8 melhores bibliotecas Python para ciência de dados

3 de junho de 2024 Roberto Magalhães

Desbloqueie todo o potencial da ciência de dados com as principais bibliotecas Python. Do NumPy ao Pandas, nosso guia completo cobre as melhores ferramentas para seus projetos de dados.

A ciência de dados é uma indústria popular com o surgimento de aplicações de big data e aprendizado de máquina. Muitos cientistas de dados precisam de uma maneira integrada de criar esses aplicativos e modelos. Python se tornou uma linguagem popular para cientistas de dados fazerem exatamente isso.

Aqui, cobriremos o tem bibliotecas Python para ciência de dados, principais recursos e os prós e contras de cada biblioteca. Vamos começar descobrindo por que é importante escolher as bibliotecas Python certas.

Por que escolher as bibliotecas Python certas para ciência de dados é importante

Escolher a biblioteca de ciência de dados Python certa pode simplificar os fluxos de trabalho de ciência de dados, economizar tempo e aumentar a produtividade. Aqui estão alguns benefícios principais de usar as bibliotecas certas para projetos de ciência de dados:

Maior eficiência: Os cientistas de dados podem usar bibliotecas para executar rapidamente tarefas comuns, que incluem limpeza, pré-processamento e visualização de dados. Isso economiza tempo e uso de recursos.
Precisão aprimorada: A escolha das bibliotecas certas pode ajudar a melhorar a precisão da análise e modelagem de dados. Essas bibliotecas geralmente fornecem funções integradas para análise estatística, algoritmos de aprendizado de máquina e muito mais.
Melhor visualização: Bibliotecas de visualização podem ajudar os cientistas de dados a criar visualizações claras e informativas que podem ajudar a comunicar insights às partes interessadas.
Acesso a Técnicas Avançadas: Bibliotecas avançadas fornecem acesso a técnicas avançadas de aprendizado de máquina, como redes neurais, que podem ajudar os cientistas de dados na construção de modelos avançados.

Ao escolher as bibliotecas certas para ciência de dados, você pode melhorar os resultados do seu projeto. No entanto, ainda há mais coisas a considerar antes de escolher a biblioteca certa.

Coisas a considerar ao escolher uma biblioteca Python para análise de dados

Há muitas considerações ao escolher uma biblioteca Python para seus projetos de ciência de dados. Os requisitos do setor, da empresa e do projeto podem afetar seus critérios. No entanto, aqui temos algumas considerações gerais que podem ajudar a orientá-lo para a biblioteca certa:

Funcionalidade: Considere a funcionalidade específica necessária da biblioteca. As bibliotecas são projetadas para funcionalidades específicas, como limpeza de dados ou modelagem de aprendizado de máquina. Certifique-se de que a biblioteca escolhida tenha as funções necessárias.
Fácil de usar: Certifique-se de que a biblioteca seja fácil de usar. Existem algumas bibliotecas que são mais difíceis de aprender como aproveitar do que outras. Tenha cuidado, pois isso pode afetar a produtividade e a eficiência.
Desempenho: Considere o desempenho da biblioteca, especialmente se você estiver trabalhando com Python e big data. Algumas bibliotecas podem ser mais rápidas do que outras no processamento de dados, o que pode afetar os cronogramas do projeto.
Compatibilidade: Definitivamente, certifique-se de que a biblioteca seja compatível com seu ambiente Python atual e com as bibliotecas que você está usando. Problemas de compatibilidade podem causar problemas de instalação, uso e integração com outras ferramentas.
Suporte da comunidade: Considere o tamanho e o nível de atividade da comunidade da biblioteca. Quando uma biblioteca tem uma comunidade envolvida, ela pode fornecer suporte para solução de problemas.

Ao escolher uma biblioteca Python para projetos de ciência de dados, considere os principais fatores mencionados acima, avaliando cuidadosamente e escolhendo uma biblioteca que melhor se adapte às suas necessidades específicas.

Agora que sabemos o que considerar ao escolher uma biblioteca, vamos ver os principais pacotes Python para ciência de dados.

Os 8 principais pacotes e bibliotecas de ciência de dados em Python que todos os cientistas de dados devem conhecer

Vamos pular para os 8 principais pacotes e bibliotecas de ciência de dados Python com os quais todo cientista de dados deve estar familiarizado.

#1 NumPy

NumPy é um pacote fundamental para computação científica em Python. Oferece ferramentas para trabalhar com arrays e matrizes multidimensionais. É útil para funções matemáticas e cálculos estatísticos para tarefas de ciência de dados. NumPy também possui recursos avançados de indexação e seleção, bem como recursos de transmissão para operações aritméticas e lógicas em arrays com diferentes formatos.

