Top10 bibliotecas em Python para Iniciantes em Analytics

Para quem nunca programou na vida “como eu” e resolveu entrar de cabeça no mundo da programação, acredito que a linguagem mais fácil para os iniciantes nesse mundo seria o Python ou Py para os mais familiarizados. Além de ser uma linguagem muito poderosa e versátil. O Python nos permite desenvolver aplicativos, analisar dados, trabalhar com inteligência artificial, e também desenvolver games.

De acordo com o site TerminalRoot: “As bibliotecas e pacotes Python são um conjunto de módulos e funções úteis que minimizam o uso de código em nossa vida cotidiana. Existem mais de 137.000 bibliotecas e 198.826 pacotes para Python, prontos para facilitar a programação dos desenvolvedores. Essas bibliotecas e pacotes destinam-se a uma variedade de soluções modernas”.

As bibliotecas oferecem funções pré-escritas que trazem soluções rápidas para demandas especificas envolvendo a linguagem.
E elas em sua maioria são “open source”, ou seja, são gratuitas e facilitam a vida dos programadores.

Neste artigo, você vai conhecer as mais utilizadas, como: Numpy, Pandas e TensorFlow. Sendo listadas exemplos de bibliotecas para: Data Science (Ciência de Dados), Machine Learning, Visualização de dados e Deep Learning.

Lista das Top 10 bibliotecas:

1. Pandas

Pandas é um pacote fundamental para Ciência de Dados. É uma plataforma rápida, demonstrativa e ajustável que oferece estruturas de dados intuitivas. Você pode manipular facilmente qualquer tipo de dado, como dados estruturados ou de séries temporais com este pacote incrível. A estrutura de dados de alto nível que ele oferece, junto com as ferramentas de análise, são o seu diferencial, ou seja, operações complexas de dados podem ser facilmente traduzidas em um ou dois comandos.

Com o Pandas é possível combinar, filtrar e agrupar dados. O Pandas pode suportar JSON, Excel, CSV, HDF5 e muitos outros formatos. De fato, você pode mesclar bancos de dados diferentes ao mesmo tempo com o Pandas. E ainda, permite a organização de dados em colunas e linhas. Isso significa que a biblioteca pode funcionar como uma versão sofisticada de uma planilha tradicional, podendo ler planilhas do excel gerar arquivos xlsx, etc.

2. Scikit-learn

O Scikit learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina Python simples e útil, está escrito em Python, Cython, C e C ++. No entanto, a maior parte é escrita na linguagem de programação Python. É uma biblioteca gratuita de aprendizado de máquina. É um pacote Python flexível que pode funcionar em completa harmonia com outras bibliotecas e pacotes python, como: Numpy e Scipy. O Scikit-learn além de ser uma das bibliotecas mais utilizadas em Machine Learning ele vem com uma API limpa e arrumada e também permite efetuar previsões. A biblioteca oferece fácil adaptabilidade e se você precisa precisa fazer dimensionamento, classificação, regressão, seleção de modelo, redução e clustering, essa é a ferramenta certa! O potencial do pacote e tão grande que muitas empresas de sucesso no ramo de serviços como o Spotify e Evernote utilizam-no.

3. Matplotlib e Seaborn

Matplotlib é uma biblioteca Python que usa o Python Script para escrever gráficos (gráficos 2D, diagramas) e plotagens bidimensionais. Frequentemente, aplicações matemáticas ou científicas exigem mais do que eixos únicos em uma representação. Dá para aplicar esses recursos básicos em dispersão, coordenadas cartesianas, histogramas e assim por diante. Essa biblioteca nos ajuda a criar várias ao mesmo tempo, porém como se trata de uma biblioteca de baixo nível, você precisa usar comandos de adição na hora de gerar os seus gráficos. Por ser uma biblioteca bastante flexível, varias bibliotecas de terceiros podem ser integradas aos aplicativos Matplotlib, como: Seaborn, Ggplot e outros kits de ferramentas de projeção e mapeamento, como o Basemap.

O Seaborn é uma biblioteca para visualização de dados derivada do Matplotlib. Ela pode ser considerada uma evolução da última, já que se trata de um pacote alto nível, pois possui padrões sofisticados como mapas de calor e gráficos de violino.

