Top 10 Libraries Python untuk Data Science Tahun 2023
Admin
Di Googling - Python adalah bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan saat ini. Dalam hal menyelesaikan tugas dan tantangan data science, Python tidak pernah berhenti mengejutkan penggunanya. Sebagian besar data scientists sudah memanfaatkan kekuatan pemrograman Python setiap hari. Python adalah bahasa yang easy-to-learn, easy-to-debug, widely used, object-oriented, open-source, high-performance language, and there are many more benefits to Python, dan masih banyak lagi manfaat pemrograman Python. Python telah dibangun dengan libraries Python yang luar biasa untuk data science yang digunakan oleh programmer setiap hari dalam memecahkan masalah. Inilah 10 libraries Python untuk data science:
Top 10 Libraries Python untuk Data Science:
- TensorFlow
- NumPy
- SciPy
- Pandas
- Matplotlib
- Keras
- SciKit-Learn
- PyTorch
- Scrapy
- BeautifulSoup
1.TensorFlow
Yang pertama dalam daftar libraries python untuk data science adalah TensorFlow. TensorFlow adalah library untuk komputasi numerik berperforma tinggi dengan sekitar 35.000 komentar dan komunitas dinamis yang terdiri dari sekitar 1.500 kontributor. Ini digunakan di berbagai bidang ilmiah. TensorFlow pada dasarnya adalah framework untuk mendefinisikan dan menjalankan komputasi yang melibatkan tensor, yang merupakan objek komputasi yang didefinisikan sebagian yang pada akhirnya menghasilkan nilai.
Fitur:
- Graph visualizations komputasi yang lebih baik
- Mengurangi kesalahan hingga 50 hingga 60 persen dalam neuron machine learning
- Komputasi paralel untuk mengeksekusi model yang kompleks
- Pengelolaan library yang lancar didukung oleh Google
- Pembaruan lebih cepat dan rilis baru yang sering untuk memberi Anda fitur terbaru
TensorFlow sangat berguna untuk aplikasi berikut:
- Pengenalan Speech and image recognition
- aplikasi berbasis teks
- Time-series analysis
- Video detection
2. SciPy
SciPy (Scientific Python) adalah library python open-source dan gratis lainnya untuk data science yang banyak digunakan untuk komputasi tingkat tinggi. SciPy memiliki sekitar 19.000 komentar di GitHub dan komunitas aktif sekitar 600 kontributor. Ini banyak digunakan untuk perhitungan ilmiah dan teknis, karena memperluas NumPy dan menyediakan banyak rutinitas yang ramah pengguna dan efisien untuk perhitungan ilmiah.
Fitur:
- Kumpulan algoritme dan fungsi yang dibangun di atas ekstensi NumPy dari Python
- High level commands untuk manipulasi dan visualisasi data
- Image processing multidimensi dengan submodul SciPy ndimage
- Termasuk fungsi bawaan untuk menyelesaikan persamaan diferensial
Aplikasi:
- Operasi gambar multidimensi
- Memecahkan persamaan diferensial dan transformasi Fourier
- Optimization algorithms
- Linier algreba
3. NumPy
NumPy (Python Numerik) adalah paket fundamental untuk perhitungan numerik dengan Python; itu berisi objek array N-dimensi yang kuat. Itu memiliki sekitar 18.000 komentar di GitHub dan komunitas aktif dari 700 kontributor. Ini adalah paket pemrosesan array tujuan umum yang menyediakan objek multidimensi berkinerja tinggi yang disebut array dan alat untuk bekerja dengannya. NumPy juga mengatasi masalah kelambatan sebagian dengan menyediakan array multidimensi ini serta menyediakan fungsi dan operator yang beroperasi secara efisien pada array ini.
Fitur:
- Menyediakan fungsi yang cepat dan telah dikompilasi untuk rutinitas numerik
- Komputasi berorientasi array untuk efisiensi yang lebih baik
- Mendukung pendekatan berorientasi objek
- Komputasi yang ringkas dan lebih cepat dengan vektorisasi
Aplikasi:
- Banyak digunakan dalam analisis data
- Membuat N-dimensional array yang kuat
- Membentuk dasar libraries lain, seperti SciPy dan scikit-learn
- Penggantian MATLAB saat digunakan dengan SciPy dan matplotlib
4. Pandas
Pandas (analisis data Python) adalah suatu keharusan dalam siklus hidup data science. Ini adalah library Python paling populer dan banyak digunakan untuk data science, bersama dengan NumPy di matplotlib. Dengan sekitar 17.00 komentar di GitHub dan komunitas aktif dengan 1.200 kontributor, GitHub banyak digunakan untuk analisis dan pembersihan data. Panda menyediakan struktur data yang cepat dan fleksibel, seperti CD bingkai data, yang dirancang untuk bekerja dengan data terstruktur dengan sangat mudah dan intuitif.
