Python, en tant que langage, est devenu le besoin de l'heure. Il fait tout, de la création, de la gestion et de l'automatisation de sites Web à l'analyse et au traitement des données. Ses fonctionnalités les plus réelles sont mises en avant lorsque les analystes de données, les ingénieurs de données et les scientifiques des donnéesfaire confiance à Python pour faire les enchères de leurs données.
Le nom de Python est devenu synonyme de science des données, car il est largement utilisé pour gérer et tirer des enseignements des formulaires de données en plein essor.
Sa série de bibliothèques n'est que la pointe de l'iceberg ; de nombreux scientifiques des données commencent à utiliser les bibliothèques disponibles en un clic.
Comment les bibliothèques de Python peuvent-elles aider avec la science des données ?
Python est un langage de programmation polyvalent et à multiples facettes qui continue d'apaiser les gens avec sa syntaxe simple à utiliser, ses vastes gammes de bibliothèques spécifiques et une longue liste de fonctionnalités analytiques.
La plupart des bibliothèques Python sont pratiques pour effectuer des analyses détaillées, des visualisations, du calcul numérique et même de l'apprentissage automatique. Étant donné que la science des données concerne uniquement l'analyse des données et le calcul scientifique, Python a trouvé une nouvelle place dans son sein.
Certaines meilleures bibliothèques de science des données incluent :
- Pandas
- NumPy
- Scikit-Learn
- Matplotlib
- Seaborn
Discutons de chaque bibliothèque pour voir ce que chaque option offre aux data scientists en herbe.
1. Pandas
Python Data Analysis Library ou Pandas est probablement l'une des bibliothèques les plus couramment utilisées dans Python. Sa flexibilité, son agilité et sa série de fonctions en ont fait l'une des bibliothèques les plus appréciées de Python.
Puisque la science des données commence par la gestion, la manipulation et l'analyse des données, la bibliothèque Pandas prête main forte pour rendre ses fonctionnalités encore plus utiles. La bibliothèque consiste à lire, manipuler, agréger et visualiser des données et à tout convertir en un-pour comprendre le format.
Vous pouvez connecter des bases de données CSV, TSV ou même SQL et créer un bloc de données avec Pandas. Un bloc de données est relativement symétrique à un tableau de logiciel statistique ou même à une feuille de calcul Excel.
Pandas en bref
Voici quelques éléments qui englobent les fonctionnalités de Pandas en un mot :
- Indexer, manipuler, renommer, trier et fusionner des sources de données dans des blocs de données
- Vous pouvez facilement ajouter, mettre à jour ou supprimer des colonnes d'un bloc de données
- Attribuer les fichiers manquants, gérer les données manquantes ou les NAN
- Tracez les informations de votre bloc de données avec des histogrammes et des boîtes à moustaches
En bref, la bibliothèque Pandas constitue la base sur laquelle repose l'essence même des concepts de science des données de Python.
2. NumPy
Comme son nom l'indique bien, NumPy est largement utilisé comme bibliothèque de traitement de tableau. Puisqu'il peut gérer des objets de tableau multidimensionnels, il est utilisé comme conteneur pour les évaluations de données multidimensionnelles.
Les bibliothèques NumPy se composent d'une série d'éléments, dont chacun est du même type de données. Un tuple d'entiers positifs sépare idéalement ces types de données. Les dimensions sont appelées axes, tandis que le nombre d'axes est appelé rangs. Un tableau dans NumPy est classé comme ndarray.
Si vous devez effectuer divers calculs statistiques ou travailler sur différentes opérations mathématiques, NumPy sera votre premier choix. Lorsque vous commencerez à travailler avec des tableaux en Python, vous réaliserez à quel point vos calculs fonctionnent bien et l'ensemble du processus est transparent, car le temps d'évaluation diminue considérablement.
Que pouvez-vous faire avec NumPy ?
