10 Perpustakaan Python Terbaik untuk Ilmu Data

Python telah meningkat menjadi bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan saat ini, dan itu adalah pilihan utama untuk menangani tugas ilmu data. Python digunakan oleh para ilmuwan data setiap hari, dan ini adalah pilihan yang bagus untuk para amatir dan pakar berkat sifatnya yang mudah dipelajari. Beberapa fitur lain yang membuat Python begitu populer untuk ilmu data adalah open-source, berorientasi objek, dan bahasa performa tinggi. 

Tetapi nilai jual terbesar Python untuk ilmu data adalah beragam perpustakaannya yang dapat membantu pemrogram memecahkan berbagai masalah. 

Mari kita lihat 10 library Python terbaik untuk ilmu data: 

1. TensorFlow

Di puncak daftar 10 pustaka Python terbaik kami untuk ilmu data adalah TensorFlow, yang dikembangkan oleh Tim Google Brain. TensorFlow adalah pilihan yang sangat baik untuk pemula dan profesional, dan menawarkan berbagai alat fleksibel, pustaka, dan sumber daya komunitas. 

Perpustakaan ditujukan untuk perhitungan numerik berkinerja tinggi, dan memiliki sekitar 35,000 komentar dan komunitas lebih dari 1,500 kontributor. Aplikasinya digunakan di seluruh bidang ilmiah, dan kerangka kerjanya meletakkan dasar untuk mendefinisikan dan menjalankan komputasi yang melibatkan tensor, yang merupakan objek komputasi yang didefinisikan sebagian yang pada akhirnya menghasilkan nilai. 

TensorFlow sangat berguna untuk tugas-tugas seperti pengenalan ucapan dan gambar, aplikasi berbasis teks, analisis deret waktu, dan deteksi video. 

Berikut adalah beberapa fitur utama TensorFlow untuk ilmu data: 

• Mengurangi kesalahan sebesar 50 hingga 60 persen dalam pembelajaran mesin saraf
• Manajemen perpustakaan yang sangat baik
• Arsitektur dan kerangka kerja yang fleksibel
• Berjalan di berbagai platform komputasi

2. SciPy

Pustaka Python teratas lainnya untuk ilmu data adalah SciPy, yang merupakan pustaka Python sumber terbuka dan gratis yang digunakan untuk komputasi tingkat tinggi. Seperti TensorFlow, SciPy memiliki komunitas besar dan aktif yang berjumlah ratusan kontributor. SciPy sangat berguna untuk perhitungan ilmiah dan teknis, dan menyediakan berbagai rutinitas yang ramah pengguna dan efisien untuk perhitungan ilmiah. 

SciPy didasarkan pada Numpy, dan itu mencakup semua fungsi sambil mengubahnya menjadi alat ilmiah yang ramah pengguna. SciPy sangat baik dalam melakukan komputasi ilmiah dan teknis pada kumpulan data besar, dan sering diterapkan untuk operasi gambar multidimensi, algoritme pengoptimalan, dan aljabar linier. 

Berikut adalah beberapa fitur utama SciPy untuk ilmu data: 

• Perintah tingkat tinggi untuk manipulasi dan visualisasi data
• Fungsi bawaan untuk menyelesaikan persamaan diferensial
• Pemrosesan gambar multidimensi
• Perhitungan kumpulan data besar

3. Panda

Salah satu pustaka Python yang paling banyak digunakan untuk ilmu data adalah Pandas, yang menyediakan alat manipulasi dan analisis data yang dapat digunakan untuk menganalisis data. Perpustakaan berisi struktur datanya sendiri yang kuat untuk memanipulasi tabel numerik dan analisis deret waktu. 

Dua fitur teratas perpustakaan Pandas adalah Seri dan DataFrames, yang merupakan cara cepat dan efisien untuk mengelola dan menjelajahi data. Ini mewakili data secara efisien dan memanipulasinya dengan cara yang berbeda. 

Beberapa aplikasi utama Pandas mencakup perselisihan data umum dan pembersihan data, statistik, keuangan, pembuatan rentang tanggal, regresi linier, dan banyak lagi. 

Berikut adalah beberapa fitur utama Panda untuk ilmu data: 

• Buat fungsi Anda sendiri dan jalankan di serangkaian data
• Abstraksi tingkat tinggi
• Struktur tingkat tinggi dan alat manipulasi
• Menggabungkan/menggabungkan kumpulan data 

4. JumlahPy

Numpy adalah pustaka Python yang dapat digunakan dengan mulus untuk pemrosesan array dan matriks multidimensi yang besar. Ini menggunakan sekumpulan besar fungsi matematika tingkat tinggi yang membuatnya sangat berguna untuk perhitungan ilmiah dasar yang efisien. 

NumPy adalah paket pemrosesan array tujuan umum yang menyediakan array dan alat berkinerja tinggi, dan mengatasi kelambatan dengan menyediakan array multidimensi dan fungsi serta operator yang beroperasi secara efisien pada mereka. 

Pustaka Python sering diterapkan untuk analisis data, pembuatan larik N-dimensi yang kuat, dan membentuk dasar pustaka lain seperti SciPy dan scikit-learn. 

Berikut adalah beberapa fitur utama NumPy untuk ilmu data: 

• Fungsi yang cepat dan telah dikompilasi untuk rutinitas numerik
• Mendukung pendekatan berorientasi objek
• Berorientasi array untuk komputasi yang lebih efisien
• Pembersihan dan manipulasi data

5. Matplotlib

Matplotlib adalah pustaka plot untuk Python yang memiliki komunitas lebih dari 700 kontributor. Ini menghasilkan grafik dan plot yang dapat digunakan untuk visualisasi data, serta API berorientasi objek untuk menyematkan plot ke dalam aplikasi. 

