Existen una gran cantidad de bibliotecas que facilitan enormemente las librerias en tu desarrollo Python. Quizá, los más populares sean Pandas y NumPy, pero aún hay más. De hecho, algunas son realmente interesantes, como Keras, que puede construir una red neuronal en forma de modelo secuencial que no es más que una pila de capas de las que se compone principalmente una red neuronal. Los datos se preparan en tensores que se dan en la capa de entrada junto con una función de activación adecuada y la última capa se considera la capa de salida. Keras ha simplificado con éxito la síntesis de ANN. Con todo, aún hay más, como veremos a continuación.
Una librería en programación es como una caja de herramientas llena de funciones y códigos ya hechos que puedes usar para no tener que escribir todo desde cero. Por ejemplo, si quieres hacer un gráfico, en lugar de programarlo tú mismo paso por paso, puedes usar una librería que ya tenga todo listo para que solo tengas que darle tus datos.
En lenguajes como Python o R, las librerías te ahorran mucho trabajo y permiten hacer cosas complejas de manera rápida, como analizar datos, crear gráficos, trabajar con inteligencia artificial o construir sitios web.
Para integrar una librería en Python, primero debes asegurarte de que esté instalada en tu computadora. Esto se hace utilizando una herramienta llamada pip, que permite descargar e instalar librerías fácilmente. Por ejemplo, si quieres instalar la librería pandas, simplemente debes escribir en la consola el comando pip install pandas. Una vez instalada, el siguiente paso es importarla en tu código usando la palabra clave import. Esto le dice a Python que quieres utilizar esa librería en tu programa. Por ejemplo, puedes escribir import pandas as pd, donde pd es un nombre corto que usarás para llamar las funciones de pandas. Después de importarla, ya puedes aprovechar todas las funciones que trae la librería para facilitar tu trabajo, como leer archivos de datos, hacer cálculos o crear gráficos, entre muchas otras cosas.
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Es una biblioteca relativamente nueva para el aprendizaje automático y fue desarrollada por Google como motor detrás de su entorno para entrenar redes neuronales. Las aplicaciones de alto perfil, como Google Translate, se crearon utilizando TensorFlow. También mejora el cálculo tanto en CPU como en GPU. TensorFlow compite con Theano en términos de preferencia como biblioteca de backend, donde los pros y los contras difieren según sus aplicaciones. Tiene un sistema de nodos multicapa que facilita el trabajo en grandes conjuntos de datos; sin embargo, la velocidad de ejecución puede ser un poco más lenta que la de Theano.
Para el procesamiento natural del lenguaje existen otras herramientas, como el Kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK) Este trabaja facilitando el desarrollo cuando se trata de interacción hombre-máquina. La PNL se utiliza principalmente para la segmentación de temas, la minería de opiniones y el análisis de sentimientos, por nombrar algunos. NLTK permite una serie de tareas de PNL como tokenización, clasificación, etiquetado, análisis sintáctico, análisis semántico de datos de entrada, etc. Ayuda a convertir palabras escritas en vectores al estructurar los datos de entrada y los procesos de tokenización. Por lo tanto, las criptomonedas también se benefician de los desarrollos en Python.
Existen varias alternativas a las bibliotecas mencionadas anteriormente para las tareas mencionadas. Sin embargo, estas son las bibliotecas de Python que han ganado popularidad en el mundo de la ciencia de datos. Además de las mencionadas anteriormente, los científicos de datos también deben conocer las bibliotecas de minería de datos como BeautifulSoup, Scrapy, Pattern para rastreo web que no se explicaron aquí pero que son de mucha importancia.
Un científico de datos o un experto en aprendizaje automático debe ser experto en estas bibliotecas primarias de librerias en tu desarrollo Python y el mejor lugar para dominarlas es comprender primero su documentación. Si bien la documentación dará una comprensión básica de cómo se usan con ejemplos, se debe practicar con diferentes conjuntos de datos para conocer el tema. Después de todo, la práctica hace al maestro y no es diferente con Python.
Por lo tanto, para hacer más eficiente el desarrollo, es necesario empaparse con las diferentes librerías de Python, pues esto, al final de cuentas, se traduce en una programación de mejor calidad, con un menor esfuerzo.
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