NumPy est l'ami de tous les data scientists, simplement pour les raisons suivantes :
- Effectuer des opérations de base sur les tableaux comme ajouter, soustraire, trancher, aplatir, indexer et remodeler des tableaux
- Utilisez des tableaux pour les procédures avancées, y compris l'empilement, le fractionnement et la diffusion
- Travailler avec des opérations d'algèbre linéaire et de date/heure
- Exercez les capacités statistiques de Python avec les fonctions de NumPy, le tout avec une seule bibliothèque
3. Scikit-Apprendre
Le Machine Learning fait partie intégrante de la vie d'un data scientist, d'autant plus que presque toutes les formes d'automatisation semblent dériver leurs bases de l'efficacité du Machine Learning.
Scikit-Learn est effectivement la bibliothèque d'apprentissage automatique native de Python, qui offre aux data scientists les algorithmes suivants :
- SVM
- Forêts aléatoires
- K-means clustering
- Regroupement spectral
- Décalage moyen, et
- Validation croisée
En fait, SciPy, NumPy et d'autres packages scientifiques connexes au sein de Python tirent des inférences de Scikit-Learn. Si vous travaillez avec les nuances de Python d'algorithmes d'apprentissage supervisés et non supervisés, vous devriez vous tourner vers Scikit-Learn.
Plongez dans le monde des modèles d'apprentissage supervisé, y compris Naive Bayes, ou contentez-vous de regrouper des données non étiquetées avec KMeans ; le choix vous appartient.
Que pouvez-vous faire avec Scikit-Learn ?
SciKit-Learn est un jeu de balle très différent, car ses fonctionnalités sont assez différentes du reste des bibliothèques avec Python.
Voici ce que vous pouvez faire avec ce Scikit-Learn
- Classement
- Regroupement
- Régression
- Réduction dimensionnelle
- Sélection du modèle
- Pré-traitement des données
Puisque la discussion s'est éloignée de l'importation et de la manipulation de données, il est essentiel de noter que Scikit-Learn modèlesdonnées et nonmanipulersous n'importe quelle forme. Les inférences tirées de ces algorithmes constituent un aspect important des modèles d'apprentissage automatique.
4. Matplotlib
Les visualisations peuvent emmener vos données, vous aider à créer des histoires, des figures 2D et à intégrer des graphiques dans des applications, le tout avec la bibliothèque Matplotlib. La visualisation des données peut prendre différentes formes, allant des histogrammes, des nuages de points, des graphiques à barres, des graphiques de zone,et même des camemberts.
Chaque option de traçage a sa pertinence unique, faisant ainsi monter d'un cran l'idée de la visualisation des données.
De plus, vous pouvez utiliser la bibliothèque Matplotlib pour créer les formes de graphiques suivantes avec vos données :
- camemberts
- Tracés de tiges
- Tracés de contour
- Tracés de carquois
- Spectrogrammes
5. Né marin
Seaborn est une autre bibliothèque de visualisation de données au sein de Python. Cependant, la question pertinente est de savoir en quoi Seaborn diffère de Matplotlib ? Même si les deux packages sont commercialisés en tant que packages de visualisation de données, la différence réelle réside dans le type de visualisations que vous pouvez effectuer avec ces derniersdeux bibliothèques.
Pour commencer, avec Matplotlib, vous ne pouvez créer que des graphiques de base, y compris des barres, des lignes, des zones, des nuages de points, etc. Cependant, avec Seaborn, le niveau de visualisation est augmenté d'un cran, car vous pouvez créer une variété de visualisationsavec moins de complexité et moins de syntaxes.
En d'autres termes, vous pouvez travailler sur vos compétences de visualisation et les développer en fonction de vos exigences de tâche avec Seaborn.
Comment Seaborn vous aide-t-il ?
- Déterminez vos relations entre diverses variables pour établir une corrélation
- Calculer des statistiques agrégées avec des variables catégorielles
- Tracer des modèles de régression linéaire pour développer des variables dépendantes et leurs relations
- Tracer des grilles multi-traces pour dériver des abstractions de haut niveau
Travailler intelligemment avec les bibliothèques Python
La nature open source de Python et l'efficacité basée sur les packages aident grandement les scientifiques des données à exécuter diverses fonctions avec leurs données. De l'importation et de l'analyse aux visualisations et aux adaptations de l'apprentissage automatique, il y a quelque chose pour chaque type de programmeurlà-bas.