Salah satu pilihan paling populer untuk ilmu data, Matplotlib memiliki beragam aplikasi. Ini dapat digunakan untuk analisis korelasi variabel, untuk memvisualisasikan interval kepercayaan model dan distribusi data untuk mendapatkan wawasan, dan untuk deteksi outlier menggunakan plot pencar. 

Berikut adalah beberapa fitur utama Matplotlib untuk ilmu data: 

• Bisa menjadi pengganti MATLAB
• free dan open source
• Mendukung lusinan jenis backend dan output
• Konsumsi memori rendah

6. Scikit-belajar

Scikit-learn adalah pustaka Python hebat lainnya untuk ilmu data. Pustaka pembelajaran mesin menyediakan berbagai algoritme pembelajaran mesin yang berguna, dan dirancang untuk diinterpolasi ke dalam SciPy dan NumPy. 

Scikit-learn mencakup peningkatan gradien, DBSCAN, hutan acak dalam klasifikasi, regresi, metode pengelompokan, dan mesin vektor pendukung. 

Pustaka Python sering digunakan untuk aplikasi seperti pengelompokan, klasifikasi, pemilihan model, regresi, dan pengurangan dimensi. 

Berikut adalah beberapa fitur utama Scikit-learn untuk ilmu data: 

• Klasifikasi dan pemodelan data
• Pra-pemrosesan data
• Pemilihan model
• Algoritme pembelajaran mesin ujung ke ujung 

7. Keras

Keras adalah pustaka Python yang sangat populer yang sering digunakan untuk pembelajaran mendalam dan modul jaringan saraf, mirip dengan TensorFlow. Pustaka ini mendukung backend TensorFlow dan Theano, yang menjadikannya pilihan tepat bagi mereka yang tidak ingin terlalu terlibat dengan TensorFlow. 

Pustaka sumber terbuka memberi Anda semua alat yang diperlukan untuk membuat model, menganalisis kumpulan data, dan memvisualisasikan grafik, dan itu termasuk kumpulan data yang diberi label sebelumnya yang dapat langsung diimpor dan dimuat. Pustaka Keras bersifat modular, dapat diperluas, dan fleksibel, menjadikannya pilihan yang ramah pengguna untuk pemula. Selain itu, ia juga menawarkan salah satu rentang terluas untuk tipe data. 

Keras sering dicari untuk model deep learning yang tersedia dengan bobot yang telah dilatih sebelumnya, dan ini dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengekstrak fiturnya tanpa membuat atau melatih model Anda sendiri.

Berikut adalah beberapa fitur utama Keras untuk ilmu data: 

• Mengembangkan lapisan saraf
• Pengumpulan data
• Fungsi aktivasi dan biaya
• Model pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin

8. kasar

Scrapy adalah salah satu library Python paling terkenal untuk ilmu data. Kerangka kerja Python perayapan web cepat dan sumber terbuka sering digunakan untuk mengekstrak data dari halaman web dengan bantuan penyeleksi berbasis XPath. 

Perpustakaan memiliki berbagai aplikasi, termasuk digunakan untuk membangun program perayapan yang mengambil data terstruktur dari web. Ini juga digunakan untuk mengumpulkan data dari API, dan memungkinkan pengguna untuk menulis kode universal yang dapat digunakan kembali untuk membuat dan menskalakan perayap besar. 

Berikut adalah beberapa fitur utama Scrapy untuk ilmu data: 

• Ringan dan open source
• Pustaka pengikisan web yang kuat
• Mengekstrak data dari halaman online dengan pemilih XPath 
• Dukungan bawaan

9. PyTorch

Mendekati akhir daftar kami adalah PyTorch, yang merupakan pustaka Python teratas lainnya untuk ilmu data. Paket komputasi ilmiah berbasis Python bergantung pada kekuatan unit pemrosesan grafis, dan sering dipilih sebagai platform penelitian pembelajaran mendalam dengan fleksibilitas dan kecepatan maksimum. 

Dibuat oleh tim riset AI Facebook pada tahun 2016, fitur terbaik PyTorch termasuk kecepatan eksekusinya yang tinggi, yang dapat dicapai bahkan saat menangani grafik yang berat. Ini sangat fleksibel, mampu beroperasi pada prosesor atau CPU dan GPU yang disederhanakan. 

Berikut adalah beberapa fitur utama PyTorch untuk ilmu data: 

• Kontrol atas kumpulan data
• Sangat fleksibel dan cepat
• Pengembangan model pembelajaran mendalam
• Distribusi statistik dan operasi

10. Sup Cantik

Menutup daftar 10 pustaka Python terbaik kami untuk ilmu data adalah BeautifulSoup, yang paling sering digunakan untuk perayapan web dan pengikisan data. Dengan BeautifulSoup, pengguna dapat mengumpulkan data yang tersedia di situs web tanpa CSV atau API yang sesuai. Pada saat yang sama, pustaka Python membantu mengikis data dan menyusunnya ke dalam format yang diperlukan. 

BeautifulSoup juga memiliki komunitas yang mapan untuk dukungan dan dokumentasi komprehensif yang memudahkan pembelajaran. 

Berikut adalah beberapa fitur utama BeautifulSoup untuk ilmu data: 

• Dukungan masyarakat
• Perayapan web dan pengikisan data
• Mudah digunakan
• Kumpulkan data tanpa CSV atau API yang tepat