A continuación, veremos 5 librerías de Python que puedes usar en este 2021 para tus desarrollos. Claro está, no podemos olvidar a las legendarias NumPy y Pandas, pero además de estas dos existen otras propuestas bastante interesantes. Veamos algunas de ellas.
TensorFlow para Python
La librería de TensorFlow es una de las más populares de Python para implementar redes neuronales. Utiliza matrices multidimensionales,
también conocidas como tensores, que permiten realizar varias operaciones en una entrada en particular. Dado que es de naturaleza altamente
paralela, puede entrenar múltiples redes neuronales y GPU para modelos altamente eficientes y escalables. Esta característica de
TensorFlow también se llama canalización.
Keras, librería de aprendizaje profundo.
Keras se utiliza principalmente para crear modelos de aprendizaje profundo, específicamente redes neuronales. Está construido sobre
TensorFlow y Theano y te permite crear redes neuronales de manera muy simple. Dado que Keras genera un gráfico computacional
utilizando la infraestructura de back-end, es relativamente lento en comparación con otras bibliotecas.
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Como su nombre indica, SciPy se utiliza principalmente por sus funciones científicas y funciones matemáticas derivadas de NumPy. Algunas funciones útiles que proporciona esta biblioteca son funciones estadísticas, funciones de optimización y funciones de procesamiento de señales. Para resolver ecuaciones diferenciales y proporcionar optimización, incluye funciones para calcular integrales numéricamente. Algunas de las aplicaciones que hacen que SciPy sea importante son el procesamiento de imágenes multidimensional y su capacidad para resolver transformadas de Fourier y ecuaciones diferenciales. Debido a sus algoritmos optimizados, puede realizar cálculos de álgebra lineal de manera muy robusta y eficiente.
Modelos de estadísticas para Python
Statsmodels es una gran biblioteca para realizar estadísticas intensas. Esta biblioteca multifuncional es una combinación de
diferentes bibliotecas de Python, tomando sus características gráficas y funciones de Matplotlib, para el manejo de datos usa
Pandas, para el manejo de fórmulas similares a R usa Pasty y se basa en NumPy y SciPy. Específicamente, es útil para crear modelos
estadísticos, como OLS, y también para realizar pruebas estadísticas.
Plotly
Otra biblioteca interesante es Plotly, que es definitivamente una herramienta imprescindible para crear visualizaciones,
ya que es extremadamente poderosa, fácil de usar y tiene la gran ventaja de poder interactuar con las visualizaciones. Junto
con Plotly está Dash, que es una herramienta que le permite crear cuadros de mando dinámicos utilizando visualizaciones de Plotly.
Dash, que es una interfaz de Python basada en la web que elimina la necesidad de JavaScript en este tipo de aplicaciones web analíticas
y le permite ejecutar estos gráficos en línea y fuera de línea.
Construida sobre Matplotlib, Seaborn es una biblioteca eficaz para crear diferentes visualizaciones. Una de las características más importantes de Seaborn es la creación de imágenes de datos amplificados. Algunas de las correlaciones que inicialmente no son obvias se pueden mostrar en un contexto visual, lo que permite a los científicos de datos comprender los modelos de manera más adecuada. Debido a sus temas personalizables e interfaces de alto nivel, proporciona visualizaciones de datos extraordinarias y bien diseñadas, lo que hace que las parcelas sean muy atractivas que, más adelante, también se pueden mostrar a las partes interesadas.
Como mencionamos anteriormente, hay más de 5 librerías para Python que vale la pena explorar.
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