برترین کتابخانه های پایتون برای علم داده در سال 2024
https://www.reddit.com/r/DevArt/comments/1dijfiv/top_python_libraries_for_data_science_in_2024/
چشم انداز علم داده همواره در حال تحول است و به روز ماندن با جدیدترین ابزارها برای هر دانشمند داده بسیار مهم است. پایتون به لطف اکوسیستم قوی کتابخانه هایش که تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و وظایف یادگیری عمیق را ساده می کند، همچنان زبان غالب در این زمینه است. در اینجا نگاهی به برترین کتابخانه های پایتون برای علم داده در سال 2024 داریم.
1. پانداها
پانداها سنگ بنای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها هستند. شی DataFrame آن امکان مدیریت کارآمد مجموعه داده های بزرگ را فراهم می کند و به روز رسانی های اخیر عملکرد و قابلیت استفاده را بهبود بخشیده است. در سال 2024، پانداها همچنان برای کارهایی مانند تمیز کردن داده ها، تبدیل و تجزیه و تحلیل ضروری هستند.
-
ویژگی های کلیدی:
- دستکاری داده ها با استفاده از آبجکت های DataFrame و Series.
- گروه قدرتمند بر اساس عملیات و تجمع.
- ادغام با سایر کتابخانه های علوم داده مانند Matplotlib و Seaborn.
2. NumPy
NumPy پایه و اساس محاسبات علمی در پایتون است. پشتیبانی از آرایه ها و ماتریس های چند بعدی بزرگ به همراه مجموعه ای از توابع ریاضی برای کار بر روی این آرایه ها را فراهم می کند.
-
ویژگی های کلیدی:
- محاسبات آرایه و پخش کارآمد.
- جبر خطی، تبدیل فوریه و قابلیت های اعداد تصادفی.
- قابلیت همکاری با کتابخانه های دیگر مانند Pandas، SciPy و Scikit-learn.
3. Scikit-Learn
Scikit-Learn کتابخانه ای برای یادگیری ماشین در پایتون است. ابزارهای ساده و کارآمدی را برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل داده ارائه می دهد و برای مبتدیان و متخصصان با تجربه قابل دسترسی است.
-
ویژگی های کلیدی:
- مجموعه ای جامع از الگوریتم های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت.
- ابزارهایی برای انتخاب مدل، اعتبار سنجی و ارزیابی.
- خطوط لوله برای خودکارسازی گردش کار یادگیری ماشین.
4. تنسورفلو و کراس
TensorFlow با API سطح بالای Keras خود همچنان در یادگیری عمیق پیشرو است. TensorFlow 2.x گام های مهمی در ساده سازی توسعه و استقرار مدل برداشته است.
-
ویژگی های کلیدی:
- ساخت مدل آسان با APIهای متوالی و کاربردی Keras.
- آموزش و استقرار توزیع شده مقیاس پذیر.
- پشتیبانی از TensorFlow Lite، TensorFlow.js و TensorFlow Extended (TFX).
5. PyTorch
PyTorch به دلیل نمودار محاسباتی پویا و سهولت استفاده، محبوبیت زیادی به دست آورده است، و آن را در میان محققان و پزشکان مورد علاقه قرار داده است.
-
ویژگی های کلیدی:
- نمودار محاسباتی پویا برای انعطاف پذیری و اشکال زدایی بصری.
- پشتیبانی قوی جامعه و اسناد گسترده.
- ادغام با ابزارهای دیگر مانند ONNX برای صادرات مدل ها به چارچوب های مختلف.
6. Matplotlib و Seaborn
Matplotlib و Seaborn برای تجسم داده ها در پایتون ضروری هستند. در حالی که Matplotlib قابلیت های ترسیم گسترده ای را ارائه می دهد، Seaborn رسم آماری را با یک رابط سطح بالا ساده می کند.
7. XGBoost
XGBoost یک چارچوب قدرتمند برای تقویت گرادیان است که به طور مداوم عملکرد برتر را در مسابقات یادگیری ماشین و برنامه های کاربردی عملی نشان داده است.
-
ویژگی های کلیدی:
- کارایی و مقیاس پذیری بالا.
- منظم سازی برای جلوگیری از نصب بیش از حد.
- پشتیبانی از محاسبات موازی و توزیع شده
8. ترانسفورماتورهای صورت در آغوش کشیدن
کتابخانه Transformers Hugging Face با ارائه مدل های از پیش آموزش دیده ای که می توانند به راحتی برای کارهای مختلف NLP تنظیم شوند، انقلابی در پردازش زبان طبیعی (NLP) ایجاد کرده است.
-
ویژگی های کلیدی:
- مدل های از پیش آموزش دیده برای طیف گسترده ای از وظایف NLP مانند طبقه بندی متن، ترجمه و پاسخ به سؤال.
- APIهای با کاربرد آسان برای آموزش مدل و استنتاج.
- جامعه بزرگ و فعال که به بهبود مستمر کمک می کند.
9. میز
Dask برای محاسبات موازی طراحی شده است و به ویژه برای مدیریت مجموعه داده های بزرگی که در حافظه قرار نمی گیرند مفید است.
-
ویژگی های کلیدی:
- کد پایتون را از لپ‌تاپ به خوشه مقیاس می‌دهد.
- عملیات NumPy، Pandas و Scikit-learn را موازی می کند.
- با چارچوب های محاسباتی توزیع شده مانند Kubernetes ادغام می شود.
10. توطئه
Plotly یک کتابخانه گرافیکی تعاملی است که ایجاد نمودارهای تعاملی و با کیفیت انتشار را آسان می کند.
-
ویژگی های کلیدی:
- نمودارهای تعاملی که می توانند در برنامه های وب جاسازی شوند.
- پشتیبانی از طیف گسترده ای از انواع نمودار از جمله نمودارهای سه بعدی.
- ادغام با نوت بوک های Jupyter و Dash برای ایجاد برنامه های کاربردی وب تحلیلی.
نتیجه
اکوسیستم پایتون برای علم داده غنی است و به طور مداوم در حال تکامل است. به‌روز ماندن با این کتابخانه‌های برتر تضمین می‌کند که به بهترین ابزارها برای مقابله با هر چالش علم داده در سال 2024 مجهز شده‌اید. چه در حال دستکاری داده‌ها با پاندا باشید، چه مدل‌های یادگیری ماشینی با Scikit-Learn بسازید، یا در حال غواصی در عمق باشید. یادگیری با TensorFlow یا PyTorch، این کتابخانه ها عملکرد و عملکرد مورد نیاز شما را ارائه می دهند.
این کتابخانه ها، که توسط جوامع پر جنب و جوش و اسناد گسترده پشتیبانی می شوند، برای هر دانشمند داده ای که به دنبال ماندن در خط مقدم این حوزه است، ضروری است.
