En este artículo, hablaremos sobre las librerías de Python más populares para trabajar como científico de dato así, como poder desarrollar algoritmo de Machine Learning que solucionen problemas complejos del mundo real:
1. Pandas
Pandas es una librería de software libre de Python para el análisis y procesamiento de datos. Se creó como un proyecto de librería comunitaria y se publicó originalmente alrededor de 2008.
Proporciona varias estructuras de datos y operaciones potentes y fáciles de usar para procesar datos en forma de tablas numéricas y series temporales. Pandas también tiene varias herramientas para leer y escribir datos entre estructuras de datos en memoria y diferentes formatos de archivo.
En resumen, es perfecto para la manipulación rápida y sencilla de datos, la agregación de datos, la lectura y escritura de datos y la visualización de datos. Pandas también puede tomar datos de varios tipos de archivos como CSV, Excel, etc. o una base de datos SQL y crear un objeto de Python llamado marco de datos. Un marco de datos contiene filas y columnas y puede ser utilizado para la manipulación de datos con operaciones como join, merge, group by.
2. Numpy
NumPy es una librería de software libre de Python para el cálculo numérico de datos, que se suele representar con grandes matrices y matrices multidimensionales.
Estas matrices multidimensionales son los objetos principales de NumPy, cuyas dimensiones se llaman ejes y el número de ejes se llama rango. NumPy también proporciona varias herramientas para trabajar con estos arrays y funciones matemáticas de alto nivel para manipular estos datos con álgebra lineal, transformadas de Fourier, cálculo de números aleatorios, etc. Algunas de las operaciones básicas de arrays que se pueden realizar con NumPy incluyen la adición, el corte, la multiplicación, la reducción, la remodelación y la indexación de los arrays. Otras funciones avanzadas incluyen apilar los arrays, dividirlos en secciones, enviar arrays, etc.
3. SciPy
SciPy es una librería de software libre para la computación científica y la ingeniería de datos.
Se creó como un proyecto de librería comunitaria y se publicó originalmente alrededor de 2001 La librería SciPy se basa en el objeto de matriz NumPy y forma parte de la pila NumPy que también incluye otras librerías y herramientas de computación científica como Matplotlib, SymPy, Pandas, etc. La pila NumPy tiene una serie de características para la computación científica y técnica.
NumPy tiene usuarios que también utilizan aplicaciones similares como GNU Octave, MATLAB, GNU Octave, Scilab, etc. SciPy permite diversas tareas de computación científica que realizan la optimización de datos, la integración de datos, la interpolación de datos y la modificación de datos utilizando el álgebra lineal y las transformadas de Fourier, la generación de números aleatorios, funciones especiales, etc. Al igual que NumPy, las matrices multidimensionales son los objetos principales en SciPy, proporcionados por el propio módulo NumPy.
4. Scikit-learn
Scikit-learn es una librería de software libre para codificar el aprendizaje automático, principalmente en el lenguaje de programación Python. Fue desarrollado originalmente como un proyecto de Google Summer of Code por David Cournapeau y publicado originalmente en junio de 2007.
Scikit-learn se basa en otras librerías de Python como NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, etc. y, por lo tanto, ofrece plena interoperabilidad con estas librerías. Aunque Scikit-learn está escrito principalmente en Python, también ha utilizado Cython para escribir algunos algoritmos centrales para mejorar el rendimiento. Con Scikit-learn, se pueden implementar varios modelos para el aprendizaje automático supervisado y no supervisado en Scikit-learn, como la clasificación, la regresión, el apoyo a las máquinas vectoriales, los bosques aleatorios, los vecinos más cercanos, el Bayes ingenuo, los árboles de decisión, la agrupación, etc.
5. TensorFlow
TensorFlow es una plataforma gratuita de código abierto con una amplia gama de herramientas, librerías y recursos de inteligencia artificial. Fue desarrollada por el equipo de Google Brain y lanzada el 9 de noviembre de 2015.
Con TensorFlow, puedes crear y entrenar fácilmente modelos de aprendizaje automático con APIs de alto nivel como Keras. También ofrece múltiples niveles de abstracción para que puedas elegir la opción que necesitas para tu modelo. TensorFlow también te permite desplegar modelos de aprendizaje automático en cualquier lugar de la nube, en el navegador o en tu propio dispositivo. Deberías usar TensorFlow Extended (TFX) si quieres la experiencia completa, TensorFlow Lite si quieres usarlo en dispositivos móviles, y TensorFlow.js si quieres entrenar y desplegar modelos en entornos JavaScript. TensorFlow está disponible para las APIs de Python y C, así como para C ++, Java, JavaScript, Go, Swift, etc., pero sin garantía de compatibilidad con las APIs anteriores. Los paquetes de terceros también están disponibles para MATLAB , C # , Julia, Scala, R, Rust, etc.
6. Keras
Keras es una librería de redes neuronales gratuita y de código abierto escrita en Python. Fue creada principalmente por François Chollet, un ingeniero de Google, y publicada el 27 de marzo de 2015.
Fue creada para ser fácil de usar, extensible y modular, y soporta la experimentación en redes neuronales profundas. Por ello, puede ejecutarse sobre otras librerías y lenguajes como TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R, etc. Keras dispone de varias herramientas que facilitan el trabajo con diferentes tipos de datos de imagen y texto para su codificación en redes neuronales profundas . También hay varias implementaciones de los bloques de construcción de redes neuronales como capas, optimizadores, funciones de activación, objetivos, etc. Se pueden realizar varias acciones con Keras, como crear capas de funciones personalizadas.
¿Con qué librerías sueles trabajar más?
¡Te leemos en comentarios!
Recuerda que puedes aprender mucho más con nuestro Máster en Programación avanzada en Python para Big Data, Hacking y Machine Learning.
