Libere todo el potencial de la ciencia de datos con las principales bibliotecas de Python. Desde NumPy hasta Pandas, nuestra guía completa cubre las mejores herramientas para sus proyectos de datos.
La ciencia de datos es una industria popular con la aparición de aplicaciones de big data y aprendizaje automático. Muchos científicos de datos necesitan una forma integrada de crear estas aplicaciones y modelos. Python se ha convertido en un lenguaje popular para que los científicos de datos hagan precisamente eso.
Aquí, cubriremos las bibliotecas de Python para ciencia de datos, las características clave y los pros y los contras de cada biblioteca. Comencemos descubriendo por qué es importante elegir las bibliotecas de Python adecuadas.
Por qué es importante elegir las bibliotecas Python adecuadas para la ciencia de datos
Elegir la biblioteca de ciencia de datos de Python adecuada puede simplificar los flujos de trabajo de ciencia de datos, ahorrar tiempo y aumentar la productividad. A continuación se detallan algunos beneficios clave de utilizar las bibliotecas adecuadas para proyectos de ciencia de datos:
- Mayor eficiencia: los científicos de datos pueden utilizar bibliotecas para realizar rápidamente tareas comunes, que incluyen la limpieza, el preprocesamiento y la visualización de datos. Esto ahorra tiempo y uso de recursos.
- Precisión mejorada: elegir las bibliotecas adecuadas puede ayudar a mejorar la precisión del análisis y modelado de datos. Estas bibliotecas suelen proporcionar funciones integradas para análisis estadístico, algoritmos de aprendizaje automático y más.
- Mejor visualización: las bibliotecas de visualización pueden ayudar a los científicos de datos a crear visualizaciones claras e informativas que pueden ayudar a comunicar conocimientos a las partes interesadas.
- Acceso a técnicas avanzadas: las bibliotecas avanzadas brindan acceso a técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como redes neuronales, que pueden ayudar a los científicos de datos a crear modelos avanzados.
Al elegir las bibliotecas adecuadas para la ciencia de datos, puede mejorar los resultados de su proyecto. Sin embargo, todavía hay más cosas a considerar antes de elegir la biblioteca adecuada.
Cosas a considerar al elegir una biblioteca de Python para el análisis de datos
Hay muchas consideraciones al elegir una biblioteca Python para sus proyectos de ciencia de datos. Los requisitos de la industria, la empresa y el proyecto pueden afectar sus criterios. Sin embargo, aquí hay algunas consideraciones generales que pueden ayudarle a encontrar la biblioteca adecuada:
- Funcionalidad: considere la funcionalidad específica que se necesita de la biblioteca. Las bibliotecas están diseñadas para funciones específicas, como la limpieza de datos o el modelado de aprendizaje automático. Asegúrese de que la biblioteca que elija tenga las funciones necesarias.
- Fácil de usar: asegúrese de que la biblioteca sea fácil de usar. Hay algunas bibliotecas que son más difíciles de aprender a aprovechar que otras. Tenga cuidado ya que esto puede afectar la productividad y la eficiencia.
- Rendimiento: considere el rendimiento de la biblioteca, especialmente si está trabajando con Python y big data. Algunas bibliotecas pueden ser más rápidas que otras a la hora de procesar datos, lo que puede afectar los plazos del proyecto.
- Compatibilidad: definitivamente asegúrese de que la biblioteca sea compatible con su entorno Python actual y las bibliotecas que está utilizando. Los problemas de compatibilidad pueden causar problemas con la instalación, el uso y la integración con otras herramientas.
- Apoyo de la comunidad: considere el tamaño y el nivel de actividad de la comunidad bibliotecaria. Cuando una biblioteca tiene una comunidad comprometida, puede brindar apoyo para la resolución de problemas.
Al elegir una biblioteca Python para proyectos de ciencia de datos, considere los factores clave mencionados anteriormente, evaluando y eligiendo cuidadosamente la biblioteca que mejor se adapte a sus necesidades específicas.
Ahora que sabemos qué considerar al elegir una biblioteca, veamos los principales paquetes de Python para ciencia de datos.
Los 8 mejores paquetes y bibliotecas de ciencia de datos de Python que todo científico de datos debería conocer
Pasemos a los 8 principales paquetes y bibliotecas de ciencia de datos de Python con los que todo científico de datos debería estar familiarizado.
#1 NumPy
NumPy es un paquete fundamental para la informática científica en Python. Ofrece herramientas para trabajar con matrices y arreglos multidimensionales. Es útil para funciones matemáticas y cálculos estadísticos para tareas de ciencia de datos. NumPy también tiene capacidades avanzadas de indexación y selección, así como capacidades de conversión para operaciones aritméticas y lógicas en matrices con diferentes formatos.