Características principais

Funções matemáticas, incluindo álgebra linear e transformadas de Fourier
Ferramentas para trabalhar com polinômios, números aleatórios e distribuições estatísticas
Recursos avançados de indexação e seleção
Capacidades de transmissão para operações aritméticas e lógicas em matrizes com formatos diferentes
Capacidade de interface com código C e Fortran

Prós	Contras
Eficiente para operações numéricas em grandes arrays	Suporte limitado para computação distribuída
Fornece suporte para álgebra linear, análise de Fourier e geração de números aleatórios	Curva de aprendizado íngreme para iniciantes
Interoperável com outras bibliotecas de computação científica	Suporte limitado para tarefas de análise de dados de nível superior
Comunidade de usuários grande e ativa	Menos conveniente para trabalhar com dados estruturados

#2 Pandas

Pandas é uma biblioteca para manipulação e avaliação de dados em Python. Oferece estruturas de dados para armazenar e processar grandes conjuntos de informações, além de ferramentas para mesclar, unir e remodelar dados. A biblioteca possui recursos de série temporal e capacidade de lidar com registros vazios. O Pandas é importante para tarefas de treinamento e análise de dados em projetos de ciência de dados.

Características principais

Fornece estruturas de dados para manipulação eficiente de dados estruturados, incluindo Series, DataFrame e Panel
Oferece ferramentas para limpeza, mesclagem e remodelagem de dados, incluindo tabelas dinâmicas e ferramentas de divisão e indexação
Permite integração com outras bibliotecas de ciência de dados, incluindo Matplotlib e Scikit-Learn
Funcionalidade de série temporal

Prós	Contras
Fornece recursos poderosos e flexíveis de manipulação de dados	Pode ser lento em grandes conjuntos de dados
Permite o tratamento de dados estruturados e tabulares	Curva de aprendizado íngreme para iniciantes
Oferece fácil limpeza, filtragem e transformação de dados	Suporte limitado para séries temporais e tarefas de aprendizado de máquina
Fornece integração perfeita com outras bibliotecas de análise de dados	Requer alguma compreensão de estruturas e manipulação de dados

#3Matplotlib

Matplotlib é uma biblioteca Python de visualização de dados preferida que permite aos cientistas de dados criar gráficos e gráficos, desde gráficos de linhas simples até visualizações 3D complexas. É uma biblioteca importante para adicionar a um kit de ferramentas de ciência de dados para criar visualizações informativas para projetos de ciência de dados. Matplotlib é construído sobre NumPy e integra-se perfeitamente com outras bibliotecas de análise de dados Python, como Pandas, fornecendo aos cientistas de dados toda a flexibilidade e controle necessários para criar visualizações de alta qualidade.

Características principais

Fornece uma ampla variedade de tipos de visualização estática, animada e interativa, incluindo gráficos de dispersão, gráficos de linhas, gráficos de barras, histogramas e muito mais
Permite a personalização de visualizações usando uma ampla variedade de propriedades e configurações
Inclui uma interface orientada a objetos para criar e modificar visualizações

Prós	Contras
Fornece uma ampla variedade de tipos e estilos de visualização	Curva de aprendizado íngreme para iniciantes
Altamente personalizável e fornece controle refinado sobre as visualizações	Pode ser lento em grandes conjuntos de dados
Pode lidar com grandes conjuntos de dados e criar visualizações complexas	Suporte limitado para visualizações interativas
Fornece compatibilidade com outras bibliotecas de análise de dados	Pode exigir mais codificação para visualizações complexas

#4 Scikit-Aprenda

Scikit-Aprenda é essencial para qualquer cientista de dados que precise de uma biblioteca para aprendizado de máquina. Ele vem equipado com classificadores integrados para ajudar a agilizar suas necessidades de ciência de dados. Alguns desses classificadores incluem regressão logística, K vizinhos mais próximos, árvores de decisão e muito mais. Ele também possui ferramentas úteis como matrizes de confusão, relatórios de classificação e extração de recursos.

