Aprender ciencia de datos puede ser abrumador. Hay cientos de herramientas y recursos disponibles y no siempre es obvio en qué herramientas deberías centrarte o en qué deberías aprender. La respuesta corta es que debe aprender lo que disfruta porque la ciencia de datos ofrece una amplia gama de habilidades y herramientas. Dicho esto, a continuación veremos algunas de las mejores bibliotecas de Python de Python que se utilizan con más frecuencia en la ciencia de datos. Cabe destacar que no son la únicas, por lo que puedes encontrar alguna otra que te resulte muy útil.
Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.
Según se dice, entre el 70 y el 80 por ciento del trabajo de un científico de datos es comprender y limpiar, también conocido como exploración y manipulación de datos. Pues bien, Pandas se utiliza principalmente para el análisis de datos y es una de las bibliotecas de Python más utilizadas. Proporciona algunas de las herramientas más útiles para explorar, limpiar y analizar sus datos. Con Pandas, se puede cargar, preparar, manipular y analizar todo tipo de datos estructurados. Las bibliotecas de aprendizaje automático también giran en torno a Pandas DataFrames como entrada.
La Biblioteca de NumPy
NumPy se utiliza principalmente por su compatibilidad con matrices N dimensionales. Sus arreglos multidimensionales son 50 veces más
robustos en comparación con las listas de Python, lo que convierte a NumPy en el favorito de los científicos de datos. NumPy también es
utilizado por otras bibliotecas como TensorFlow para su cálculo interno en tensores. NumPy también proporciona funciones rápidas
precompiladas para rutinas numéricas, que pueden ser difíciles de resolver manualmente. Para lograr una mayor eficiencia, NumPy usa
cálculos orientados a arreglos, por lo que trabajar con múltiples clases se vuelve fácil.
Python y Scikit-learn
Scikit-learn es posiblemente la biblioteca más importante de Python para el aprendizaje automático. Después de limpiar y manipular los
datos con Pandas y / o NumPy, scikit-learn se usa para construir modelos de aprendizaje automático, ya que tiene toneladas de herramientas
para el modelado y análisis predictivo.
Hay muchas razones para usar scikit-learn. Por nombrar algunos, puede usar scikit-learn para crear varios tipos de modelos de aprendizaje automático, supervisados y no supervisados, validar la precisión de los modelos y realizar la importancia de las características.
Pasemos a la siguiente librería. Gradio permite crear e implementar aplicaciones web para los modelos de aprendizaje automático en tan solo tres líneas de código. Tiene el mismo propósito que Streamlit o Flask, pero a muchos desarrolladores les ha parecido mucho más rápido y fácil de implementar en un modelo.
Gradio es útil por las siguientes razones: Permite una mayor validación del modelo. Específicamente, permite probar de forma interactiva diferentes entradas en el modelo. Es una buena forma de realizar demostraciones. Además, es fácil de implementar y distribuir porque cualquier persona puede acceder a la aplicación web a través de un enlace público. Esto la convierte en una de las Las mejores bibliotecas de Python más versátiles y accesibles que existen en la actualidad.
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