پرکاربردترین کتابخانه های پایتون کدام‌اند؟ پایتون (Python) امروزه به‌عنوان رایج‌ترین زبان برنامه‌نویسی محسوب میشود. هر روز برنامه‌نویسان برای حل مسائل مختلف از این این کتابخانه‌ها استفاده می‌کنند و این کتابخانه‌ها کار آنان را به‌طرز چشمگیری راحت‌تر می‌کنند. در این مطلب هشت کتابخانه برتر پایتون را که در علم داده استفاده می‌شوند با هم بررسی می‌کنیم.
- 1. تنسورفلو (Tensorflow)
- 2. سای‌پای (SciPy)
- 3. نام‌پای (NumPy)
- 4. پنداز (Pandas)
- 5. مت پلات‌لیب (Matplotlib)
- 6. کراس (Keras)
- 7. سای‌کیت لرن (Scikit-learn)
- 8. پایتورچ (PyTorch)
- 9. جمع‌بندی درباره پرکاربردترین کتابخانه های پایتون
- 10. یادگیری پایتون برای علم داده با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس
- 11. هفت‌خوان: مطالعه کن، نظر بده، جایزه بگیر!
- 12. هفت‌خوان‌پلاس
پایتون همواره ثابت کرده است که وقتی نوبت به حل مسائل و چالش‌های علم داده (Data Science) می‌رسد می‌تواند کاربران خود را شگفت‌زده کند و با امکانات بیشتر و بهتری برای کمک از راه برسد. اکثر دانشمندان داده یا دیتاساینتیست‌ها (Data Scientist) از پایتون استفاده می‌کنند؛ زیرا پایتون یک زبانی پرکاربرد، شیء‌گرا، منبع باز (open-source) و با کارایی بالا و آسان برای یادگیری و اشکال‌زدایی است. پایتون تعداد زیادی کتابخانه‌ی فوق‌العاده دارد که برای استفاده در علم داده ساخته شده‌اند. پرکاربردترین کتابخانه های پایتون را در ادامه آورده‌ایم، اما برای آشنایی بیشتر با زبان برنامه‌نویسی پایتون این مطلب را مطالعه کنید:
با زبان برنامه نویسی پایتون آشنا شوید!
تنسورفلو (Tensorflow)
اولین مورد در فهرست پرکاربردترین کتابخانه های پایتون برای علم داده TensorFlow است. TensorFlow کتابخانه‌ای برای محاسبات عددی است که حدود ۳۵هزار نظر در Github و انجمنی تقریباً ۱۵۰۰ نفری دارد. این کتابخانه در حوزه‌های مختلف علمی استفاده میشود که در ادامه به برخی از کاربردهای آن اشاره شده است. TensorFlow اساساً فریم‌ورکی (Framework) است برای تعریف و اجرای محاسباتی که شامل تنسورها (Tensors) هستند. می‌توان تنسور را محفظه‌ای تعریف کرد که می‌تواند داده‌ها را در N بُعد ذخیره کند.
خصوصیات
- تجسم بهتر گراف‌های محاسباتی
- کاهش خطای یادگیری ماشین تا ۵۰ تا ۶۰ درصد
- محاسبات موازی برای اجرای مدل‌های پیچیده
- مدیریت یکپارچه‌ی کتابخانه با پشتیبانی گوگل (Google)
- به‌روزرسانی سریع‌تر و امکان دسترسی به نسخه‌های جدید برای ارائه‌ی آخرین و به‌روزترین امکانات
کاربردها
- تشخیص گفتار (Speech Recognition)
- شناسایی تصویر (Image Recognition)
- برنامه‌های کاربردی مبتنی بر متن
- تجزیه‌وتحلیل سری‌های زمانی
- تشخیص ویدئو (Video Detection)
سای‌پای (SciPy)
SciPy (Scientific Python) یکی دیگر از کتابخانه‌های رایگان و منبع‌باز پایتون برای علم داده است که به‌طور گسترده‌ای برای محاسبات سطح بالا استفاده میشود. SciPy حدود ۱۹هزار نظر در GitHub و انجمنی فعال با حدود ۶۰۰ مشارکت‌کننده دارد.