4. Plotly

O Plotly também é uma biblioteca utilizada para construção de gráficos. Com ele é possível fazer fazer visualizações interativas e refinadas. Alguns de seus recursos incluem gráficos ternários, de contorno e 3D. A Ploty é muito famosa entre os cientistas de dados, pois tem uma capacidade imensa para enriquecer suas demonstrações e análises, e de quebra possui uma curva de aprendizado pequena, ou seja, com poucos tutoriais você já estará habilitado a desenvolver gráficos complexos.

5. TensorFlow

O TensorFlow é uma biblioteca para Machine Learning de código aberto e gratuita, criada pelo Google e é voltado para aplicações com redes neurais. O Google utiliza o recurso para reconhecimento de palavras em voz e identificação de objetos em imagens. O TensorFlow é muito fácil de aprender e possui uma coleção de ferramentas úteis. No entanto, não se limita apenas ao aprendizado de máquina. Você também pode usá-lo para fluxo de dados e programas diferenciáveis. Você pode trabalhar facilmente com o TensorFlow instalando os Colab Notebooks em qualquer navegador.

Uma característica do TensorFlow é que ele usa APIs automáticas de alto desempenho, como o Keras. Ele oferece uma iteração imediata dos modelos de aprendizado de máquina. Essa biblioteca possui execução ágil, o que permite criar, manipular modelos de Machine Learning e facilitar a depuração. Com o TensorFlow, você ainda pode facilmente mover seus modelos de Machine Learning nas nuvens, em qualquer dispositivo e local em qualquer navegado

6. PyTorch

Já o PyTorch, é um recurso que aproveita a aceleração de GPU para cálculos de tensores. O PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina Python de código-fonte aberto. Ele é baseado na biblioteca do Torch e foi desenvolvido inicialmente pelo grupo de pesquisadores de IA no Facebook. O PyTorch é que ele pode ser usado para aplicativos multivariados, como visão por computador e PNL (processamento de linguagem natural). Além disso, serve para criar grafos dinâmicos e projetos de aplicativos ligados a redes neurais.

7. NumPy

O NumPy é uma biblioteca popular de processamento de array do Python. Ele fornece um bom suporte para diferentes objetos de matriz multidimensional. O Numpy não se limita apenas a fornecer matrizes, mas também fornece uma variedade de ferramentas para gerenciar essas matrizes. É rápido, eficiente e muito bom para gerenciar arrays e matrizes. Ele também vem com funcionalidades como manipulação de formas lógicas, Fórmula de Fourier, álgebra linear geral e muito mais. Ele ainda fornece ferramentas úteis para integração, como C, C++ e Fortran.

8. SciPy

Scipy é uma biblioteca Python “open source” usada para computação científica e técnica. É uma biblioteca muito utilizada para aprendizado de máquina. No entanto, o cálculo não é a única tarefa que torna o Scipy especial. O Scipy contém diferentes módulos. Esses módulos também são adequados para otimização, integração, álgebra linear e estatística. Faz o melhor uso de matrizes Numpy para estruturas de dados gerais. De fato, o Numpy é uma parte integrada do Scipy. Ele também é muito popular para manipulação de imagens.

9. Keras

O Keras é uma biblioteca de rede neural profunda de código aberto. Está escrito em Python e fornece uma política de inspeção eficaz em redes detalhadas. Os desenvolvedores que trabalham com Keras ficam impressionados com sua estrutura modular e fácil de usar. Ele também pode ser executado no Microsoft Cognitive Toolkit, PaidML, TensorFlow e outras plataformas.
Esta biblioteca Python apresenta uma variedade de implementações de blocos formadores de redes neurais – funções, camadas, otimizadores, objetivos e outros.
O Keras também permite trabalhar com diferentes imagens e textos com facilidade, usando o Keras você pode criar modelos profundos para smartphones – Android e iOS ou também para Java Virtual Machine.

10. Scrapy

Uma biblioteca de fonte aberta e colaborativa para extrair os dados de que necessitamos extrair dos sítios web. De uma forma rápida, simples, mas extensível. Utilizamos o Scrapy para coletar noticias, criando assim um crawler que pode ser utilizado para monitoramento de assuntos em sites de notícias, desde o controle de navegação na web, bibliotecas de parse em HTML, representação de dados e pipelines para filtragem e tratamento de dados.

A lista acima não está completa! Existem, é claro, muitas outras bibliotecas igualmente incríveis para você experimentar. Essa foi somente uma amostra das bibliotecas mais utilizadas para Mineração de Dados (Data Mining), Processamento e Modelagem de Dados( Data Processing and Modeling) e Visualização de Dados (Data Visualization).

Referência: Python.org