أفضل 10 مكتبات لعلوم البيانات في بايثون

مكتبات علوم البيانات التي ستتألق هذا العام

تعتبر بايثون أسهل لغة للتعلم للمبتدئين. ليس هذا فقط، بايثون تحظى بشعبية أيضًا بسبب المجموعة الديناميكية من التطبيقات التي تمتلكها. تحتكر Python سوق تحليلات البيانات إلى جانب الاستخدام الواسع النطاق في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتطوير الويب وتطوير تطبيقات سطح المكتب.

بالنظر إلى الشعبية الشاملة والاستحسان الذي تنطوي عليه لغة Python ،فليس من المستغرب أن تحتوي على مجموعة من مكتبات غنية لعلوم البيانات. في بايثون هناك مكتبة لكل شيء تقريبًا.

مع الأخذ في الاعتبار اتجاهات السوق الحالية، يعد Data Science أحد أكثر الخيارات الوظيفية المطلوبة. إذا كان اللعب بالبيانات واستخلاص استنتاجات مفيدة منها يثير إعجابك ،فيجب أن تعلم بأن تعد Python واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا ولديها مجموعة مكتبة غنية لعلوم البيانات. يتم استخدام Python بشكل رئيسي لاستخراج البيانات ومعالجة البيانات والنمذجة وتصور البيانات .

وبالتالي، قمنا برعاية قائمة تضم أكثر 10 مكتبات بايثون شيوعًا والمستخدمة في علوم البيانات. أفضل 10 مكتبات لعلوم البيانات هي؛

NumPy

NumPy هي مكتبة Python تستخدم بشكل رئيسي لتحليل البيانات والحسابات العلمية وعلوم البيانات. تدعم NumPy بشكل رئيسي المصفوفات(array) والمصفوفات (matrices) متعددة الأبعاد. إنها واحدة من مكتبات علوم البيانات الأساسية في Python. يتم استخدام NumPy أيضًا داخليًا بواسطة Tensorflow والعديد من مكتبات Python الأخرى لإجراء عمليات على Tensors. NumPy أشبه بحزمة Python للأغراض العامة

NumPy مكتبة

Pandas

Pandas هي مكتبة Python أخرى هي الأنسب لمجادلة البيانات ودمجها. تُستخدم Pandas بشكل أساسي لسهولة وسرعة التلاعب بالبيانات، وتجميع البيانات ، وتصور البيانات. يستخدم Pandas لإنشاء إطارات البيانات (Python Objects) من ملف CSV.

Pandas مكتبة

Matplotlib

Matplolib هي مكتبة Python مفيدة أخرى لتصور البيانات. يعد التحليل الوصفي وتصور البيانات مهمًا جدًا لأي منظمة. يوفر Matplotlib طرقًا مختلفة لتصور البيانات بشكل فعال. يتيح لك Matplotlib إنشاء رسوم بيانية خطية ومخططات دائرية ومخططات بيانية وأرقام احترافية أخرى بسرعة. باستخدام Matplotlib ، يمكن للمرء تخصيص كل جانب من جوانب الشكل. يحتوي Matplotlib على ميزات تفاعلية مثل التكبير والتخطيط وحفظ الرسم البياني بتنسيق رسومات.

 مكتبة Matplotlib

Scikit-Learn

Scikit-Learn هي واحدة من مكتبات التعلم الآلي الأكثر ديناميكية وانتشارًا لخوارزميات ML الكلاسيكية. إنه مبني على أعلى مكتبتين أساسيتين في Python ، وهما NumPy و SciPy. يوفر Scikit-Learn الدعم لمعظم خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. يمكن أيضًا استخدام هذه المكتبة لاستخراج البيانات ، وجمع البيانات، وتحليل البيانات، مما يجعلها أداة رائعة لتعلم ML للمبتدئين.

مكتبة Scikit-Learn

Scikit-Learn هي مكتبة تعلم آلي مجانية تُنسب إلى Python. إنه يتميز بخوارزميات مختلفة بما في ذلك خوارزميات التصنيف والانحدار والتجميع جنبًا إلى جنب مع آلات ناقلات الدعم ، وتعزيز التدرج ، والغابات العشوائية ، والوسائل k ،…

Tensorflow

وفقًا لـ TensorFlow ، Wikipedia عبارة عن بنية برمجة مجانية ومفتوحة المصدر(open source) ، وغالبًا ما يشار إليها على أنها مكتبة لتدفق البيانات والبرمجة القابلة للتفاضل والتي يتم استخدامها عبر مجموعة واسعة من المهام. إنها مكتبة تُستخدم لتطبيقات التعلم الآلي مثل الشبكات العصبية والمنطق الضبابي والخوارزميات الجينية.

مكتبة Tensorflow

تعد Tensorflow ، إلى حد کثیر ، واحدة من أكثر مكتبات التعلم الآلي شيوعًا في العالم اليوم ، ولم تكن أول مكتبة يتم استخدامها ، ولكن عندما تم إطلاقها في السوق ، نظرًا لسهولة الاستخدام وبناء الجملة ، شهدت طفرة كبيرة وسريعة لتتجاوز جميع المكتبات الموجودة في السوق.

Keras

Keras هي مكتبة كبيرة للتعلم الآلي لبايثون. إنها واجهة برمجة تطبيقات شبكات عصبية عالية المستوى لديها إمكانية التشغيل فوق TensorFlow أو CNTK أو Theano. يمكن أن تعمل بسلاسة على وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات بشكل غير مبال. يجعل Keras من السهل على المبتدئين في تعلم الآلة بناء وتصميم وبناء شبكة عصبية. تعد النماذج الأولية السهلة والسريعة إحدى السمات القوية لـ Keras.

مكتبة Keras

Keras هي مكتبة تعليمية عميقة تلتف حول وظائف المكتبات الأخرى مثل Tensorflow أو Theano أو CNTK. مكتوب بلغة بايثون. تمتلك Keras اليد العليا على منافسيها مثل Scikit-Learn و PyTorch لأنها تعمل على قمة Tensorflow.

Scrapy

Scrapy هو إطار عمل Python يستخدم على نطاق واسع لتخريد الويب. يستخدم Scrapy على نطاق واسع لاستخراج وتخزين ومعالجة كمية كبيرة من بيانات الويب. يتيح لنا Scrapy التعامل مع كمية كبيرة من البيانات بسهولة.

مكتبة Scrapy

تتضمن بعض التطبيقات الرئيسية لـ Scrapy كشط الويب واستخراج البيانات والمعلومات الأخرى ، ويتم استخدام هذه البيانات في النهاية لأغراض صنع القرار. يعد Scrapy مكونًا لا غنى عنه في Data Science لأنه يساعدنا على جمع البيانات وتخزينها بشكل مضغوط وتحليلها لاستخلاص استنتاجات ذات مغزى.

Seaborn

Seaborn هي في الغالب مكتبة لتصور البيانات مبنية على قمة Matplotlib. تزودك هذه المكتبة بالقدرة على تنظيم المرئيات الإعلامية والإحصائية جنبًا إلى جنب مع الرسوم البيانية التوضيحية. يجعل Seaborn تصور البيانات ، وهو جزء لا غنى عنه في استكشاف البيانات وتحليلها. المكتبة هي الأنسب لفحص العلاقات بين المتغيرات المتعددة.

المكتبة Seaborn

تنفذ Seaborn داخليًا جميع الخرائط الدلالية والتجميع الإحصائي الهام لإنتاج قطع إعلامية. تحتوي مكتبة Python لتصور البيانات أيضًا على أدوات لالتقاط الألوان لتخصيص مجموعات البيانات في الرسوم البيانية.

SciPy

SciPy هي مكتبة Python تتكون من العديد من الوحدات النمطية للتكامل والجبر الخطي والحوسبة الرياضية والتحسين والإحصاء. تسمح مكتبة Python مفتوحة المصدر للمطورين ومهندسي البيانات بتسخير أيديهم باستخدام تحويلات فورييه ، وحلول ODE ، ومعالجة الإشارات والصور ، وما شابه ذلك.

مكتبة SciPy

Plotly

مكتبة (Plotly Python (plotly.py هي مكتبة تفاعلية مفتوحة المصدر للتخطيط تدعم أكثر من 40 نوعًا فريدًا من المخططات التي تغطي مجموعة واسعة من حالات الاستخدام الإحصائية والمالية والجغرافية والعلمية وثلاثية الأبعاد.

مكتبة Plotly

تم إنشاء موقع plotly.py في علی اساس(( plotly.js(Plotly JavaScript) ، وهو يُمكّن مستخدمي Python من إنشاء تصورات تفاعلية جميلة قائمة على الويب يمكن عرضها في دفاتر Jupyter ، أو حفظها في ملفات HTML المستقلة ، أو تقديمها كجزء من Python- بنيت تطبيقات الويب باستخدام داش.

خاتمة

وبالتالي ، باختصار ، يمكننا القول أن أفضل 10 مكتبات لعلوم البيانات ضرورية إذا كنت ترغب في بناء حياة مهنية في مجال تحليلات البيانات وما شابه. اليوم، تستحوذ البيانات على العالم، والبيانات أغلى من أي مورد في صناعة تكنولوجيا المعلومات. باستخدام البيانات ، إذا تم تنظيفها والعمل عليها بشكل صحيح، يمكنك قلب الأمور رأسًا على عقب. تحصل على رؤى من البيانات، يمكن أن تساعدك على تمهيد الطريق للتنفيذ الناجح لشركتك وعروضها.

منشور ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

السلة