Características principales
- Funciones matemáticas, incluidas álgebra lineal y transformadas de Fourier
- Herramientas para trabajar con polinomios, números aleatorios y distribuciones estadísticas.
- Funciones avanzadas de indexación y selección
- Capacidades de transmisión para operaciones aritméticas y lógicas en matrices con diferentes formatos.
- Capacidad de interactuar con código C y Fortran
| Ventajas | Contras |
| Eficiente para operaciones numéricas en matrices grandes | Soporte limitado para computación distribuida |
| Proporciona soporte para álgebra lineal, análisis de Fourier y generación de números aleatorios. | Curva de aprendizaje pronunciada para principiantes |
| Interoperable con otras bibliotecas informáticas científicas | Soporte limitado para tareas de análisis de datos de nivel superior |
| Comunidad de usuarios grande y activa | Menos conveniente para trabajar con datos estructurados |
# 2 pandas
Pandas es una biblioteca para manipular y evaluar datos en Python. Ofrece estructuras de datos para almacenar y procesar grandes conjuntos de información, así como herramientas para fusionar, unir y remodelar datos. La biblioteca tiene capacidades de series de tiempo y la capacidad de manejar registros vacíos. Pandas es importante para tareas de capacitación y análisis de datos en proyectos de ciencia de datos.
Características principales
- Proporciona estructuras de datos para una manipulación eficiente de datos estructurados, incluidos Series, DataFrame y Panel.
- Ofrece herramientas para limpiar, fusionar y remodelar datos, incluidas tablas dinámicas y herramientas de división e indexación.
- Permite la integración con otras bibliotecas de ciencia de datos, incluidas Matplotlib y Scikit-Learn.
- Funcionalidad de series de tiempo
| Ventajas | Contras |
| Proporciona capacidades de manipulación de datos potentes y flexibles. | Puede ser lento en grandes conjuntos de datos |
| Permite el procesamiento de datos estructurados y tabulares. | Curva de aprendizaje pronunciada para principiantes |
| Proporciona una fácil limpieza, filtrado y transformación de datos. | Soporte limitado para series temporales y tareas de aprendizaje automático. |
| Proporciona una integración perfecta con otras bibliotecas de análisis de datos. | Requiere cierta comprensión de las estructuras y manipulación de datos. |
#3Matplotlib
Matplotlib es una biblioteca Python de visualización de datos preferida que permite a los científicos de datos crear cuadros y gráficos, desde simples gráficos de líneas hasta visualizaciones 3D complejas. Es una biblioteca importante para agregar a un conjunto de herramientas de ciencia de datos para crear visualizaciones informativas para proyectos de ciencia de datos. Matplotlib se basa en NumPy y se integra perfectamente con otras bibliotecas de análisis de datos de Python como Pandas, lo que brinda a los científicos de datos toda la flexibilidad y el control que necesitan para crear visualizaciones de alta calidad.
Características principales
- Proporciona una amplia variedad de tipos de visualización estática, animada e interactiva, incluidos gráficos de dispersión, gráficos de líneas, gráficos de barras, histogramas y más.
- Permite la personalización de vistas utilizando una amplia gama de propiedades y configuraciones.
- Incluye una interfaz orientada a objetos para crear y modificar vistas.
| Ventajas | Contras |
| Proporciona una amplia variedad de tipos y estilos de visualización. | Curva de aprendizaje pronunciada para principiantes |
| Altamente personalizable y proporciona un control detallado sobre las visualizaciones. | Puede ser lento en grandes conjuntos de datos |
| Puede manejar grandes conjuntos de datos y crear visualizaciones complejas. | Soporte limitado para visualizaciones interactivas. |
| Proporciona compatibilidad con otras bibliotecas de análisis de datos. | Puede requerir más codificación para visualizaciones complejas |
# 4 Scikit-Aprende
Scikit-Learn es esencial para cualquier científico de datos que necesite una biblioteca para el aprendizaje automático. Viene equipado con clasificadores integrados para ayudar a optimizar sus necesidades de ciencia de datos. Algunos de estos clasificadores incluyen regresión logística, K vecinos más cercanos, árboles de decisión y más. También cuenta con herramientas útiles como matrices de confusión, informes de clasificación y extracción de características.
Características principales
- Algoritmos de clasificación, incluidos k vecinos más cercanos, regresión logística, árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte
- Algoritmos de regresión que incluyen regresión lineal, regresión de crestas y regresión de Lasso
- Algoritmos de agrupación, incluida la agrupación de k-medias y la agrupación jerárquica
- Algoritmos de selección de características y reducción de dimensionalidad.
- Herramientas de selección de modelos y validación cruzada.
| Ventajas | Contras |
| Proporciona una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático. | Soporte limitado para tareas de aprendizaje profundo |
| Apoya el aprendizaje supervisado y no supervisado. | Algunos algoritmos pueden requerir un ajuste de hiperparámetros |
| Proporciona herramientas integradas para el preprocesamiento de datos, selección y evaluación de modelos. | Puede consumir mucha memoria para grandes conjuntos de datos |
| Ofrece una fácil integración con otras bibliotecas de análisis de datos. | Puede requerir cierta comprensión de conceptos estadísticos. |
# 5 ciencia
SciPy es un conjunto de funciones y algoritmos matemáticos convenientes creados en la extensión NumPy de Python. Ofrece comandos y clases de alto nivel para la manipulación y visualización de datos, lo que lo convierte en una poderosa adición a la sesión interactiva de Python. Los científicos de datos pueden beneficiarse del uso de SciPy para tareas como optimización, integración y análisis estadístico de datos.
Características principales
- Proporciona una amplia gama de herramientas para informática científica, incluida optimización, álgebra lineal, procesamiento de señales e imágenes, y más.
- Incluye una variedad de rutinas para funciones especiales, incluidas funciones gamma, funciones Bessel y más.
- Ofrece integración con otras bibliotecas de ciencia de datos, incluidas NumPy y Pandas.
- Capacidades de procesamiento de señales que incluyen filtrado y transformadas de Fourier.
- Herramientas de prueba estadística y prueba de hipótesis.
| Ventajas | Contras |
| Proporciona muchas herramientas informáticas científicas y opciones de algoritmos. | Soporte limitado para computación distribuida |
| Ofrece una variedad de módulos para optimización, procesamiento de señales, interpolación y más. | Curva de aprendizaje pronunciada para principiantes |
| Proporciona una fácil integración con otras bibliotecas de análisis de datos. | Algunos módulos pueden requerir conocimientos específicos del dominio. |
| Comunidad de usuarios grande y activa | Puede requerir cierta comprensión de conceptos matemáticos. |
# 6 flujo tensor
Tensor Flow es un excelente marco de código abierto para el aprendizaje automático. Desarrollado por la gente de Google, permite a los científicos de datos crear gráficos que muestran cómo fluyen los datos a través de varios nodos de procesamiento. Cada nodo representa una operación matemática específica y todos están conectados mediante matrices de datos multidimensionales conocidas como tensores. Los científicos de datos deberían utilizar TensorFlow porque ofrece una plataforma poderosa para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático a escala.
Características principales
- API de alto nivel para crear y entrenar redes neuronales profundas
- Soporte para GPU y computación distribuida
- Capacidades de visualización de TensorBoard para monitorear y depurar redes neuronales
- Arquitecturas de redes neuronales prediseñadas para reconocimiento de imágenes y voz
- Soporte para aprendizaje por refuerzo y modelos generativos.
| Ventajas | Contras |
| Proporciona un marco escalable para el aprendizaje profundo. | Difícil de aprender para principiantes. |
| Admite API de alto y bajo nivel | Puede consumir muchos recursos para modelos grandes |
| Proporciona capacidades distribuidas de inferencia y entrenamiento. | Soporte limitado para tareas que no son de aprendizaje profundo |
| Ofrece una integración perfecta con otras bibliotecas de análisis de datos. | Puede requerir una comprensión de los conceptos de redes neuronales. |
# 7 quiere
Keras es una excelente biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto. Es muy fácil de usar y facilita la creación y el entrenamiento de redes neuronales profundas. Incluso para un científico de datos sin experiencia, Keras es lo suficientemente flexible y extensible como para que cualquiera lo utilice. Además, funciona a la perfección con otros marcos populares de aprendizaje profundo como TensorFlow y Theano. Con Keras, puede crear todo tipo de modelos de aprendizaje profundo, desde CNN hasta RNN y más. Es muy potente y perfecto para crear modelos complejos rápidamente.
Características principales
- API de alto nivel para construir y entrenar redes neuronales
- Soporte para redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes y más
- Capacidades rápidas de creación de prototipos y experimentación.
- Funciones y métricas de pérdida personalizables
- Soporte para transferencia de aprendizaje y ajuste de modelos previamente entrenados
| Ventajas | Contras |
| Proporciona una API de alto nivel para crear y entrenar redes neuronales. | Soporte limitado para personalización de bajo nivel |
| Ofrece una experimentación sencilla con diferentes arquitecturas de modelos. | Puede requerir cierta comprensión de los conceptos de redes neuronales. |
| Proporciona una integración perfecta con otras bibliotecas de aprendizaje profundo. | Soporte limitado para tareas que no son de aprendizaje profundo |
| Permite una formación eficiente en CPU y GPU. | Soporte limitado para la formación distribuida. |
#8 PyTorch
PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto ampliamente utilizada por científicos e investigadores de datos para crear y entrenar redes neuronales profundas. Desarrollado por el equipo de investigación de IA de Facebook, está escrito en Python, lo que facilita la integración con otras bibliotecas de Python. Esta biblioteca proporciona un gráfico computacional dinámico que ayuda a los científicos de datos a construir y actualizar redes neuronales fácilmente. Esto les permite probar diferentes arquitecturas y algoritmos. Incluso admite la diferenciación automática, que calcula automáticamente los gradientes y reduce el código necesario para entrenar un modelo.
Características principales
- Gráficos de computación dinámicos para un entrenamiento de redes neuronales flexible y eficiente
- Soporte integrado para CUDA y GPU
- Integración con NumPy y Python
- Arquitecturas de redes neuronales prediseñadas para visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural
- Soporte para casos de uso de investigación y producción.
- Proporciona una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto basada en la biblioteca Torch.
| Ventajas | Contras |
| Proporciona un marco flexible y dinámico para el aprendizaje profundo. | Soporte limitado para tareas que no son de aprendizaje profundo |
| Admite gráficos de cálculo tanto estáticos como dinámicos | Curva de aprendizaje para principiantes |
| Proporciona una integración perfecta con otras bibliotecas de análisis de datos. | Puede consumir muchos recursos para modelos grandes |
| Permite una fácil experimentación con diferentes arquitecturas de modelos. | Soporte limitado para la formación distribuida. |
| Proporciona capacitación eficiente en CPU y GPU. | Puede requerir cierta comprensión de los conceptos de redes neuronales. |
Conclusión
Los científicos de datos suelen optar por Python como su lenguaje de programación preferido para la ciencia de datos porque es fácil de usar y tiene muchas bibliotecas y herramientas disponibles. Cada biblioteca para uso en ciencia de datos viene equipada con su propio conjunto de características y beneficios; por lo tanto, seleccionar la mejor biblioteca para lograr resultados de primer nivel es fundamental para el éxito de los proyectos de ciencia de datos.
Las mejores prácticas de Python alientan a los científicos de datos a tener un conocimiento profundo de estas bibliotecas y, al mismo tiempo, mantenerse actualizados sobre los avances recientes en su industria. Siguiendo estas mejores prácticas, los científicos de datos pueden aprovechar las potentes bibliotecas de Python para crear modelos avanzados de aprendizaje automático y ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos.
Preguntas frecuentes
¿Por qué utilizamos bibliotecas de Python para la ciencia de datos?
Las bibliotecas de Python se utilizan para la ciencia de datos porque proporcionan herramientas efectivas para trabajar con conjuntos de datos grandes y complejos, al mismo tiempo que ofrecen muchas funciones útiles para proyectos y tareas de ciencia de datos. Es por eso que Python es un lenguaje popular y de gran demanda en el campo de la ciencia de datos.
¿Se utiliza Django en la ciencia de datos?
Django no se usa comúnmente en ciencia de datos. Es un marco web para crear aplicaciones web y no proporciona funcionalidad específica para tareas de ciencia de datos.
¿Qué es mejor para la ciencia de datos, Python o R?
Tanto Python como R son buenas opciones para la ciencia de datos, con sus propias fortalezas y debilidades. La elección depende de los proyectos y requisitos específicos.
¿Cómo puedo mejorar mis habilidades en el uso de bibliotecas de Python para la ciencia de datos?
Mejore sus habilidades practicando con conjuntos de datos reales, explorando la documentación de cada biblioteca, participando en foros comunitarios y contribuyendo a proyectos de código abierto. También es fundamental mantenerse actualizado con los últimos avances a través de talleres y seminarios web.
¿Se pueden utilizar las bibliotecas de Python para ciencia de datos en proyectos de big data?
Sí, para proyectos de big data, bibliotecas como PySpark y Dask permiten la computación distribuida y la manipulación de conjuntos de datos más grandes que la memoria de la máquina, lo que hace que Python sea adecuado para aplicaciones de big data.
¿Cómo se integran las bibliotecas de Python para ciencia de datos con otras herramientas y tecnologías?
Las bibliotecas de ciencia de datos de Python se integran con bases de datos, aplicaciones web y servicios en la nube, lo que respalda la interoperabilidad con herramientas como Flask, Django, AWS, Google Cloud y Azure para proyectos integrales de ciencia de datos y aprendizaje automático.
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Fuente: BairesDev