Características principais

Algoritmos de classificação, incluindo k-vizinhos mais próximos, regressão logística, árvores de decisão e máquinas de vetores de suporte
Algoritmos de regressão, incluindo regressão linear, regressão de crista e regressão Lasso
Algoritmos de clustering, incluindo clustering k-means e clustering hierárquico
Algoritmos de seleção de recursos e redução de dimensionalidade
Ferramentas de seleção de modelos e validação cruzada

Prós	Contras
Fornece uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina	Suporte limitado para tarefas de aprendizagem profunda
Suporta aprendizagem supervisionada e não supervisionada	Alguns algoritmos podem exigir ajuste de hiperparâmetros
Fornece ferramentas integradas para pré-processamento de dados, seleção de modelos e avaliação	Pode consumir muita memória para grandes conjuntos de dados
Oferece fácil integração com outras bibliotecas de análise de dados	Pode exigir alguma compreensão de conceitos estatísticos

#5 Ciência

SciPy é um conjunto de algoritmos matemáticos e funções convenientes construídos na extensão NumPy do Python. Ele oferece comandos e classes de alto nível para manipulação e visualização de dados, tornando-o uma adição poderosa à sessão interativa do Python. Os cientistas de dados podem se beneficiar do uso do SciPy para tarefas como otimização de dados, integração e análise estatística.

Características principais

Fornece uma ampla gama de ferramentas para computação científica, incluindo otimização, álgebra linear, processamento de sinais e imagens e muito mais
Inclui uma variedade de rotinas para funções especiais, incluindo funções gama, funções Bessel e muito mais
Oferece integração com outras bibliotecas de ciência de dados, incluindo NumPy e Pandas
Capacidades de processamento de sinal, incluindo filtragem e transformadas de Fourier
Ferramentas de testes estatísticos e testes de hipóteses

Prós	Contras
Fornece muitas ferramentas de computação científica e opções de algoritmos	Suporte limitado para computação distribuída
Oferece uma variedade de módulos para otimização, processamento de sinal, interpolação e muito mais	Curva de aprendizado íngreme para iniciantes
Fornece fácil integração com outras bibliotecas de análise de dados	Alguns módulos podem exigir conhecimento específico do domínio
Comunidade de usuários grande e ativa	Pode exigir alguma compreensão de conceitos matemáticos

#6 TensorFlow

Fluxo tensor é uma estrutura de código aberto bacana para aprendizado de máquina. Desenvolvido pelo pessoal do Google, permite que os cientistas de dados criem gráficos que mostram como os dados fluem através de vários nós de processamento. Cada nó representa uma operação matemática específica e todos estão conectados por matrizes de dados multidimensionais conhecidas como tensores. Os cientistas de dados devem usar o TensorFlow porque ele oferece uma plataforma poderosa para criar, treinar e implantar modelos de machine learning em escala.

Características principais

API de alto nível para criação e treinamento de redes neurais profundas
Suporte para GPUs e computação distribuída
Recursos de visualização do TensorBoard para monitorar e depurar redes neurais
Arquiteturas de redes neurais pré-construídas para reconhecimento de imagem e fala
Suporte para aprendizagem por reforço e modelos generativos

Prós	Contras
Fornece uma estrutura escalonável para aprendizado profundo	Difícil de aprender para iniciantes
Oferece suporte para APIs de alto e baixo nível	Pode consumir muitos recursos para modelos grandes
Fornece treinamento distribuído e recursos de inferência	Suporte limitado para tarefas de aprendizagem não profunda
Oferece integração perfeita com outras bibliotecas de análise de dados	Pode exigir uma compreensão dos conceitos de redes neurais

#7 Queras

Keras é uma excelente biblioteca de aprendizado profundo de código aberto. É super fácil de usar e facilita a criação e o treinamento de redes neurais profundas. Mesmo para um cientista de dados inexperiente, Keras é flexível e extensível o suficiente para ser usado por qualquer pessoa. Além disso, funciona perfeitamente com outras estruturas populares de aprendizado profundo, como TensorFlow e Theano. Com Keras, você pode criar todos os tipos de modelos de aprendizagem profunda, de CNNs a RNNs e muito mais. É muito poderoso e perfeito para criar modelos complexos rapidamente.

Características principais

API de alto nível para construção e treinamento de redes neurais
Suporte para redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes e muito mais
Capacidades rápidas de prototipagem e experimentação
Funções e métricas de perda personalizáveis
Suporte para aprendizagem por transferência e ajuste fino de modelos pré-treinados

Prós	Contras
Fornece uma API de alto nível para construção e treinamento de redes neurais	Suporte limitado para personalização de baixo nível
Oferece fácil experimentação com diferentes arquiteturas de modelos	Pode exigir alguma compreensão dos conceitos de redes neurais
Fornece integração perfeita com outras bibliotecas de aprendizagem profunda	Suporte limitado para tarefas de aprendizagem não profunda
Permite treinamento eficiente em CPUs e GPUs	Suporte limitado para treinamento distribuído

#8 PyTorch

PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina, de código aberto e amplamente utilizada por cientistas e pesquisadores de dados para criar e treinar redes neurais profundas. Desenvolvido pela equipe de pesquisa de IA do Facebook, é escrito em Python, facilitando a integração com outras bibliotecas Python. Esta biblioteca fornece um gráfico computacional dinâmico que ajuda os cientistas de dados a construir e atualizar redes neurais facilmente. Isso lhes permite testar diferentes arquiteturas e algoritmos. Ele ainda suporta diferenciação automática, que calcula gradientes automaticamente e reduz o código necessário para treinar um modelo.

Características principais

Gráficos de computação dinâmicos para treinamento de rede neural flexível e eficiente
Suporte integrado para CUDA e GPUs
Integração com NumPy e Python
Arquiteturas de redes neurais pré-construídas para visão computacional e processamento de linguagem natural
Suporte para casos de uso de pesquisa e produção
Fornece uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto baseada na biblioteca Torch

Prós	Contras
Fornece uma estrutura flexível e dinâmica para aprendizado profundo	Suporte limitado para tarefas de aprendizagem não profunda
Oferece suporte para gráficos de computação estáticos e dinâmicos	Curva de aprendizado para iniciantes
Fornece integração perfeita com outras bibliotecas de análise de dados	Pode consumir muitos recursos para modelos grandes
Permite fácil experimentação com diferentes arquiteturas de modelos	Suporte limitado para treinamento distribuído
Oferece treinamento eficiente em CPUs e GPUs	Pode exigir alguma compreensão dos conceitos de redes neurais

Conclusão

Os cientistas de dados geralmente optam pelo Python como linguagem de programação preferida para ciência de dados porque é fácil de usar, com muitas bibliotecas e ferramentas disponíveis. Cada biblioteca para uso em ciência de dados vem equipada com seu próprio conjunto de recursos e benefícios; portanto, selecionar a melhor biblioteca para obter resultados de alto nível é fundamental para projetos de ciência de dados bem-sucedidos.

As práticas recomendadas do Python incentivam os cientistas de dados a ter um conhecimento profundo dessas bibliotecas e, ao mesmo tempo, manter-se atualizados sobre os avanços recentes em seu setor. Seguindo essas práticas recomendadas, os cientistas de dados podem aproveitar as vantagens das poderosas bibliotecas do Python para criar modelos avançados de aprendizado de máquina e ajudar as organizações a tomar decisões baseadas em dados.

Perguntas frequentes

Por que usamos bibliotecas Python para ciência de dados?

As bibliotecas Python são usadas para ciência de dados porque fornecem ferramentas eficazes para trabalhar com conjuntos de dados grandes e complexos, ao mesmo tempo que oferecem muitas funcionalidades úteis para projetos e tarefas de ciência de dados. É por isso que Python é uma linguagem popular e de alta demanda no campo da ciência de dados.

O Django é usado em ciência de dados?

Django não é comumente usado em ciência de dados. É uma estrutura web para construção de aplicações web e não fornece funcionalidades específicas para tarefas de ciência de dados.

O que é melhor para ciência de dados, Python ou R?

Tanto Python quanto R são boas escolhas para ciência de dados, com seus próprios pontos fortes e fracos. A escolha depende dos projetos e requisitos específicos.

Como posso melhorar minhas habilidades no uso de bibliotecas Python para ciência de dados?

Melhore suas habilidades praticando com conjuntos de dados reais, explorando a documentação de cada biblioteca, participando de fóruns comunitários e contribuindo para projetos de código aberto. Manter-se atualizado com os últimos desenvolvimentos através de workshops e webinars também é crucial.

As bibliotecas Python para ciência de dados podem ser usadas para projetos de big data?

Sim, para projetos de big data, bibliotecas como PySpark e Dask permitem computação distribuída e manipulação de conjuntos de dados maiores que a memória da máquina, tornando o Python adequado para aplicações de big data.

Como as bibliotecas Python para ciência de dados se integram a outras ferramentas e tecnologias?

As bibliotecas de ciência de dados Python integram-se a bancos de dados, aplicativos da web e serviços em nuvem, oferecendo suporte à interoperabilidade com ferramentas como Flask, Django, AWS, Google Cloud e Azure para projetos abrangentes de ciência de dados e aprendizado de máquina.

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