Python est à son apogée en raison de sa syntaxe facile à comprendre et de ses bibliothèques polyvalentes. Dans cet esprit, en utilisant Outils Python pour la science des données n’est pas surprenant. Les data scientists n’ont pas un travail facile. Ils doivent comprendre des tonnes d’idées complexes et peaufiner les données existantes afin de les interpréter.

Pour faciliter les choses, des outils Python contenant diverses bibliothèques existent pour faire face à ces tâches fastidieuses. Par exemple, les scientifiques des données doivent analyser un grand nombre de données et suivre plusieurs processus pour arriver à leur conclusion. Cela signifie que beaucoup de répétitions sont sans aucun doute en jeu ici – et les outils python sont utiles à ce stade.

Il y a trop de bibliothèques en Python pour être comptées, donc on ne peut pas s’attendre à ce qu’un seul outil Python ait toutes les bibliothèques écrasées. Peut-être que quelque chose comme ça existera dans le futur, mais pour l’instant, regardons les 10 meilleurs et essentiels Outils Python pour la science des données.

01. numpy

Python numérique, également connu sous le nom de Numpy, est l’une des principales bibliothèques Python open source utilisées pour le calcul numérique en masse des données. Le package Numpy est livré avec un objet permettant de travailler avec des tableaux jusqu’à la taille N en une seule fois, ce qui signifie que la quantité de données que l’on peut calculer avec Numpy est infinie et accessible. De plus, l’outil couvre également une variété de fonctions arithmétiques qui le rendent d’autant plus attrayant pour les data scientists.

Spécifications clés

• Des processus statistiques et numériques aléatoires fondamentaux sont inclus pour une analyse des données meilleure et plus pratique.
• La réalisation d’opérations mathématiques en masse est presque instantanée dans Numpy ; la lourde charge ne le ralentit pas.
• Il prend en charge les transformations de Fourier discrètes, qui peuvent être utilisées pour interpoler et nettoyer les données.
• Les matrices exclusives facilitent l’introduction à l’algèbre linéaire, ce qui est crucial pour la science des données.
• Les calculs vectorisés dans les tableaux de dimension N facilitent le bouclage (en C).

02. Vaex

Les DataFrames sont des tableaux de données où chaque colonne contient des informations sur différents champs et chaque ligne implique divers enregistrements. Vaex est sans aucun doute la meilleure bibliothèque DataFrame en Python et est l’un des outils Python essentiels pour la science des données. Il est également très efficace pour économiser des ressources et ne les utiliser qu’en cas de besoin – c’est donc le meilleur dans les situations où la mémoire est limitée.

Spécifications clés

• Vaex prend en charge l’évaluation des données paresseuse ou différée, ce qui signifie qu’il ne fonctionne que sur commande de l’utilisateur.
• Il peut parcourir un milliard de lignes de données chaque seconde, ce qui en fait l’outil python DataFrame le plus rapide.
• Les opérations statistiques de base telles que la moyenne, le mode, la sommation, l’écart type, etc., sont réalisables.
• Peut visualiser de grands ensembles de données en 1D, 2D et 3D, ce qui permet d’interpréter les données de manière beaucoup plus fiable.
• Utilise des tableaux Numpy pour stocker des données dans des colonnes pouvant être mappées en mémoire.

03. Scikit-Learn

Scikit-Learn est l’un des meilleurs outils python qui relient la science des données à l’apprentissage automatique. Il s’agit d’un module qui exploite la puissance de Numpy, Scipy, Matplotlib et Cython pour effectuer des analyses de données et d’autres applications statistiques telles que le clustering, la régression, la sélection de modèles, et bien plus encore. De plus, l’outil possède presque tous les algorithmes d’apprentissage automatique, ce qui le rend plus polyvalent que jamais.

Spécifications clés

• Il regorge de méthodes qui permettent à l’utilisateur de vérifier si les résultats de l’analyse des données sont exacts ou non.
• Possède des algorithmes pour effectuer efficacement de longues opérations mathématiques telles que Gauss-Jordan, Bayesian, Probability trees, etc.
• Utilise des méthodes d’extraction de caractéristiques pour réduire les données inutiles des ensembles de données visuels ou écrits afin d’accélérer les processus d’analyse des données.
• Peut créer des étiquettes de classe discrètes pour séparer les catégories de données, ce qui aide à la reconnaissance des modèles.
• Les fonctionnalités de transformation facilitent la manipulation des données et la prévision des tendances futures.

