Η Python, μία από τις πιο δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού, χάρη στην ευκολία της, την beginner friendly φύση της καθώς και την ευρεία συλλογή βιβλιοθηκών της χρησιμοποιείται για πολλές περιπτώσεις χρήσης και σε τομείς όπως το data science και το machine learning.

Διαθέτει πλήρες documentation και μάλιστα διαθέτει πάνω από 137.000 βιβλιοθήκες!

Στο σημερινό λοιπόν άρθρο θα μιλήσουμε για μερικές από τις βασικές βιβλιοθήκες Python για Data Scientists, και ειδικότερα θα κάνουμε λόγο για τις ακόλουθες:

TensorFlow

PyTorch

Numpy

Pandas

Scikit-Learn

Keras

Matplotlib

LightGBM

Ας ξεκινήσουμε με την πρώτη βιβλιοθήκη της Python.

Βιβλιοθήκη #1: TensorFlow

Το TensorFlow είναι μια δημοφιλής βιβλιοθήκη ανοικτού κώδικα που αναπτύχθηκε από την ομάδα Google Brain της Google.

Προσφέρει μια εκτεταμένη, ευέλικτη ποικιλία εργαλείων, βιβλιοθηκών και πόρων για κοινότητες ερευνητών, προγραμματιστών και επιστημόνων μηχανικής μάθησης.

Μάλιστα, όσοι εργάζονται ή έχουν εργαστεί σε κάποιο machine learning project με χρήση της Python, τότε είναι πολύ πιθανό να είναι οικείοι με αυτή τη δημοφιλή βιβλιοθήκη.

Μερικά από τα βασικά χαρακτηριστικά του TensorFlow είναι τα εξής:

Εύκολη ανάπτυξη μοντέλων

Συμπερίληψη προ-εκπαιδευμένων μοντέλων και συνόλων δεδομένων

Συμβατότητα με το Keras

Πλούσιο σε API και ειδικότερα σταθερά API χαμηλού και υψηλού επιπέδου σε Python και C

Βιβλιοθήκη #2: PyTorch

Το PyTorch αποτελεί μια βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης που επιταχύνει σε σημαντικό βαθμό τη διαδικασία από την έρευνα πρωτοτύπων έως την ανάπτυξη παραγωγής.

Προσφέρει APIs για την επίλυση προβλημάτων εφαρμογών που σχετίζονται με νευρωνικά δίκτυα (neural networks).

Αποτελεί μια βελτιστοποιημένη βιβλιοθήκη τανυστή (tensor) για βαθιά εκμάθηση χρησιμοποιώντας GPU και CPU και αποτελεί μια εναλλακτική λύση στο TensorFlow.

Μάλιστα, όπως μπορούμε να δούμε στο ακόλουθο γράφημα του Google Trends, με την πάροδο του χρόνου, η δημοτικότητα του PyTorch (με κόκκινο χρώμα) έχει ξεπεράσει το TensorFlow (με μπλε χρώμα) στις τάσεις της Google.

Βιβλιοθήκη #3: NumPy

Η βιβλιοθήκη NumPy, είναι μία από τις πιο ευρέως χρησιμοποιούμενες βιβλιοθήκες Python ανοιχτού κώδικα, με κύρια χρήση για σκοπούς επιστημονικών υπολογισμών (scientific computation).

Οι ενσωματωμένες μαθηματικές λειτουργίες που διαθέτει, επιτρέπουν στο NumPy την υποστήριξη πολυδιάστατων data.

Μεταξύ των NumPy Array και NumPy List, χρησιμοποιείται συχνά κατά προτίμηση το πρώτο λόγω του ότι χρησιμοποιεί λιγότερη μνήμη, και με μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα.

Το NumPy αναπτύσσεται ανοιχτά στο GitHub με τη συνδρομή της μεγάλης επιστημονικής κοινότητας της Python.

Βιβλιοθήκη #4: Pandas

Το Pandas είναι μια βιβλιοθήκη ανοικτού κώδικα που χρησιμοποιείται ιδιαίτερα από τους data scientists.

Χρησιμοποιείται κυρίως για την ανάλυση δεδομένων, για data manipulation και data cleaning (καθαρισμό δεδομένων).

H βιβλιοθήκη Pandas επιτρέπει απλές λειτουργίες μοντελοποίησης και ανάλυσης δεδομένων, χωρίς να χρειάζεται να γράψει κάποιος πολύ κώδικα.

Μερικά βασικά χαρακτηριστικά αυτής της βιβλιοθήκης που την κάνουν ιδιαίτερα ευέλικτη και προσιτή, περιλαμβάνουν τα εξής:

- DataFrames, τα οποία επιτρέπουν το άμεσο και αποτελεσματικό data manipulation και συνάμα περιλαμβάνουν ενσωματωμένο indexing

- Συγχώνευση και ένωση συνόλων δεδομένων υψηλής απόδοσης

- Ευρεία γκάμα εργαλείων που παρέχουν τη δυνατότητα στους χρήστες να γράφουν και να διαβάζουν δεδομένα μεταξύ δομών δεδομένων στη μνήμη και διαφορετικών μορφών (όπως αρχεία Excel, αρχεία κειμένου και CSV, SQL databases)

Βιβλιοθήκη #5: Scikit-Learn

Η βιβλιοθήκη Scikit-learn είναι μια από τις πιο χρησιμοποιούμενες βιβλιοθήκες machine learning στην Python.

Αρχικά ξεκίνησε το 2007 ως project του Google Summer of Code, και έκτοτε αναπτύχθηκε περαιτέρω με τη συμβολή της μεγάλης κοινότητας επιστημόνων.

Αποτελεί μια βιβλιοθήκη Python ανοιχτού κώδικα που μπορεί να χρησιμοποιηθεί αποτελεσματικά ως εργαλείο για projects και εργασίες προγνωστικής ανάλυσης δεδομένων.

Διαθέτει ευκολία στη χρήση και περιέχει έναν πολυάριθμο αριθμό αλγορίθμων για την υλοποίηση τυποποιημένων εργασιών μηχανικής μάθησης και εξόρυξης δεδομένων (data mining), όπως η ταξινόμηση (classification), η παλινδρόμηση (regression) και η συσταδοποίηση (clustering).

Βιβλιοθήκη #6: Keras

Συνεχίζοντας, το Keras αποτελεί μια βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης στην Python, που προσφέρει μεταξύ άλλων:

- Απλά APIs

- Ελαχιστοποιεί τον αριθμό των ενεργειών του χρήστη που απαιτούνται για συνήθεις περιπτώσεις χρήσης

- Παρέχει βοηθητικά προγράμματα για επεξεργασία συνόλων δεδομένων και οπτικοποίηση γραφημάτων

Τα κύρια χαρακτηριστικά που το ξεχωρίζουν είναι τα εξής:

- Λειτουργεί ομαλά τόσο σε CPU όσο και σε GPU

- Υποστηρίζει σχεδόν όλα τα μοντέλα ενός νευρωνικού δικτύου

- Διαθέτει ευελιξία, ευκολία στη χρήση και στον εντοπισμό σφαλμάτων

Επιπρόσθετα, το TensorFlow υιοθέτησε το Keras ως το προεπιλεγμένο API του στην έκδοση TF 2.0.

Βιβλιοθήκη #7: Matplotlib

Το Matplotlib αποτελεί μια βιβλιοθήκη για τη δημιουργία σταθερών, διαδραστικών και κινούμενων Python visualizations.

Το Matplotlib είναι ανοιχτού κώδικα και δίνει τη δυνατότητα στον χρήστη να απεικονίσει δεδομένα χρησιμοποιώντας μια ευρεία γκάμα τύπων γραφημάτων, όπως ιστόγραμμα, ραβδόγραμμα και διάγραμμα διασποράς (scatter plot).

Επιπλέον, οι απεικονίσεις μπορούν να πραγματοποιηθούν με λίγες μόνο γραμμές κώδικα.

Βιβλιοθήκη #8: LightGBM

Το LightGBM είναι μια δημοφιλής βιβλιοθήκη gradient boosting ανοιχτού κώδικα που χρησιμοποιεί αλγόριθμους που βασίζονται σε δέντρα.

Αντίστοιχες βιβλιοθήκες που προσφέρουν παρόμοιες λειτουργίες και επιλύουν αντίστοιχα προβλήματα είναι οι βιβλιοθήκες XGBoost και CatBoost.

H βιβλιοθήκη LightGBM προσφέρει τα εξής πλεονεκτήματα:

- Χαμηλή χρήση μνήμης

- Σημαντική ακρίβεια

- Δυνατότητα χειρισμού δεδομένων μεγάλης κλίμακας

Ακόμη, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για εποπτευόμενες εργασίες ταξινόμησης αλλά και για εργασίες παλινδρόμησης.

Με Λίγα Λόγια

Ένας από τους λόγους για τους οποίους η Python είναι τόσο πολύτιμη για την επιστήμη των δεδομένων είναι η τεράστια συλλογή χειρισμού δεδομένων, οπτικοποίησης δεδομένων, μηχανικής μάθησης και βιβλιοθηκών.

Αν ενδιαφέρεσαι να μάθεις και εσύ Python ώστε να χτίσεις κάτι δικό σου ή να εξελιχθείς επαγγελματικά στα επόμενα βήματά σου στην επιστήμη δεδομένων, πάρε μέρος στο Python για Data Science Course που δημιουργήσαμε ειδικά για σένα, και λάβε ουσιαστική πρακτική γνώση!