خصوصیات
- شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و توابع ساخته‌شده روی افزونه NumPy پایتون
- دستورهای سطح بالا برای دست‌کاری و تجسم داده‌ها
- پردازش تصویر چندبعدی با استفاده از ماژول SciPy ndimage
- شامل توابع داخلی برای حل معادلات دیفرانسیل
کاربردها
- پردازش تصویر چندبعدی
- حل معادلات دیفرانسیل و تبدیل فوریه
- الگوریتم‌های بهینه‌سازی
- جبر خطی
نام‌پای (NumPy)
NumPy (Numerical Python) پکیجی کامل برای محاسبات عددی در پایتون است. این کتابخانه حدود ۱۸هزار نظر در GitHub و انجمن فعال از ۷۰۰ مشارکت‌کننده دارد. NumPy کتابخانه‌ای برای زبان برنامه‌نویسی پایتون است که پشتیبانی از آرایه‌ها (Array) و ماتریس‌های بزرگ چندبعدی را به‌همراه مجموعه بزرگی از توابع ریاضی سطح بالا برای کار روی این آرایه‌ها ارائه می‌کند.
خصوصیات
- ارائه توابع سریع و از پیش کامپایل‌شده (Precompiled) برای محاسبات عددی
- محاسبات مبتنی بر آرایه‌ها برای بهره‌وری بیشتر
- پشتیبانی از رویکرد شیء‌گرا
- محاسبات فشرده و سریع‌تر با بردارسازی (Vectorization)
کاربردها
- تجزیه‌وتحلیل داده‌ها
- اساس کتابخانه‌های دیگر، مانند SciPy و scikit-learn
- جایگزینی برای MATLAB، در صورت استفاده به‌همراه SciPy و matplotlib
پنداز (Pandas)
Pandas (Python data analysis) در کنار NumPy در Matplotlib جزو محبوب‌ترین و پرکاربردترین کتابخانه های پایتون برای علم داده است. Pandas حدود ۱۷۰۰ نظر در GitHub و انجمنی فعال از ۱۲۰۰ مشارکت‌کننده دارد. از این کتابخانه به‌طور گسترده برای تجزیه‌وتحلیل و پاکسازی داده‌ها استفاده میشود. Pandas به شما اجازه می‌دهد داده‌ها را با فرمت‌های مختلف فایلی مانند JSON، SQL و Microsoft Excel وارد کنید. هم‌چنین Pandas امکان عملیات مختلف دست‌کاری داده، مانند ادغام، تغییر شکل، انتخاب و هم‌چنین پاکسازی داده‌ها را به برنامه‌نویس می‌دهد.
خصوصیات
- نحو گویا و قابل‌فهم
- امکان کار با داده‌های ازدست‌رفته (Missing Data)
- امکان ایجاد تابع مدنظر و اجرای آن روی مجموعه‌ای از داده‌ها
- شامل ساختارهای داده سطح بالا و ابزارهای دست‌کاری داده
کاربردها
- آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها
- ETL (استخراج، تبدیل، بارگیری) برای تبدیل داده‌ها و ذخیره آنها
- کاربردی در حوزه‌های مختلف دانشگاهی و تجاری، ازجمله آمار، امور مالی و علوم اعصاب
- سری‌های زمانی
مت پلات‌لیب (Matplotlib)
Matplotlib تجسمات قدرتمند و درعین‌حال زیبایی دارد. این کتابخانه‌ی پایتون با حدود ۲۶هزار نظر در GitHub و انجمن ۷۰۰ نفری است. Matplotlib، به‌دلیل نمودارهایی که تولید می‌کند، به‌طور گسترده‌ای برای تجسم داده استفاده میشود.
خصوصیات
- قابل‌استفاده به‌عنوان جایگزین MATLAB، با مزیت رایگان و منبع‌بازبودن
- کاربردی صرف‌نظر از اینکه از استفاده از چه سیستم‌عاملی استفاده یا کدام فرمت خروجی
- مصرف حافظه کم و ران‌تایم (runtime) بهتر
کاربردها
- تجزیه‌وتحلیل هم‌بستگی متغیرها
- تشخیص نقاط اوت‌لایر (outliers) با استفاده از نمودار پراکندگی (scatter plot) و غیره
- تجسم نحوه‌ی توزیع داده‌ها برای به‌دست‌آوردن بینش کافی
کراس (Keras)
مشابه TensorFlow، Keras یکی دیگر از محبوب‌ترین کتابخانه‌های پایتون است که به‌طور گسترده برای یادگیری عمیق (Deep Learning) و ماژول‌های شبکه عصبی (Neural Networks) استفاده میشود.
خصوصیات
- Keras دیتاست‌های برچسب‌دار زیادی را ارائه می‌کند که می‌توان به‌راحتی آنها را وارد و استفاده کرد.
- شامل لایه‌ها و پارامترهای پیاده‌سازی شده است که می‌توان از آنها برای ساخت، پیکربندی، آموزش و ارزیابی شبکه‌های عصبی استفاده کرد.
کاربردها
یکی از مهم‌ترین کاربردهای Keras مدل‌های یادگیری عمیق هستند که با وزن‌های ازپیش‌تعیین‌شده در دسترس هستند. می‌توانید مستقیماً از این مدل‌ها برای پیش‌بینی یا استخراج فیچرهای آن بدون ایجاد یا آموزش مدل جدید استفاده کنید.
سای‌کیت لرن (Scikit-learn)
کتابخانه‌ی بعدی در فهرست پرکاربردترین کتابخانه های پایتون برای علم داده Scikit-learn است. این کتابخانه یادگیری ماشین (Machine Learning) تقریباً تمامی الگوریتم‌های یادگیری ماشین را ارائه می‌کند که ممکن است نیاز داشته باشید.
کاربردها
- خوشه‌بندی (Clustering)
- طبقه‌بندی (Classification)
- رگرسیون (Regression)
- انتخاب مدل (Model selection)
- کاهش ابعاد (Dimensionality reduction)
پایتورچ (PyTorch)
درنهایت می‌رسیم به PyTorch که یک پکیج محاسبات علمی مبتنی بر پایتون است و از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) استفاده می‌کند. PyTorch یکی از رایج‌ترین پلتفرم‌های تحقیقاتی یادگیری عمیق است که درواقع برای ارائه‌ی حداکثر انعطاف‌پذیری و سرعت ساخته شده است.
کاربردها
PyTorch به‌دلیل ارائه‌ی دو ویژگی فوق‌العاده مشهور است: محاسبات تنسوری (tensor computations) با پشتیبانی از GPU و ایجاد شبکه‌های عصبی عمیق روی یک سیستم autograd.
برای آشنایی با برترین ویرایشگرهای کد پایتون این مطلب را بخوانید:
۱۰ IDE و ویرایشگر کد برتر پایتون را بشناسید!
جمع‌بندی درباره پرکاربردترین کتابخانه های پایتون
در این مطلب هشت مورد از پرکاربردترین کتابخانه های پایتونپرکاربردترین کتابخانه های پایتون را معرفی کردیم که استفاده از آنها در حوزه‌ی علم داده یا دیتاسایتس (Data Science) رایج است. درواقع هر دیتاساینتیستی لازم است با این کتابخانه‌ها آشنا و دست‌کم با تعدادی از آنها کار کرده باشد. این کتابخانه‌ها برنامه‌نویسی را تا حد زیادی آسان‌تر و در بسیاری از موارد مانند میانبری برای حل مسئله مدنظر عمل می‌کنند.
یادگیری پایتون برای علم داده با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس
کافه‌تدریس کلاس‌های جامع آموزش علم داده را در دوره‌های مقدماتی و پیشرفته برگزار می‌کند. در کنار کلاس‌های آنلاین جامع آموزش دیتا ساینس، کلاس آنلاین آموزش پایتون برای علم داده از دوره‌های کافه‌تدریس است که به شما امکان می‌دهد صفر تا صد علم داده و یادگیری ماشین را بیاموزید.
کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس به شما امکان می‌دهد از هر نقطه‌ی جغرافیایی به جامع‌ترین و به‌روزترین آموزش دیتا ساینس و ماشین لرنینگ دسترسی داشته باشید.
برای آشنایی با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع یادگیری دیتا ساینس روی این لینک کلیک کنید:
کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس
هفت‌خوان: مطالعه کن، نظر بده، جایزه بگیر!
هفت‌خوان مسابقه‌ی وبلاگی کافه‌تدریس است. شما با پاسخ به چند پرسش درباره‌ی مطلبی که همین حالا مطالعه کرده‌اید، فرصت شرکت در قرعه‌کشی جایزه نقدی و کلاس رایگان کافه‌تدریس را پیدا خواهید کرد.
جوایز هفت‌خوان
- ۱,۵۰۰,۰۰۰ تومان جایزه نقدی
- ۳ کلاس رایگان ۵۰۰,۰۰۰ تومانی
پرسش‌های مسابقه
برای شرکت در هفت‌خوان کافه‌تدریس در کامنت همین مطلب به این پرسش‌ها پاسخ دهید:
- کتابخانه تنسورفلو چه خصوصیاتی دارد و در چه زمینه‌هایی کاربرد دارد؟
- سای‌پای و نام‌پای چگونه می‌توانند به پردازش داده‌ها کمک کنند و خصوصیت بارز آنها چیست؟
- مت پلات‌لیب و پانداز را با یکدیگر مقایسه کنید؛ یکی برای تجسم داده‌ها و دیگری برای تحلیل داده‌ها چگونه مورد استفاده قرار می‌گیرند؟
هفت‌خوان‌پلاس
برای بالابردن شانس‌تان می‌توانید این مطلب را هم مطالعه کنید و به پرسش‌های آن پاسخ دهید:
چه خصوصیاتی در کتابخانه تنسورفلو وجود دارد و در چه زمینه‌هایی کاربرد دارد؟ خصوصیات شامل تجسم بهتر گراف‌های محاسباتی، کاهش خطای یادگیری ماشین، محاسبات موازی و مدیریت یکپارچه با پشتیبانی گوگل می‌باشد. کاربردها عبارتند از تشخیص گفتار، شناسایی تصویر، برنامه‌های مبتنی بر متن و تجزیه‌وتحلیل سری‌های زمانی.
سای‌پای و نام‌پای چگونه می‌توانند به پردازش داده‌ها کمک کنند و خصوصیت بارز آنها چیست؟ سای‌پای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و توابع مبتنی بر NumPy است و در پردازش تصویر و حل معادلات دیفرانسیل مفید است. نام‌پای با ارائه توابع سریع برای محاسبات عددی و پشتیبانی از آرایه‌های چندبعدی کارایی دارد.
مت پلات‌لیب و پانداز را با یکدیگر مقایسه کنید؛ مت پلات‌لیب برای تجسم داده‌ها و پانداز برای تحلیل داده‌ها چگونه مورد استفاده قرار می‌گیرند؟ مت پلات‌لیب به‌عنوان جایگزینی برای MATLAB با مصرف حافظه کم استفاده میشود. پانداز با نحو گویا خود، امکانات دست‌کاری داده‌ها و کار با داده‌های ازدست‌رفته را فراهم می‌کند.
