20 thư viện Python các Data Scientist cần trong năm 2024 (Phần 1)

Python đã trở thành ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất khi nhắc đến lĩnh vực khoa học dữ liệu. Python xây dựng những thư viện mạnh mẽ giúp các lập trình viên giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng và chính xác. Với một cộng đồng rộng lớn, khả năng mở rộng và tương thích với nhiều nền tảng mang lại cho Python một tương lai tươi sáng. Nếu bạn có ý định tìm hiểu về khoa học dữ liệu và Python trong năm 2024 thì đây là 20 thư viện mà bạn cần biết.

1. TensorFlow

TensorFlow là thư viện hỗ trợ việc thực hiện các phép tính số hiệu suất cao. Thư viện này được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau. TensorFlow về cơ bản là một framework giúp xác định và chạy các phép tính liên quan đến tenxơ, là các đối tượng tính toán được xác định một phần và cuối cùng tạo ra một giá trị.

TensorFlow có tính ứng dụng cao và được sử dụng khá phổ biến

• Tính năng:
  • Đồ thị trực quan tính toán tốt hơn
  • Giảm lỗi từ 50 đến 60 phần trăm trong học máy thần kinh
  • Tính toán song song để thực hiện các mô hình phức tạp
  • Quản lý thư viện liền mạch được Google hỗ trợ
  • Cập nhật nhanh hơn và phát hành thường xuyên các tính năng mới nhất
• Ứng dụng:
  • Nhận dạng giọng nói và hình ảnh
  • Ứng dụng dựa trên văn bản
  • Phân tích chuỗi thời gian
  • Phát hiện video

2. SciPy

SciPy hay Scientific Python là một thư viện Python miễn phí và mã nguồn mở dành cho lĩnh vực khoa học dữ liệu. SciPy được dùng phổ biến để thực hiện các phép tính cấp cao. Thư viện này có khoảng 19.000 bình luận trên GitHub và một cộng đồng tích cực gồm khoảng 600 người đóng góp. Nhờ khả năng mở rộng NumPy và cung cấp nhiều thói quen thân thiện với người dùng và hiệu quả cho các phép tính khoa học, SciPy rất được ưa chuộng.

• Tính năng:
  • Bộ sưu tập các thuật toán và hàm được xây dựng trên phần mở rộng NumPy của Python
  • Các lệnh cấp cao để thao tác và trực quan hóa dữ liệu
  • Xử lý hình ảnh đa chiều với mô-đun con SciPy ndimage
  • Cung cấp nhiều hàm tích hợp để giải phương trình vi phân
• Ứng dụng:
  • Các phép toán hình ảnh đa chiều
  • Giải phương trình vi phân và phép biến đổi Fourier
  • Thuật toán tối ưu hóa
  • Đại số tuyến tính

3. NumPy

NumPy hay Numerical Python là gói cơ bản cho tính toán số trong Python. Thư viện NumPy chứa một đối tượng mảng N chiều mạnh mẽ. Có khoảng 18.000 bình luận trên GitHub và một cộng đồng gồm 700 người đóng góp cho thư viện này. NumPy giải quyết vấn đề chậm một phần bằng cách cung cấp các mảng đa chiều cũng như cung cấp các hàm và toán tử hoạt động hiệu quả trên các mảng này.

• Tính năng:
  • Cung cấp các hàm được biên dịch trước nhanh cho các quy trình số
  • Tính toán theo hướng mảng để có hiệu quả tốt hơn
  • Hỗ trợ phương pháp tiếp cận hướng đối tượng
  • Tính toán nhỏ gọn và nhanh hơn với vector hóa
• Ứng dụng:
  • Được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu
  • Tạo mảng N chiều mạnh mẽ
  • Hình thành cơ sở cho các thư viện khác, chẳng hạn như SciPy và scikit-learn
  • Thay thế MATLAB khi sử dụng với SciPy và matplotlib

4. Pandas

Pandas là thư viện phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất cho khoa học dữ liệu. Đã có khoảng 17.000 bình luận trên GitHub và một cộng đồng gồm 1.200 người đóng góp, thư viện này dùng để phân tích và dọn dẹp dữ liệu. Pandas cung cấp các cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt, chẳng hạn như CD khung dữ liệu, được thiết kế để làm việc với dữ liệu có cấu trúc rất dễ dàng và trực quan.

Pandas hỗ trợ việc phân tích và dọn dẹp dữ liệu

• Tính năng:
  • Cú pháp và các chức năng phong phú để xử lý dữ liệu bị thiếu
  • Cho phép tạo hàm riêng và chạy trên một loạt dữ liệu
  • Trừu tượng hóa cấp cao
  • Chứa các công cụ thao tác và cấu trúc dữ liệu cấp cao
• Ứng dụng:
  • Sắp xếp dữ liệu chung và dọn dẹp dữ liệu
  • Các công việc ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải) để chuyển đổi và lưu trữ dữ liệu.
  • Được sử dụng trong nhiều lĩnh vực học thuật và thương mại, bao gồm thống kê, tài chính và khoa học thần kinh
  • Chức năng dành riêng cho chuỗi thời gian, như tạo phạm vi ngày, di chuyển cửa sổ, hồi quy tuyến tính và dịch chuyển ngày.

