Помимо Python в DS-проектах часто используют язык программирования R. R быстрее Python и имеет больше статистических и вычислительных библиотек. Но в этом материале мы будем говорить исключительно о библиотеках (пакетах) для Python, о которых стоит знать каждому, кто хочет добраться до профессиональных вершин Data Science.
Прежде чем переходить к обзору библиотек, остановимся на том, что это такое наука о данных, и на том, почему в этой сфере стоит пользоваться языком Python.
Обзор Data Science
В наши дни данные в бизнесе ценятся буквально на вес золота. Мы живём во времена больших данных, каждую секунду в мире появляются огромные объёмы информации. Крупные организации пользуются этими данными ради укрепления и расширения своего бизнеса.
Применяя DS и другие подобных технологии, мы извлекаем из данных ценные сведения, которые позволяют решать сложные реальные задачи и строить прогнозные модели. Data Science это не инструмент или технология. Это навык, который можно развить, освоив некоторые инструменты и программные пакеты.
Почему Python используется в сфере Data Science?
Python считается одним из ведущих языков программирования, используемых для построения DS- и ML-моделей.
Обсудим основные причины, по которым разработчики и дата-сайентисты предпочитают использовать в своих проектах Python, а не другие языки программирования.
Простота изучения
Это очевидная причина выбора из множества существующих языков программирования именно Python. В этом языке используется простой и понятный синтаксис, писать Python-код совсем несложно. Этот процесс напоминает написание инструкций на обычном английском языке.
Для решения сложных задач требуется писать сравнительно небольшие объёмы кода
Алгоритмы из сфер DS и ML весьма сложны. Поэтому для их реализации желательно использовать такой язык программирования, который позволяет кратко и ёмко выражать идеи разработчика. Python, благодаря его синтаксису и чёткой структуре кода, отлично подходит для решения подобных задач. Это помогает программистам создавать компактные и мощные программы.
Библиотеки
Главные ресурсы Python-программиста это дополнительные библиотеки. Создано множество Python-пакетов, ориентированных на сферу Data Science. В них имеются реализации сложных алгоритмов, что позволяет тем, кому нужны эти алгоритмы, не писать код с нуля.
Кроссплатформенность
Python-программы могут работать на различных платформах. В частности на Windows, Linux, macOS. Код, написанный для некоей платформы, может, без изменений, запускаться на других платформах.
Большое сообщество
Вокруг Python сформировалось огромное сообщество. Существует множество онлайн-площадок, на которых разработчики обсуждают возникшие у них проблемы и помогают друг другу в их решении.
Python-пакеты для Data Science
Мы поговорили о том, что такое Data Science, и о том, почему Python популярен в этой сфере. Теперь давайте рассмотрим некоторые полезные Python-пакеты. В частности, речь пойдёт о следующих пакетах:
- NumPy
- SciPy
- Pandas
- StatsModels
- Matplotlib
- Seaborn
- Plotly
- Bokeh
- Scikit-Learn
- Keras
1. NumPy
NumPy это один из самых широко используемых Python-пакетов. Название пакета, NumPy, расшифровывается как Numerical Python. Здесь реализовано множество вычислительных механизмов, пакет поддерживает специализированные структуры данных, в том числе одномерные и многомерные массивы, значительно расширяющие возможности Python по выполнению различных вычислений. Возможности структур данных, которые поддерживает Python, уступают возможностям структур данных NumPy.
Особенности NumPy
- Пакет можно использовать как для выполнения простых, так и достаточно сложных научных расчётов.
- Он поддерживает многомерные массивы, расширяя возможности Python.
- В пакете имеется множество встроенных методов, которые можно применять для выполнения различных вычислений на многомерных массивах.
- Пакет позволяет выполнять различные преобразования данных.
- Пакет поддерживает работу не только с числовыми, но и с другими типами данных.
2. SciPy
Пакет SciPy построен на основе NumPy, в нём используются и некоторые другие вспомогательные пакеты. Он широко используется для выполнения статистических расчётов. В SciPy можно работать с теми же данными, что и в NumPy. Поэтому SciPy часто используют для решения задач, которые нельзя решить с использованием стандартных механизмов NumPy. SkiPy это инструмент, которому доверяет огромное количество учёных во всём мире.
Особенности SciPy
- Пакет SciPy основан на NumPy.
- Он поддерживает вычисления, основанные на эффективных структурах данных NumPy.
- Этот пакет, помимо возможностей NumPy, задействует и возможности других пакетов.
- SciPy представляет собой набор подпакетов, в которых реализованы различные вычислительные механизмы. Среди них, например, подпакеты, реализующие быстрое преобразование Фурье, обработку изображений, решение дифференциальных уравнений, механизмы линейной алгебры.
3. Pandas
Pandas это, после NumPy, второй по известности Python-пакет, используемый в Data Science. Его применяют в самых разных местах, например, в сферах статистики, финансов, экономики, анализа данных. Он основан на NumPy, в частности, поддерживает преобразование структур данных NumPy в собственные структуры данных и обратные преобразования. Пакет Pandas часто используют для обработки больших объёмов данных. В ходе обработки данных Pandas прибегает к некоторым возможностям NumPy, в нём применимы и возможности SciPy, например, средства проведения статистических вычислений. Фактически, для проведения DS-вычислений обычно используются все три пакета Pandas, NumPy и SciPy.
Особенности Pandas
- Он поддерживает объект DataFrame, предназначенный для работы с индексированными массивами.
- Этот пакет является одним из лучших инструментов для исследования данных.
- Его можно использовать для работы с большими наборами данных. В частности, речь идёт о слиянии и объединении наборов данных, о создании срезов данных, о группировке данных, об их визуализации.
- Пакет может работать с различными источниками данных. Например с CSV- и TSV-файлами, с базами данных.
4. StatsModels
Пает StatsModels основан на пакетах NumPy и SciPy. Он широко используется для анализа данных, для создания статистических моделей, для выполнения статистических исследований. Данный пакет весьма популярен благодаря своим возможностям в сфере статистических вычислений. Он хорошо интегрируется, например, с Pandas. В других подобных пакетах, в SciPy, например, выполнять статистические вычисления достаточно сложно. StatsModels упрощает решение подобных задач.
Особенности StatsModels
- Многие дата-сайентисты используют этот пакет для проведения статистических вычислений.
- В его состав входят некоторые методы, которые знакомы тем, кто пользуется языком R.
- С его помощью создают и исследуют, например, обобщённые линейные модели, он позволяет проводить одномерный и двумерный анализ данных, применяется для проверки гипотез.
5. Matplotlib
Matplotlib это известнейший Python-пакет для визуализации данных. Его, пожалуй, можно включить в набор основных пакетов, которые нужно освоить тому, кто пользуется Python в сфере Data Science. Он поддерживает множество стандартных средств для визуализации данных, представленных различными графиками и диаграммами.
Этот пакет может работать вместе с другими Python-пакетами, вроде уже известных нам NumPy и SciPy. Он, кроме того, поддерживает API, который позволяет встраивать создаваемые им графические объекты в различные приложения.
Особенности Matplotlib
- С помощью этого пакета можно очень просто и удобно строить различные графики и диаграммы.
- Графические представления данных, создаваемые этим пакетом, поддаются глубокой настройке.
- Он поддерживает объектно-ориентированный API, позволяющий интегрировать его в различные приложения.
6. Seaborn
Seaborn это расширение для Matplotlib, которое направлено на то, чтобы сделать графики Matplotlib привлекательнее и упростить создание сложных визуализаций. Этот пакет, кроме того, содержит API, направленный на изучение взаимоотношений между переменными. В целом, Seaborn можно назвать улучшенным Matplotlib.
Особенности Seaborn
- Встроенные возможности исследования данных.
- Поддержка различных форматов данных.
- Он умеет строить графики моделей линейной регрессии.
- Его используют для создания сложных визуализаций.
- Он поддерживает различные способы настройки внешнего вида графиков.
7. Plotly
Plotly это ещё один известный Python-пакет для визуализации данных. Он даёт в наше распоряжение интерактивные графики, позволяющие исследовать взаимоотношения переменных. Plotly, помимо сферы статистики, используется в финансах, в экономике, в науке. Plotly отличается от Matplotlib гораздо более продвинутыми возможностями по построению трёхмерных графиков.
Особенности Plotly
- Этот пакет поддерживает все необходимые дата-сайентисту виды графиков. Среди них линейные диаграммы, круговые диаграммы, пузырьковые диаграммы, точечные диаграммы, древовидные диаграммы.
- Он, кроме того, поддерживает специфические виды диаграмм, используемые в статистике и науке.
- Пакет поддерживает трёхмерные визуализации.
- Он экспортирует данные в формат JSON, подходящий для использования в других приложениях.
8. Bokeh
Bokeh это пакет, предназначенный для визуализации данных в веб-приложениях. Его можно легко интегрировать с любым Python-фреймворком, с таким, как Flask или Django. Он поддерживает множество видов графиков. Этим пакетом просто и удобно пользоваться. В частности, речь идёт о том, что создавать с его помощью интерактивные графики можно, написав буквально несколько строк кода.
Особенности Bokeh
- Поддерживает визуализацию наборов данных, которые обычно используются в статистике и науке.
- Поддерживает различные форматы выходных данных.
- Существуют версии Bokeh для разных языков программирования.
- Пакет хорошо интегрируется с такими Python-фреймворками, как Django и Flask.
9. Scikit-Learn
Scikit-Learn это Python-пакет для машинного обучения. Он включает в себя практически всё, что нужно дата-сайентисту. Этот проект появился на мероприятии Google Summer of Code. В нём имеются различные встроенные модули, которые дают возможность работать с множеством популярных алгоритмов машинного обучения. Это, например, алгоритм случайный лес, алгоритм спектральной кластеризации, алгоритм кросс-валидации, метод k-средних и многие другие. Этот пакет можно использовать для создания моделей машинного обучения с учителем и без учителя.
Особенности Scikit-Learn
- На основе этого пакета можно создавать спам-детекторы и системы классификации изображений.
- Поддерживает различные алгоритмы регрессии.
- Позволяет создавать модели машинного обучения с учителем и без учителя.
- Поддерживает механизмы кросс-валидации для оценки моделей.
10. Keras
Keras это пакет, реализующий механизмы глубокого обучения (Deep Learning, DL), который широко используется при создании нейросетевых моделей. Это одна из самых мощных опенсорсных Python-библиотек, которая способна работать с самыми разными видами данных, например с текстами и с изображениями. Существуют и другие надёжные DL-решения, предназначенные для Python-разработчиков, но Keras выгодно отличается от них тем, что упрощает работу со сложными моделями глубокого обучения.
Особенности Keras
- Поддерживает широкий набор нейросетевых моделей.
- Содержит встроенные средства для работы с изображениями.
- Поддерживает популярные алгоритмы глубокого обучения.
- Отличается высоким уровнем расширяемости, что позволяет, при необходимости, оснащать его новым функционалом.
Итоги
Все Python-пакеты, о которых мы рассказали, пользуются серьёзной популярностью в среде дата-сайентистов. Есть, конечно, и другие подобные библиотеки. И вам, если вы хотите построить карьеру в сфере Data Science, понадобится разобраться со многими из них, а не только с теми, о которых мы говорили сегодня.
Какими Python-пакетами из сферы Data Science вы пользуетесь чаще всего?