چه ویژگی‌هایی در کتابخانه تنسورفلو وجود دارد و در چه زمینه‌هایی کاربرد دارد؟
ویژگی‌ها:
– تجسم بهتر گراف‌های محاسباتی
– کاهش خطای یادگیری ماشین تا ۵۰ تا ۶۰ درصد
– محاسبات موازی برای اجرای مدل‌های پیچیده
– پشتیبانی گوگل با به‌روزرسانی‌های سریع
کاربردها:
– تشخیص گفتار
– شناسایی تصویر
– برنامه‌های مبتنی بر متن
– تجزیه‌وتحلیل سری‌های زمانی
– تشخیص ویدئو
سای‌پای و نام‌پای چگونه می‌توانند به پردازش داده‌ها کمک کنند و خصوصیت بارز آنها چیست؟
سای‌پای: الگوریتم‌ها و توابع سطح بالا برای محاسبات و تجسم داده‌ها.
نام‌پای: ارائه توابع سریع برای محاسبات عددی بر اساس آرایه‌ها.
مت پلات‌لیب و پانداز را با یکدیگر مقایسه کنید؛ یکی برای تجسم داده‌ها و دیگری برای تحلیل داده‌ها چگونه مورد استفاده قرار می‌گیرند؟
مت پلات‌لیب: تجسمات قدرتمند داده‌ها برای نمودارهای تجزیه‌وتحلیلی.
پانداز: ابزار تحلیلی با عملیات داده‌ای متنوع برای پاکسازی و تبدیل داده‌ها.
پنداز: تحلیلی
کتابخانه به‌طور گسترده برای تجزیه‌وتحلیل و پاکسازی داده‌ها استفاده میشود. Pandas امکان عملیات مختلف دست‌کاری داده، مانند ادغام، تغییر شکل، انتخاب و هم‌چنین پاکسازی داده‌ها رابه برنامه نویس می‌دهد
خصوصیات
نحو گویا و قابل‌فهم
امکان کار با داده‌های ازدست‌رفته (Missing Data)
کاربردها
آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها
سری‌های زمانی
مت پلات لیپ:
به دلیل نمودارهای گسترده غبرای تجسم داده استفاده میشود
خصوصیات
قابل‌استفاده به‌عنوان جایگزین MATLAB، با مزیت رایگان و منبع‌بازبودن
کاربردها
تجزیه‌وتحلیل هم‌بستگی متغیرها
تجسم نحوه‌ی توزیع داده‌ها برای به‌دست‌آوردن بینش کافی
سوال2:
سای پای: انجام محاسبات سطح بالا
خصوصیات: شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و توابع ساخته‌شده روی افزونه NumPy پایتون
دستورهای سطح بالا برای دست‌کاری و تجسم داده‌ها
پردازش تصویر چندبعدی با استفاده از ماژول SciPy ndimage
شامل توابع داخلی برای حل معادلات دیفرانسیل
نام پای:
پشتیبانی از آرایه‌ها (Array) و ماتریس‌های بزرگ چندبعدی را به‌همراه مجموعه بزرگی از توابع ریاضی سطح بالا برای کار روی این آرایه‌ها ارائه می‌کند. خصوصیات:
ارائه توابع سریع و از پیش کامپایل‌شده (Precompiled) برای محاسبات عددی
محاسبات مبتنی بر آرایه‌ها برای بهره‌وری بیشتر
پشتیبانی از رویکرد شیء‌گرا
محاسبات فشرده و سریع‌تر با بردارسازی (Vectorization)
سوال 1:
فریم‌ورکی است برای تعریف و اجرای محاسباتی که شامل تنسورها هستند. خصوصیات:
تجسم بهتر گراف‌های محاسباتی
کاهش خطای یادگیری ماشین تا ۵۰ تا ۶۰ درصد
محاسبات موازی برای اجرای مدل‌های پیچیده
مدیریت یکپارچه‌ی کتابخانه با پشتیبانی گوگل (Google)
به‌روزرسانی سریع‌تر و امکان دسترسی به نسخه‌های جدید برای ارائه‌ی آخرین و به‌روزترین امکانات
کاربرد:
تشخیص گفتار (Speech Recognition)
شناسایی تصویر (Image Recognition)
برنامه‌های کاربردی مبتنی بر متن
تجزیه‌وتحلیل سری‌های زمانی
تشخیص ویدئو (Video Detection
سلام.پاسخ به مسابقه هفت خوان
سوال اول : خصوصیات
تجسم بهتر گراف‌های محاسباتی
کاهش خطای یادگیری ماشین تا ۵۰ تا ۶۰ درصد
محاسبات موازی برای اجرای مدل‌های پیچیده
مدیریت یکپارچه‌ی کتابخانه با پشتیبانی گوگل (Google)
به‌روزرسانی سریع‌تر و امکان دسترسی به نسخه‌های جدید برای ارائه‌ی آخرین و به‌روزترین امکانات
کاربردها
تشخیص گفتار (Speech Recognition)
شناسایی تصویر (Image Recognition)
برنامه‌های کاربردی مبتنی بر متن
تجزیه‌وتحلیل سری‌های زمانی
تشخیص ویدئو (Video Detection)
سوال دوم : سای‌پای از کتابخانه‌های رایگان و منبع‌باز پایتون برای علم داده است که به‌طور گسترده‌ای برای محاسبات سطح بالا استفاده میشود. SciPy حدود ۱۹هزار نظر در GitHub و انجمنی فعال با حدود ۶۰۰ مشارکت‌کننده دارد.
خصوصیات
شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و توابع ساخته‌شده روی افزونه NumPy پایتون
دستورهای سطح بالا برای دست‌کاری و تجسم داده‌ها
پردازش تصویر چندبعدی با استفاده از ماژول SciPy ndimage
شامل توابع داخلی برای حل معادلات دیفرانسیل
نام پای پکیجی کامل برای محاسبات عددی در پایتون است. این کتابخانه حدود ۱۸هزار نظر در GitHub و انجمن فعال از ۷۰۰ مشارکت‌کننده دارد. NumPy کتابخانه‌ای برای زبان برنامه‌نویسی پایتون است که پشتیبانی از آرایه‌ها (Array) و ماتریس‌های بزرگ چندبعدی را به‌همراه مجموعه بزرگی از توابع ریاضی سطح بالا برای کار روی این آرایه‌ها ارائه می‌کند.
خصوصیات
ارائه توابع سریع و از پیش کامپایل‌شده (Precompiled) برای محاسبات عددی
محاسبات مبتنی بر آرایه‌ها برای بهره‌وری بیشتر
پشتیبانی از رویکرد شیء‌گرا
محاسبات فشرده و سریع‌تر با بردارسازی (Vectorization)
سوال سوم : پنداز (Pandas) به‌طور گسترده برای تجزیه‌وتحلیل و پاکسازی داده‌ها استفاده میشود. Pandas به شما اجازه می‌دهد داده‌ها را با فرمت‌های مختلف فایلی مانند JSON، SQL و Microsoft Excel وارد کنید. هم‌چنین Pandas امکان عملیات مختلف دست‌کاری داده، مانند ادغام، تغییر شکل، انتخاب و هم‌چنین پاکسازی داده‌ها را به برنامه‌نویس می‌دهد.
در طرف دیگر مت پلات‌لیب تجسمات قدرتمند و درعین‌حال زیبایی دارد و به‌دلیل نمودارهایی که تولید می‌کند، به‌طور گسترده‌ای برای تجسم داده استفاده میشود.
۱. TensorFlow یک کتابخانه برای محاسبات عددی با ۳۵هزار نظر در Github است و تقریباً ۱۵۰۰ نفر در انجمن آن فعال هستند. این کتابخانه در حوزه‌های مختلف علمی استفاده میشود و شامل تنسورها برای ذخیره داده‌ها در چندین بُعد است.
خصوصیات:
تجسم گراف‌های محاسباتی / کاهش خطای یادگیری ماشین / محاسبات موازی / پشتیبانی گوگل و به‌روزرسانی‌های سریع
کاربردها:
تشخیص گفتار و تصویر / برنامه‌های متنی / تجزیه‌وتحلیل سری‌های زمانی / تشخیص ویدئو
۲. SciPy یک کتابخانه منبع‌باز پایتون با ۱۹هزار نظر در GitHub است و حدود ۶۰۰ مشارکت‌کننده دارد.
خصوصیات: الگوریتم‌ها و توابع بر پایه NumPy / دستورات برای دست‌کاری و تجسم داده‌ها / پردازش تصویر و حل معادلات دیفرانسیل
کاربردها: / پردازش تصویر / حل معادلات دیفرانسیل و الگوریتم‌های بهینه‌سازی
۳. NumPy کتابخانه‌ای است با ۱۸هزار نظر در GitHub، پشتیبانی از آرایه‌ها و ماتریس‌های بزرگ.
خصوصیات: توابع سریع و کامپایل‌شده برای محاسبات / پشتیبانی از آرایه‌ها برای بهره‌وری بیشتر
کاربردها:
تجزیه‌وتحلیل داده‌ها / جایگزینی MATLAB
۴. Pandas کتابخانه‌ای با ۱۷۰۰ نظر در GitHub است و اجازه دست‌کاری و پاکسازی داده‌ها را می‌دهد.
خصوصیات: نحو گویا برای کار با داده‌های ازدست‌رفته / ساختارهای داده سطح بالا
کاربردها: آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها / تجزیه‌وتحلیل سری‌های زمانی
۵. Matplotlib با ۲۶هزار نظر در GitHub، برای تجسم داده‌ها به کار می‌رود.
خصوصیات: قابل‌استفاده به‌عنوان جایگزین MATLAB / مصرف حافظه کم
کاربردها: تجزیه‌وتحلیل هم‌بستگی متغیرها / تشخیص نقاط اوت‌لایر
پر کاربردترین کتابخانه های پایتون عبارتند از:
Tensorflow
SciPy
NumPy
Pandas
Matplotlib
Keras
Scikit-learn
PyTorch
1.پرکاربردترین کتابخانه‌های پایتون کدام‌اند؟
تنسورفلو
سای‌پای
نام‌پای
پنداز
مت پلات‌لیب
کراس
2. کاربردهای کتابخانه تنسورفلو چیست و چه خصوصیاتی دارد؟
TensorFlow کتابخانه‌ای برای محاسبات عددی تنسور را محفظه‌ای تعریف می کنند که می‌تونند داده‌ها را در N بُعد ذخیره کنه.
تشخیص گفتار
شناسایی تصویر
برنامه‌های کاربردی مبتنی بر متن
تجزیه‌وتحلیل سری‌های زمانی
تشخیص ویدئو
3.خصوصیت‌ها و کاربردهای پنداز چیست؟
نحو گویا و قابل‌فهم
کار با داده‌های ازدست‌رفته
ایجاد تابع مدنظر و اجرای آن روی مجموعه‌ای از داده‌ها
ساختارهای داده سطح بالا و ابزارهای دست‌کاری داده
کاربرد هاش :
آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها
ETL برای تبدیل داده‌ها و ذخیره آنها
سری‌های زمانی
شما Pandas رو توصیه می کنید یا Scikit learn؟
این کتابخانه‌ها کاربردهای مختص خودشون رو دارن. بنابراین هر دو لازم به یادگیری و استفاده هستن.
دوره علم داده ، آموزش پایتون رو هم شامل میشه ؟
بله، ویدئوی پیش‌نیاز یادگیری پایتون بعد از ثبت‌نام در اختیارتون قرار می‌گیره.
برای افرادی که رشته های غیر فنی تحصیل کردند یادگیری پایتون خیلی زمان بر هست ؟
این موضوع بیشتر به خود شخص مربوطه و نمی‌شه گفت برای همه افرادی که رشته غیر فنی هستند یادگیری پایتون سخته. پایتون به زبان انسان خیلی نزدیکه و یادگیری اون به طور کلی نسبت به خیلی از زیان‌ها راحتتره. زمان یادگیری هم بستگی به روند شخص داره. با این حال برای دوره‌های علم داده بهتره به طور همزمان با یادگیری مفاهیم یادگیری ماشین و علم داده، پایتون رو پیش برد.