5. Matplotlib

Matplotlib là thư viện vẽ đồ thị cho Python với khoảng 26.000 bình luận trên GitHub và cộng đồng khoảng 700 người đóng góp. Matplotlib có các biểu đồ và đồ thị đẹp mắt để trực quan hóa dữ liệu. Nó còn cung cấp API hướng đối tượng, để nhúng các đồ thị đó vào các ứng dụng.

• Tính năng:
  • Có thể sử dụng như một sự thay thế cho MATLAB, miễn phí và mã nguồn mở
  • Sử dụng trên nhiều hệ điều hành
  • Pandas có thể được làm trình bao bọc xung quanh API MATLAB để điều khiển MATLAB như một trình dọn dẹp
  • Tiêu thụ bộ nhớ thấp và hành vi thời gian chạy tốt hơn
• Ứng dụng:
  • Phân tích tương quan của các biến
  • Trực quan hóa khoảng tin cậy 95 phần trăm của các mô hình
  • Phát hiện giá trị ngoại lai bằng cách sử dụng biểu đồ phân tán,....
  • Trực quan hóa phân phối dữ liệu để có được thông tin chi tiết ngay lập tức

6. Keras

Keras là một thư viện Python phổ biến sử dụng cho các mô-đun học sâu và mạng nơ-ron. Keras hỗ trợ cả TensorFlow và Theano và là lựa chọn tốt để không đi sâu vào chi tiết của TensorFlow.

• Tính năng:
  • Keras cung cấp một bộ dữ liệu được gắn nhãn trước rộng lớn có thể được sử dụng để nhập và tải trực tiếp.
  • Nó chứa nhiều lớp và tham số được triển khai có thể được sử dụng để xây dựng, cấu hình, đào tạo và đánh giá mạng nơ-ron
• Ứng dụng:
  • Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của Keras là các mô hình học sâu có sẵn với trọng số được đào tạo trước của chúng. Bạn có thể sử dụng trực tiếp các mô hình này để đưa ra dự đoán hoặc trích xuất các tính năng của nó mà không cần tạo hoặc đào tạo mô hình mới của riêng bạn.

7. SciKit-Learn

Scikit-learn là một trong những thư viện python hàng đầu cho lĩnh vực khoa học dữ liệu. Scikit-learn là một thư viện học máy cung cấp hầu như tất cả các thuật toán học máy mà bạn cần. Thư viện này được thiết kế để nội suy vào NumPy và SciPy.

• Ứng dụng:
  • phân cụm
  • phân loại
  • hồi quy
  • lựa chọn mô hình
  • giảm chiều

8. PyTorch

PyTorch là một gói tính toán khoa học dựa trên Python sử dụng sức mạnh của các đơn vị xử lý đồ họa. PyTorch là một trong những nền tảng nghiên cứu học sâu được sử dụng phổ biến để cung cấp tính linh hoạt và tốc độ tối đa.

• Ứng dụng:
  • PyTorch nổi tiếng vì cung cấp hai tính năng cấp cao nhất
  • Tính toán tensor với hỗ trợ tăng tốc GPU mạnh mẽ
  • Xây dựng mạng nơ-ron sâu trên hệ thống autograd dựa trên băng

9. Scrapy

Scrapy là một trong những framework thu thập dữ liệu web mã nguồn mở, nhanh và phổ biến nhất được viết bằng Python. Nó thường được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ trang web với sự trợ giúp của các bộ chọn dựa trên XPath.

Scrapy thường dùng để thu thập dữ liệu trang web

• Ứng dụng:
  • Scrapy giúp xây dựng các chương trình thu thập dữ liệu (bot nhện) có thể truy xuất dữ liệu có cấu trúc từ web
  • Scrappy cũng được sử dụng để thu thập dữ liệu từ API và tuân theo nguyên tắc “Đừng lặp lại chính mình” trong thiết kế giao diện của nó, ảnh hưởng đến người dùng để viết các mã chung có thể được sử dụng lại để xây dựng và mở rộng các trình thu thập dữ liệu lớn.

10. BeautifulSoup

BeautifulSoup là thư viện python dành cho khoa học dữ liệu. Đây là một thư viện python phổ biến được biết đến nhiều nhất cho việc thu thập dữ liệu web và thu thập dữ liệu. Người dùng có thể thu thập dữ liệu có sẵn trên một số trang web mà không cần CSV hoặc API phù hợp. BeautifulSoup có thể giúp họ thu thập và sắp xếp dữ liệu đó theo định dạng bắt buộc.

Trên đây là 10 thư viện Python hàng đầu mà bạn sẽ cần trong lĩnh vực khoa học dữ liệu vào năm 2024. Để biết những thư viện còn lại, hãy đọc phần tiếp theo của bài viết sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Tham khảo: 20 thư viện Python các Data Scientist cần trong năm 2024 (Phần 2)

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp