Top 10 thư viện Python dành cho Data Science năm 2022 (Phần 2)

Mỗi thư viện Python đều cung cấp những tính năng và ứng dụng khác nhau. Để không bỏ lỡ các thư viện hữu ích, hãy bắt đầu từ phần đầu tiên của bài viết ngay dưới đây:

Tham khảo: Top 10 thư viện Python dành cho Data Science năm 2022 (Phần 1)

Python sở hữu các thư viện hỗ trợ cho Data Science

1. Keras

Tương tự như TensorFlow, Keras là một thư viện phổ biến khác được sử dụng rộng rãi cho các mô-đun mạng nơ-ron và học sâu. Keras hỗ trợ cả phần phụ trợ TensorFlow và Theano, vì vậy đây là một lựa chọn tốt nếu bạn không muốn đi sâu vào chi tiết của TensorFlow.

Tính năng:

• Keras cung cấp một tập dữ liệu được gắn nhãn sẵn rộng lớn có thể được sử dụng để nhập và tải trực tiếp.
• Nó chứa các lớp và tham số được triển khai khác nhau có thể được sử dụng để xây dựng, cấu hình, đào tạo và đánh giá mạng nơ-ron

Các 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.

2. Scikit-learn

Tiếp theo trong danh sách các thư viện python hàng đầu cho khoa học dữ liệu là Scikit-learning, một thư viện máy học cung cấp hầu hết các thuật toán học máy mà bạn có thể cần. Scikit-learning được thiết kế để nội suy vào NumPy và SciPy.

Các ứng dụng:

• nhóm lại
• sự phân loại
• hồi quy
• lựa chọn mô hình
• giảm kích thước

3. 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 ưa thích nhất được xây dựng để mang lại sự linh hoạt và tốc độ tối đa.

Các ứng dụng:

• PyTorch nổi tiếng với việc cung cấp hai trong số các tính năng cấp cao nhất
• tính toán tensor với hỗ trợ tăng tốc GPU mạnh mẽ
• xây dựng mạng nơron sâu trên hệ thống autograd dựa trên băng

4. Scrapy

Thư viện python tiếp theo được biết đến cho khoa học dữ liệu là Scrapy. Scrapy là một trong những khung thu thập dữ liệu web mã nguồn mở, nhanh, 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.

Các ứng dụng:

• Scrapy giúp xây dựng các chương trình thu thập thông tin (chương trình nhện) có thể truy xuất dữ liệu có cấu trúc từ web
• Scrappy cũng được sử dụng để thu thập dữ liệu từ các API và tuân theo nguyên tắc ‘Không lặp lại chính mình’ trong thiết kế giao diện của nó, tác động đến người dùng để viết mã chung có thể được sử dụng lại để xây dựng và mở rộng các trình thu thập thông tin lớn.

5. BeautifulSoup

BeautifulSoup là thư viện python tiếp theo dành cho khoa học dữ liệu. Đây là một thư viện python phổ biến khác thường được biết đến nhiều nhất để 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 có CSV hoặc API thích hợp và BeautifulSoup có thể giúp họ thu thập dữ liệu đó và sắp xếp nó thành định dạng được yêu cầu.

Mong rằng qua hai phần của bài viết, bạn đọc đã có thêm những thông tin hữu ích để tham khảo. Đừng quên đón xem các nội dung mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC’s Blog.

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

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp