explican más adelante.

SciPy

10 Bibliotecas de python para la ciencia de los datosSciPy significa Scientific Python y es básicamente una biblioteca construida sobre NumPy, lo que sugiere que se usan juntos. Para entender las funciones de SciPy, es esencial entender cómo se pueden manipular las formas de la matriz y los tipos de datos. SciPy comprende submódulos específicos para cada tarea como scipy.linalg, scipy.fftback, etc. para realizar rutinas de alto nivel en álgebra lineal, interpolación, cálculos de transformadas de Fourier, optimización, etc. Dado que las tareas de aprendizaje de las máquinas se basan en gran medida en el álgebra lineal y en métodos estadísticos, el conocimiento de SciPy es esencial.

Pandas

10 Bibliotecas de python para la ciencia de los datosPandas es un paquete básico que proporciona estructuras de datos para trabajar con todo tipo de datos. Es una de las herramientas de análisis de datos más poderosas que se utiliza en varios dominios como las finanzas, la economía, la estadística, etc. Puede realizar eficazmente las funciones básicas de los datos, desde la carga hasta el modelado y el análisis.

Los pandas pueden convertir fácilmente las estructuras de datos en marcos de datos (datos en 2-D) y manipular los datos dentro de ellos. Los pandas facilitan el manejo de los datos que faltan y también la alineación automática de los datos. Realiza funciones como la adición de filas o columnas, el restablecimiento y la eliminación de índices, el giro y la remodelación de los marcos de datos, entre otras. Al final, los pandas también permiten exportar la tabla a Excel o a cualquier otra base de datos SQL.

Visualización de datos

Matplotlib

10 Bibliotecas de python para la ciencia de los datosComo su nombre indica, se trata de una biblioteca de trazado en la que el submódulo pyplot() se utiliza ampliamente para trazar los valores obtenidos mediante el paquete ndarray. El matplotlob.pyplot es un conjunto de comandos que realizan un trazado 2D como el que se realiza en Matlab. Se utiliza para producir gráficos básicos que cuando se combinan con ciertos conjuntos de herramientas gráficas como PyQt pueden producir gráficos de aspecto más avanzado como gráficos de dispersión, espectrogramas, histogramas, gráficos de carcaj, etc.

Seaborn

10 Bibliotecas de python para la ciencia de los datosSeaborn es también una herramienta de visualización de datos basada en Matplotlib que crea atractivas tablas y gráficos estadísticos. Matplotlib también puede ser usado para personalizar las gráficas creadas por Seaborn. Tiene funciones para ajustar y visualizar modelos de regresión lineal, trazar datos de series de tiempo que internamente realiza operaciones en matrices y marcos de datos junto con la agregación para producir los gráficos de resultados correctos. Sin embargo, es importante comprender que Seaborn no es un sustituto de Matplotlib, sino un complemento de éste.

Bokeh y Plotly son también algunas herramientas de visualización poderosas que son independientes de matlplotlib y son principalmente conjuntos de herramientas basadas en la web.

Aprendizaje a distancia/aprendizaje profundo

SciKit-Aprender

10 Bibliotecas de python para la ciencia de los datosScikit-learn es una biblioteca esencial de aprendizaje de máquinas que permite realizar un aprendizaje supervisado y no supervisado en conjuntos de datos de tamaño medio. Esta biblioteca está construida sobre SciPy. Tanto NumPy como SciPy deben ser instalados antes de empezar a usar SciKit. NumPy y SciPy se centran en la manipulación de datos, mientras que SciKit se centra en la modelización de estos datos. Todo tipo de algoritmos como la regresión y la clasificación, la reducción de la dimensionalidad, los métodos de ensamblaje y las funciones de extracción de características se pueden realizar usando scikit-learn.

Theano

10 Bibliotecas de python para la ciencia de los datosTheano permite al usuario definir, optimizar y evaluar las operaciones matemáticas que implican conjuntos multidimensionales de manera eficiente como en NumPy. También es una biblioteca fundamental para tareas de aprendizaje profundo en Python. Es una potente librería que es un compilador matemático que combina las librerías nativas como BLAS y el compilador de C para ejecutarse en la GPU y la CPU. Theano para el aprendizaje profundo no se utiliza de forma independiente, sino que se envuelve con librerías como Keras o Lasagne para construir modelos que mejoran en gran medida la velocidad de cálculo.

Keras

10 Bibliotecas de python para la ciencia de los datosKeras es una librería para modelar redes neuronales artificiales que funcionan sobre Theano o TensorFlow que se ejecuta en su backend. Fue diseñada principalmente para experimentar en redes neuronales profundas y no es un marco de aprendizaje de máquina de extremo a extremo como la biblioteca SciKit.

Keras puede construir una red neuronal en forma de un modelo secuencial que no es más que un montón de capas de las que está hecha principalmente una red neuronal. Los datos se preparan en tensores que se dan en la capa de entrada junto con una función de activación adecuada y la última capa se considera la capa de salida. Keras ha simplificado con éxito la síntesis de las RNA.

Tensorflow

10 Bibliotecas de python para la ciencia de los datosEs relativamente una nueva biblioteca para el aprendizaje de la máquina y fue desarrollada por Google como un motor detrás de su entorno para el entrenamiento de las redes neuronales. Las aplicaciones de alto perfil de Google como Google Translate fueron construidas usando TensorFlow. También mejora la computación tanto en la CPU como en la GPU. TensorFlow compite con Theano en cuanto a la preferencia como biblioteca de backend donde los pros y los contras difieren en función de sus aplicaciones. Tiene un sistema de nodos multicapa que facilita el trabajo en grandes conjuntos de datos; sin embargo, la velocidad de ejecución puede ser un poco más lenta que la de Theano.

Procesamiento del lenguaje natural

Juego de herramientas de lenguaje natural (NLTK)

10 Bibliotecas de python para la ciencia de los datosNLTK consiste en un conjunto de bibliotecas utilizadas para tareas simbólicas y estadísticas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural (PNL). El procesamiento del lenguaje natural se utiliza cuando hay una interacción entre el hombre y la máquina. El PNL se utiliza principalmente para la segmentación de temas, la minería de opiniones y el análisis de sentimientos, entre otras cosas. El NLTK permite realizar una serie de tareas de PNL como la conversión de fichas, la clasificación, el etiquetado, el análisis sintáctico, el análisis semántico de los datos de entrada, etc. Ayuda a convertir las palabras escritas en vectores estructurando los datos de entrada y los procesos de conversión de fichas.

Notas finales

Existen varias alternativas a las bibliotecas mencionadas para las tareas mencionadas. Sin embargo, estas son las bibliotecas que han ganado popularidad en el mundo de la ciencia de los datos. Además de las bibliotecas mencionadas, los científicos de datos también deben conocer las bibliotecas de minería de datos como BeautifulSoup, Scrapy, Pattern for web crawling que no se explicó aquí pero que son de mucha importancia.

Un científico de datos o un experto en aprendizaje de máquinas debe ser experto en estas bibliotecas primarias, y el mejor lugar para dominarlas es entender primero su documentación. Si bien la documentación dará una comprensión básica de cómo se utilizan con los ejemplos, hay que practicarlos con diferentes conjuntos de datos para hacerse con el tema. Después de todo, la práctica hace al hombre perfecto. ¿No es así? Así que, ¡sigan aprendiendo!

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