Cuatro librerías de Python imprescindibles para data science

Se trata conjuntos de archivos de código optimizado y libre de errores que se utilizan para desarrollar todo tipo de aplicaciones. Su objetivo es facilitar la programación, al proporcionar funcionalidades comunes, que ya han sido resueltas previamente por otros programadores. Siendo Python uno de los lenguajes más utilizados en la actualidad en el mundo del data science y con mayor proyección de futuro sus usuarios tienen la suerte con poder acceder a un sinfín de librerías de código a a las que recurrir. Por eso si estás empezando en el mundo del dato queremos recomendarte cuatro librerías de Python imprescindibles para data science.

Pandas es posiblemente la biblioteca de código abierto más popular entre los desarrolladores de Python, especialmente en los campos de la data science y machine learning. Su popularidad se debe a que proporciona una estructura muy potente y flexible para manipular y tratar fácilmente los datos.

¿Qué ofrece Pandas? Pandas proporciona herramientas que permiten:

• Leer y escribir datos en diferentes formatos: CSV, Microsoft Excel, bases SQL y formato HDF5.
• Seleccionar y filtrar de manera sencilla tablas de datos en función de posición, valor o etiquetas.
• Fusionar y unir datos.
• Transformar datos aplicando funciones tanto en global como por ventanas.
• Manipulación de series temporales.
• Generación de gráficas.

En cuanto a representación los principales tipos de datos que pueden representarse con Pandas son:

• Datos tabulares con columnas de tipo heterogéneo con etiquetas en columnas y filas.
• Series temporales.

Pandas

Si necesitas recursos para representar datos en dos dimensiones de forma profesional, Matplotlib es tú librería. Como señala en su web (y tiene razón), esta librería «hace que las cosas fáciles sean fáciles y las difíciles sean posibles«.

Con ella podrás, entre otras cosas:

• Generar gráficos listos para ser publicados.
• Crear figuras interactivas que puedan hacer zoom, desplazarse, actualizar.
• Personalizar el estilo visual y el diseño de los gráficos.
• Exportar los resultados a multitud de formatos de archivo.
• Insertar los gráficos generados en JupyterLab e interfaces gráficas de usuario.

Matplotlib

Scikit Learn es una las mayores bibliotecas open source de código especializada en machine learning. Es principalmente usada por sus algoritmos de clasificación, regresión y análisis de grupos y destaca por su elevado grado de madurez, lo que la hace adecuada para crear modelos predictivos listos para poner en funcionamiento.

Entre sus principales características podemos señalar:

• Capacidad Clustering, lo que le permite formar grupos cerrados y homogéneos a partir de un conjunto de elementos que tienen diferentes características o propiedades, pero que comparten ciertas similitudes.
• Ensemble methods, es decir, algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados.
• Validación cruzada, por lo que  dispone de varios métodos para verificar la precisión de los modelos supervisados.
• Varios conjuntos de datos o datasets de prueba.
• Extracción y selección de características de imágenes y texto.
• Reducción de la dimensionalidad.
• Optimización o ajuste de hiperparámetros.

Scikit Learn

Una de las mejores opciones para la estructuración de datos es a través de arrays, un recurso habitual que permite organizarlos en forma de tabla o cuadrícula de distintas dimensiones. Frente a las listas predefinidas en Python la ventaja de NumPy es que el procesamiento de los arrays se realiza mucho más rápido (hasta 50 veces más) que las listas, lo cual la hace ideal para el procesamiento de vectores y matrices de grandes dimensiones.

Además NumPy destaca por :

• Una velocidad muy alta , gracias a estar escrito en C, algo fundamental cuando trabajamos con grandes conjuntos de datos la velocidad.
• Junto a los arrays incluye multitud de funciones para operaciones matemáticas, de lógica, de ordenación, estadísticas, de entrada y salida para leer y escribir ficheros, etc.

NumPy

En nuestros programas formativos, como el Máster en Data Science & Big Data, utilizamos estas librerías de Python y muchas más. Para nosotros es un lenguaje imprescindible, por lo que contamos con nuestro curso Python Para Beginners que te permitirá formarte con desarrolladores expertos y que te capacitará para desarrollar todo tipo de aplicaciones en el lenguaje de programación de moda en la actualidad.