04. TensorFlow

Matrice est un terme générique qui fait référence aux tenseurs constitués de tableaux ou de vecteurs 2D. Cependant, les tenseurs sont des objets mathématiques un peu comme les matrices mais peuvent stocker des données jusqu’à N nombre de dimensions. Ainsi, les tenseurs peuvent stocker d’énormes quantités de données et les contourner parfaitement. L’open-source TensorFlow L’outil en fait un usage idéal et constitue une excellente contribution à la science des données, tout comme Scikit-Learn.

Spécifications clés

• Il prend en charge la visualisation de modèles de graphiques point à point et se concentre sur les détails qui peuvent aider à interpréter les données avec une grande précision.
• Les colonnes de caractéristiques aident à vectoriser et à transformer les entrées de données pour effectuer des opérations menant aux sorties souhaitées pour les ensembles de données en masse.
• Peut effectuer plusieurs opérations statistiques qui peuvent aider avec les modèles de probabilité bayésiens.
• Le débogage de données en temps réel à partir de modèles graphiques dans un visualiseur est simple et rapide dans TensorFlow.
• Les composants en couches peuvent aider à optimiser l’analyse des données numériques avec des initialiseurs qui aident à maintenir l’échelle de gradient.

05. Dask

Bibliothèques de calcul parallèle en Python, telles que Dask, permettent de décomposer les tâches volumineuses en tâches plus petites pouvant être exécutées simultanément à l’aide de processeurs multicœurs. Il dispose de plusieurs API qui peuvent aider les utilisateurs à utiliser des modèles de science des données de manière sécurisée et évolutive. De plus, l’outil Dask a deux composants – un pour l’optimisation des données planifiées et un pour les extensions de tableau avec des interfaces telles que NumPy ou Pandas.

Spécifications clés

• Exploite NumPy et Pandas DataFrames pour le calcul parallèle lors de l’exécution de tâches lourdes.
• Inclut un objet Dask-Bag qui filtre et cartographie les données pour une collecte de données étendue.
• Il fonctionne sur des algorithmes numériques rapides grâce à la sérialisation et à une durée d’exécution minimale, ainsi qu’en utilisant uniquement les ressources de mémoire nécessaires.
• Dask peut également fonctionner dans un seul processus au lieu de clusters si nécessaire en réduisant l’échelle.
• Les erreurs peuvent être déboguées localement en temps réel puisque le noyau IPython permet à l’utilisateur d’enquêter via un terminal contextuel qui ne suspend pas les autres opérations.

06. Matplotlib

Matplotlib est l’un des éléments essentiels outils python pour la science des données en raison de sa puissance révolutionnaire dans la visualisation des données. C’est la bibliothèque python ultime qui prend en charge un large éventail de types de dessin avec son module pyplot. Il est facile à apprendre et peut créer des modèles graphiques tels que des diagrammes à barres et des histogrammes avec quelques lignes de code et prend en charge les formats papier ainsi que le traçage 2D et 3D.

Spécifications clés

• Peut générer sémantiquement des sous-parcelles complexes, ce qui aide à lisser les données pour une meilleure analyse.
• La visualisation des données est plus pratique car on peut personnaliser ses axes comme bon lui semble.
• Il utilise des légendes, des ticks et des étiquettes pour une meilleure représentation des données et dispose de fonctions de chaîne et lambda pour les formateurs de ticks.
• L’enregistrement des chiffres tout en travaillant avec le backend peut garantir la prévention des pertes de données lorsqu’il est intégré à Jupyter Notebook.
• Il possède une interface inspirée par MATLAB pour une visualisation et une manipulation plus simples des données.

07. Kéras

Keras est une API avancée basée sur Python pour une implémentation plus simple des réseaux de neurones. On peut également effectuer des calculs liés au tenseur avec lui après l’avoir personnalisé à sa manière. Cela est possible grâce à sa collaboration officielle avec TensorFlow. Certains peuvent se plaindre de la lenteur de l’utilisation de Keras, mais sa facilité d’utilisation et sa courbe d’apprentissage fluide pour les scientifiques débutants en données sont ce qui lui donne une place sur notre liste aujourd’hui.

Spécifications clés

• Keras prend en charge une grande quantité de modèles de réseaux neuronaux qui aident à mieux comprendre les données.
• L’outil est fourni avec divers choix de déploiement qui réduisent le temps de prototypage des modèles de données.
• On peut utiliser Keras avec d’autres bibliothèques et outils en raison de sa nature modulaire et de sa prise en charge de la personnalisation.
• Il peut aider à la reconnaissance des formes en faisant des prédictions après avoir évalué un modèle nouvellement construit.
• Comme Keras a un réseau simple, il n’a pas souvent besoin de débogage, donc les résultats sont plus fiables.

08. Belle soupe

Alors que BelleSoupe est une bibliothèque Python principalement conçue pour l’analyse de documents Html et XML, elle est très demandée en matière de grattage de données et d’exploration Web, ce qui indique que l’outil est parfait pour l’exploration de données, ce qui est crucial pour la science des données. On peut facilement récupérer des données à partir de codes HTML, ce qui permet aux data scientists d’économiser beaucoup de temps et d’efforts. L’outil peut également être utilisé avec Selenium pour les méthodes dynamiques de récupération de données.

Spécifications clés

• Analyse les pages Web comme le fait un navigateur, de sorte que l’interface est très conviviale.
• Extraction rapide des données dans des structures arborescentes pour faciliter la lecture et la manipulation des données.
• Il est également capable d’explorer des sites Web, ce qui signifie qu’il peut indexer les données au fur et à mesure qu’il les récupère.
• Prend en charge l’intégration de Jupyter Notebook qui permet aux utilisateurs de stocker et de prévisualiser les données en masse.
• La fonction d’analyse aide également à analyser les données et à identifier les modèles sémantiques.

09. Numba

Numba est l’un des plus rapides et des plus populaires outils python pour la science des données qui fonctionne avec la compilation de code Python et l’accélération des fonctions arithmétiques dans les environnements CPU et GPU. Il utilise le framework de compilateur LLVM pour compiler des modules dans un langage d’assemblage lisible. La planification fonctionne un peu comme Cython mais avec de meilleures fonctionnalités. On peut rapidement prototyper des projets de science des données en Python pur et les déployer presque instantanément.

Spécifications clés

• Les dernières versions de Numba sont très économes en mémoire et disposent d’un algorithme de réduction de code GPU qui se compile en utilisant uniquement les ressources nécessaires.
• Prend en charge les codes accélérés CUDA et les API AMD ROCm pour une compilation encore plus rapide.
• Peut effectuer des calculs parallèles pour optimiser les fonctions compilées juste-à-temps.
• Numba peut également être intégré à NumPy pour des calculs numériques à l’aide de tableaux NumPy.
• La fonctionnalité Boundscheck permet de maintenir le bon fonctionnement des tableaux numériques et de déboguer les erreurs plus rapidement.

10. SciPy

La SciPy La bibliothèque dont nous parlons est différente de la pile SciPy – par conséquent, les fonctionnalités qui l’accompagnent ne doivent pas être confondues avec l’autre. Tout comme NumPy, SciPy (Scientific Python) peut résoudre des algorithmes mathématiques, ce qui en fait un atout en science des données. Cependant, SciPy a son propre aspect unique d’être plus axé sur les tâches et axé sur la science, ce qui le rend meilleur pour les fonctions utilitaires et le traitement du signal.

Spécifications clés

• Scipy est livré avec des commandes et des classes avancées qui peuvent manipuler et visualiser des données, des sous-packages pour les algorithmes de cluster, etc.
• Il peut traiter des images jusqu’à la N-ième dimension, un peu comme les tableaux NumPy, mais plus scientifiquement pour lisser les données.
• Peut effectuer des transformations de Fourier pour interpoler les données et éliminer les anomalies.
• Le package LAPACK basé sur Fortran peut facilement calculer des problèmes linéaires fondamentaux.
• Prend en charge l’intégration NumPy pour améliorer les calculs numériques et vectoriser les boucles avec précision.

Emporter

Dans notre discussion concernant le meilleur et le plus essentiel outils python pour la science des données aujourd’hui, nous n’avons couvert qu’une partie des outils existants. Ces outils sont nécessaires pour quiconque souhaite se plonger dans la science des données et aspire à en savoir plus sur son fonctionnement.

Cependant, nous devons nous rappeler que la science des données n’est pas un petit secteur. Il continue d’évoluer et exige de plus en plus d’avancées technologiques de la part du monde. Peut-être serez-vous son prochain contributeur ? Alors essayez ces outils et explorez ! De plus, nous espérons que vous avez trouvé cette lecture intéressante et aimerions recevoir vos commentaires. Merci!