Quais são as bibliotecas mais usadas em Python para Data Science?

As bibliotecas mais usadas em Python para Data Science são:

• NumPy é uma biblioteca fundamental para a manipulação de dados numéricos em Python. Ele fornece estruturas de dados eficientes, como arrays multidimensionais, permitindo realizar operações matemáticas complexas de forma otimizada.

• Pandas oferece estruturas de dados de alto desempenho, como o DataFrame, que permite a manipulação e análise de dados tabulares de forma intuitiva.

• Matplotlib é amplamente utilizada para a visualização de dados. Com ela, é possível criar gráficos e visualizações de alta qualidade para explorar e apresentar os dados de forma eficaz.

• Scikit-learn é uma biblioteca essencial para machine learning em Python. Com ela, é possível realizar tarefas de classificação, regressão, clustering e pré-processamento de dados.

Outras que são frequentemente usadas em Data Science:

• TensorFlow é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pelo Google. É uma biblioteca de alto desempenho que pode ser usada para implementar uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo deep learning.

• Keras é uma biblioteca de alto nível de aprendizado de máquina baseada em TensorFlow. É uma biblioteca fácil de usar que pode ser usada para implementar uma variedade de modelos de aprendizado de máquina, incluindo deep learning.

• SciPy é uma biblioteca de matemática e computação científica de código aberto. É uma biblioteca abrangente que fornece recursos para uma variedade de tarefas, incluindo análise numérica, processamento de sinais e simulação.

• StatsModels é uma biblioteca de estatística e econometria de código aberto. É uma biblioteca abrangente que fornece recursos para uma variedade de tarefas, incluindo análise de regressão, análise de séries temporais e análise de dados categóricos.

O que precisa ser analisado ao escolher uma biblioteca?

• Considere o tipo de dados que serão analisados. Algumas bibliotecas são mais adequadas para dados tabulares, enquanto outras são mais adequadas para dados de séries temporais ou dados de imagens.

• Considere os algoritmos que serão usados. Algumas bibliotecas fornecem implementações de algoritmos específicos, enquanto outras fornecem uma interface para uma variedade de algoritmos.

• Considere o nível de experiência do cientista de dados. Algumas bibliotecas são mais fáceis de usar do que outras.