Was sind die besten Python-Bibliotheken für Data Science?

Einführung
Anfängern in der Datenwissenschaft kann das Verständnis der besten Python-Bibliotheken zu einem guten Start verhelfen. Top-Python-Schulung in Bangalore Jede Bibliothek hat eine bestimmte Rolle, die es einfacher macht, Aufgaben wie Datenmanipulation, Visualisierung, statistische Analyse und maschinelles Lernen zu verwalten. Hier ist ein einführender Blick auf die 10 besten Python-Bibliotheken, die jeder Data-Science-Anfänger kennen sollte:

1. NumPy Einführung: NumPy ist die Grundlage der Datenwissenschaft in Python und bietet Unterstützung für den Umgang mit großen Datenfeldern und -matrizen sowie die Durchführung mathematischer Operationen darauf. Verwendung: Unverzichtbar für numerische Berechnungen und die Arbeit mit mehrdimensionalen Datenstrukturen.
2. Pandas Einführung: Pandas wird zur Datenmanipulation und -analyse verwendet und erleichtert die Handhabung und Transformation strukturierter Daten wie Tabellen oder Zeitreihen. Verwendung: Es eignet sich perfekt zum Laden, Bereinigen und Analysieren von Datensätzen, oft der erste Schritt in jedem Data-Science-Projekt.
3. Matplotlib Einführung: Matplotlib ist eine grundlegende Bibliothek zum Erstellen grundlegender Visualisierungen, mit der Sie Diagramme wie Liniendiagramme, Balkendiagramme, Histogramme und Streudiagramme erstellen können. Top Python Training Institute Verwendung: Ideal für die Visualisierung von Datentrends und -ergebnissen, was es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Datenpräsentation macht.
4. Seaborn Einführung: Seaborn basiert auf Matplotlib und vereinfacht die Erstellung optisch ansprechender statistischer Diagramme und komplexer Visualisierungen mit nur wenigen Codezeilen. Verwendung: Hervorragend geeignet zum Erstellen von Heatmaps, kategorialen Diagrammen und detaillierteren statistischen Visualisierungen.
5. SciPy Einführung: SciPy baut auf NumPy auf und bietet zusätzliche Funktionen für wissenschaftliches und technisches Rechnen, wie Statistik, Optimierung und Signalverarbeitung. Top-Python-Training in Bangalore Verwendung: Nützlich, wenn Sie erweiterte mathematische Funktionen benötigen, die über das hinausgehen, was NumPy bietet.
6. scikit-learn Einführung: Scikit-learn ist eine der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python und bietet einfache Tools zur Implementierung von Algorithmen wie Regression, Klassifizierung und Clustering. Verwendung: Perfekt für Anfänger, um mit dem Aufbau und der Evaluierung grundlegender Modelle für maschinelles Lernen zu beginnen.
7. TensorFlow Einleitung: TensorFlow wurde von Google entwickelt und ist eine leistungsstarke Bibliothek zum Erstellen von Deep-Learning-Modellen, insbesondere für Aufgaben mit neuronalen Netzen. Top-Python-Training in Bangalore Verwendung: Ideal für Projekte in den Bereichen Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Bereichen, die komplexe Modelle erfordern.
8. Keras Einführung: Keras bietet eine High-Level-Schnittstelle zum Aufbau neuronaler Netze und läuft auf TensorFlow. Aufgrund seiner Einfachheit ist es eine beliebte Wahl für Anfänger im Deep Learning. Verwendung: Nützlich zum schnellen Erstellen und Experimentieren mit Deep-Learning-Modellen, ohne dass tiefe technische Kenntnisse erforderlich sind.
9. Statistikmodelle Einführung: Statsmodels bietet Tools für die statistische Modellierung, mit denen Sie komplexe statistische Tests und Analysen durchführen können. Verwendung: Ideal für diejenigen, die für ihre datenwissenschaftliche Arbeit detaillierte statistische Tests wie Hypothesentests und Zeitreihenanalysen benötigen.
10. Plotly Einführung: Plotly ist eine Datenvisualisierungsbibliothek, die interaktive, webbasierte Visualisierungen erstellt, die einfach geteilt und eingebettet werden können. Verwendung: Hervorragend geeignet für interaktive Visualisierungen und Dashboards, was es zu einer großartigen Wahl für die Präsentation von Ergebnissen für andere macht. Wie diese Bibliotheken zusammenpassen Datenverarbeitung: NumPy und Pandas sind für die Verarbeitung und Aufbereitung von Daten unerlässlich. Visualisierung: Matplotlib, Seaborn und Plotly eignen sich hervorragend zur Visualisierung von Datenerkenntnissen. Statistische Analyse: SciPy und Statsmodels stellen die für die Analyse erforderlichen mathematischen und statistischen Funktionen bereit. Maschinelles Lernen und Deep Learning: Scikit-learn, TensorFlow und Keras bieten Tools zum Erstellen von Modellen und zur Vorhersage von Ergebnissen. Zusammen bilden diese Bibliotheken ein leistungsstarkes Toolkit, das den gesamten Data-Science-Workflow abdeckt, von der Datenvorverarbeitung über die Visualisierung bis hin zum maschinellen Lernen. Jede Bibliothek verfügt über eine einsteigerfreundliche Oberfläche, sodass Sie loslegen können, ohne von komplexem Code überwältigt zu werden. Top-Python-Training in Bangalore Abschluss Im Jahr 2024 wird Python wichtiger denn je für den beruflichen Aufstieg in vielen verschiedenen Branchen sein. Wie wir gesehen haben, gibt es mehrere spannende Karrierewege, die Sie mit Python einschlagen können, und jeder bietet einzigartige Möglichkeiten, mit Daten zu arbeiten und wirkungsvolle Entscheidungen zu treffen. Bei NearLearn verstehen wir die Macht von Daten und sind bestrebt, erstklassige Schulungslösungen bereitzustellen, die es Fachleuten ermöglichen, diese Macht effektiv zu nutzen. Eines der transformativsten Tools, mit denen wir Einzelpersonen schulen, ist Python.

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