Fitur:
- Sintaks yang fasih dan fungsionalitas kaya yang memberi Anda kebebasan untuk menangani data yang hilang
- Memungkinkan Anda membuat fungsi Anda sendiri dan menjalankannya di serangkaian data
- Abstraksi tingkat tinggi
- Berisi struktur data tingkat tinggi dan alat manipulasi
Aplikasi:
- Perselisihan data wrangling dan pembersihan data
- ETL (ETL (extract, transform, load) untuk transformasi data dan penyimpanan data, karena memiliki dukungan yang sangat baik untuk memuat file CSV ke dalam format bingkai datanya
- Digunakan dalam berbagai bidang akademik dan komersial, termasuk statistik, keuangan, dan ilmu saraf
- Fungsi khusus deret waktu, seperti pembuatan rentang tanggal, jendela bergerak, regresi linier, dan pergeseran tanggal.
5. Matplotlib
Matplotlib memiliki visualisasi yang kuat namun indah. Ini adalah pustaka perencanaan untuk Python dengan sekitar 26.000 komentar di GitHub dan komunitas yang sangat bersemangat dengan sekitar 700 kontributor. Karena grafik dan plot yang dihasilkannya, ini banyak digunakan untuk visualisasi data. Ini juga menyediakan API berorientasi objek, yang dapat digunakan untuk menyematkan plot tersebut ke dalam aplikasi.
Fitur:
- Dapat digunakan sebagai pengganti MATLAB, dengan keuntungan bebas dan open source
- Mendukung lusinan jenis backend dan keluaran, yang berarti Anda dapat menggunakannya terlepas dari sistem operasi mana yang Anda gunakan atau format keluaran mana yang ingin Anda gunakan
- Panda itu sendiri dapat digunakan sebagai pembungkus MATLAB API untuk menggerakkan MATLAB seperti pembersih
- Konsumsi memori rendah dan perilaku runtime yang lebih baik
Aplikasi:
- Analisis korelasi variabel
- Visualisasikan interval kepercayaan 95 persen dari model
- Deteksi outlier menggunakan scatter plot dll.
- Visualisasikan distribusi data untuk mendapatkan wawasan instan
6. Keras
Mirip dengan TensorFlow, Keras adalah pustaka populer lainnya yang digunakan secara luas untuk pembelajaran mendalam dan modul jaringan saraf. Keras mendukung backend TensorFlow dan Theano, jadi ini adalah opsi yang bagus jika Anda tidak ingin mendalami detail TensorFlow.
Fitur:
- Keras menyediakan kumpulan data berlabel yang luas yang dapat digunakan untuk mengimpor dan memuat secara langsung.
- Ini berisi berbagai lapisan dan parameter yang diimplementasikan yang dapat digunakan untuk konstruksi, konfigurasi, pelatihan, dan evaluasi jaringan saraf
Aplikasi:
- Salah satu aplikasi Keras yang paling signifikan adalah model pembelajaran mendalam yang tersedia dengan bobot yang telah dilatih sebelumnya. Anda dapat menggunakan model ini secara langsung untuk membuat prediksi atau mengekstrak fiturnya tanpa membuat atau melatih model baru Anda sendiri.
7. Scikit-learn
Berikutnya dalam library python teratas untuk data science adalah Scikit-learn, machine learning library yang menyediakan hampir semua algoritma machine learning yang mungkin anda perlukan. Scikit-learn dirancang untuk diinterpolasi ke dalam NumPy dan SciPy.
Aplikasi:
- clustering
- classification
- regression
- model selection
- dimensionality reduction
8. PyTorch
Berikutnya dalam library python teratas untuk data science adalah PyTorch, yang merupakan paket komputasi ilmiah berbasis Python yang menggunakan kekuatan unit pemrosesan grafis. PyTorch adalah salah satu platform penelitian graphics processing yang paling disukai yang dibangun untuk memberikan fleksibilitas dan kecepatan maksimum.
Aplikasi:
- PyTorch terkenal karena menyediakan dua fitur paling tinggi
- komputasi tensor dengan dukungan akselerasi GPU yang kuat
- membangun jaringan saraf yang dalam pada sistem autograd berbasis pita
9. Goresan
Pustaka python yang dikenal berikutnya untuk ilmu data adalah Scrapy. Scrapy adalah salah satu kerangka perayapan web sumber terbuka paling populer, cepat, yang ditulis dengan Python. Biasanya digunakan untuk mengekstrak data dari halaman web dengan bantuan pemilih berdasarkan XPath.
Aplikasi:
- Scrapy membantu dalam membangun program perayapan (bot laba-laba) yang dapat mengambil data terstruktur dari web
- Scrappy juga digunakan untuk mengumpulkan data dari API dan mengikuti prinsip 'Jangan Ulangi Sendiri' dalam desain antarmukanya, memengaruhi pengguna untuk menulis kode universal yang dapat digunakan kembali untuk membuat dan menskalakan perayap besar.
10. Sup Cantik
BeautifulSoup - pustaka python berikutnya untuk data science. Ini adalah pustaka python populer lainnya yang paling dikenal untuk web crawling dan data scraping. Pengguna dapat mengumpulkan data yang tersedia di beberapa situs web tanpa CSV atau API yang tepat, dan BeautifulSoup dapat membantu mereka mengorek dan menyusunnya ke dalam format yang diperlukan.
Selain 10 libraries python untuk data science yang dibahas pada digoogling.com ini, ada banyak library python bermanfaat lainnya yang anda bisa coba implementasikan, dan trimakasih telah berkunjung.
