أفضل 10 مكتبات بايثون لعلوم البيانات

ارتفعت لغة Python لتصبح أكثر لغات البرمجة استخدامًا اليوم ، وهي الخيار الأفضل للتعامل مع مهام علوم البيانات. يستخدم علماء البيانات لغة Python كل يوم ، وهي خيار رائع للهواة والخبراء على حدٍ سواء بفضل طبيعتها سهلة التعلم. بعض الميزات الأخرى التي تجعل Python شائعة جدًا في علم البيانات هي أنها لغة مفتوحة المصدر وموجهة للكائنات ولغة عالية الأداء. 

لكن أكبر نقطة بيع في Python لعلوم البيانات هي مجموعة متنوعة من المكتبات التي يمكن أن تساعد المبرمجين في حل مجموعة من المشكلات. 

دعنا نلقي نظرة على أفضل 10 مكتبات بايثون لعلوم البيانات: 

1. TensorFlow

تتصدر قائمة أفضل 10 مكتبات بيثون لعلوم البيانات TensorFlow ، التي طورها فريق Google Brain. TensorFlow هو خيار ممتاز لكل من المبتدئين والمحترفين ، ويقدم مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات وموارد المجتمع المرنة. 

تهدف المكتبة إلى الحسابات الرقمية عالية الأداء ، ولديها حوالي 35,000 تعليق ومجتمع يضم أكثر من 1,500 مساهم. تُستخدم تطبيقاتها عبر المجالات العلمية ، ويضع إطارها الأساس لتعريف وتشغيل العمليات الحسابية التي تتضمن الموترات ، وهي كائنات حسابية محددة جزئيًا تنتج قيمة في النهاية. 

TensorFlow مفيد بشكل خاص لمهام مثل التعرف على الكلام والصورة ، والتطبيقات المستندة إلى النصوص ، وتحليل السلاسل الزمنية ، واكتشاف الفيديو. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج TensorFlow لعلوم البيانات: 

• يقلل الخطأ بنسبة 50 إلى 60 بالمائة في التعلم الآلي العصبي
• إدارة مكتبة ممتازة
• بنية وإطار عمل مرنان
• يعمل على مجموعة متنوعة من المنصات الحسابية

2. SciPy

مكتبة Python الأخرى لعلوم البيانات هي SciPy ، وهي مكتبة Python مجانية ومفتوحة المصدر تُستخدم للحسابات عالية المستوى. مثل TensorFlow ، تمتلك SciPy مجتمعًا كبيرًا ونشطًا يضم مئات المساهمين. يعد SciPy مفيدًا بشكل خاص للحسابات العلمية والتقنية ، ويوفر العديد من الإجراءات الروتينية سهلة الاستخدام والفعالة للحسابات العلمية. 

يعتمد SciPy على Numpy ، ويتضمن جميع الوظائف مع تحويلها إلى أدوات علمية سهلة الاستخدام. تعتبر SciPy ممتازة في أداء الحوسبة العلمية والتقنية على مجموعات البيانات الكبيرة ، وغالبًا ما يتم تطبيقها في عمليات الصور متعددة الأبعاد وخوارزميات التحسين والجبر الخطي. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ SciPy لعلوم البيانات: 

• أوامر عالية المستوى لمعالجة البيانات والتصور
• دوال مضمنة لحل المعادلات التفاضلية
• معالجة الصور متعددة الأبعاد
• حساب مجموعة البيانات الكبيرة

3. الباندا

تعد Pandas واحدة من مكتبات Python الأكثر استخدامًا في علم البيانات ، والتي توفر أدوات معالجة وتحليل البيانات التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات. تحتوي المكتبة على هياكل البيانات القوية الخاصة بها لمعالجة الجداول العددية وتحليل السلاسل الزمنية. 

اثنان من أهم ميزات مكتبة Pandas هما سلسلتها وإطارات البيانات ، وهي طرق سريعة وفعالة لإدارة البيانات واستكشافها. هذه تمثل البيانات بكفاءة وتعالجها بطرق مختلفة. 

تتضمن بعض التطبيقات الرئيسية لـ Pandas معالجة البيانات العامة وتنظيف البيانات والإحصاءات والتمويل وتوليد النطاق الزمني والانحدار الخطي وغير ذلك الكثير. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Pandas لعلوم البيانات: 

• قم بإنشاء وظيفتك الخاصة وتشغيلها عبر سلسلة من البيانات
• تجريد عالي المستوى
• الهياكل عالية المستوى وأدوات التلاعب
• دمج / ضم مجموعات البيانات 

4. نمباي

Numpy هي مكتبة Python يمكن استخدامها بسلاسة في معالجة المصفوفة والمصفوفة متعددة الأبعاد. تستخدم مجموعة كبيرة من الوظائف الرياضية عالية المستوى التي تجعلها مفيدة بشكل خاص للحسابات العلمية الأساسية الفعالة. 

NumPy عبارة عن حزمة معالجة مصفوفة للأغراض العامة توفر مصفوفات وأدوات عالية الأداء ، وتعالج البطء من خلال توفير المصفوفات والوظائف متعددة الأبعاد والمشغلين الذين يعملون عليها بكفاءة. 

غالبًا ما يتم تطبيق مكتبة Python لتحليل البيانات ، وإنشاء مصفوفات قوية ذات أبعاد N ، وتشكيل قاعدة مكتبات أخرى مثل SciPy و scikit-Learn. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ NumPy لعلوم البيانات: 

• وظائف سريعة ومترجمة مسبقًا للإجراءات العددية
• يدعم النهج الموجه للكائنات
• مصفوفة موجهة لحوسبة أكثر كفاءة
• تنظيف البيانات ومعالجتها

5. ماتبلوتليب

Matplotlib هي مكتبة للتخطيط لبايثون تضم مجتمعًا يضم أكثر من 700 مساهم. ينتج الرسوم البيانية والمؤامرات التي يمكن استخدامها لتصور البيانات ، بالإضافة إلى واجهة برمجة تطبيقات موجهة للكائنات لتضمين المؤامرات في التطبيقات. 

يعد Matplotlib أحد أكثر الخيارات شيوعًا لعلوم البيانات ، ولديه مجموعة متنوعة من التطبيقات. يمكن استخدامه لتحليل ارتباط المتغيرات ، لتصور فترات الثقة للنماذج وتوزيع البيانات لاكتساب رؤى ، وللكشف الخارج باستخدام مخطط مبعثر. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Matplotlib لعلوم البيانات: 

• يمكن أن يكون بديل MATLAB
• الحرة والمفتوحة المصدر
• يدعم العشرات من الخلفيات وأنواع الإخراج
• استهلاك منخفض للذاكرة

6. Scikit تعلم

Scikit-Learn هي مكتبة Python رائعة أخرى لعلوم البيانات. توفر مكتبة التعلم الآلي مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي المفيدة ، وهي مصممة ليتم دمجها في SciPy و NumPy. 

يتضمن Scikit-learn تعزيز التدرج، وDBSCAN، والغابات العشوائية ضمن التصنيف، والانحدار، وطرق التجميع، وأجهزة المتجهات الداعمة. 

غالبًا ما تُستخدم مكتبة Python في تطبيقات مثل التجميع والتصنيف واختيار النموذج والانحدار وتقليل الأبعاد. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج Scikit-Learn لعلوم البيانات: 

• تصنيف البيانات والنمذجة
• المعالجة المسبقة للبيانات
• اختيار النموذج
• خوارزميات التعلم الآلي من طرف إلى طرف 

7. Keras

Keras هي مكتبة لغة Python شائعة الاستخدام غالبًا ما تستخدم للتعلم العميق ووحدات الشبكة العصبية ، على غرار TensorFlow. تدعم المكتبة كلاً من خلفيات TensorFlow و Theano ، مما يجعلها خيارًا رائعًا لأولئك الذين لا يرغبون في الانخراط بشكل كبير مع TensorFlow. 

توفر لك المكتبة مفتوحة المصدر جميع الأدوات اللازمة لإنشاء النماذج وتحليل مجموعات البيانات وتصور الرسوم البيانية ، وهي تتضمن مجموعات بيانات مسماة مسبقًا يمكن استيرادها وتحميلها مباشرة. مكتبة Keras نموذجية وقابلة للتوسيع ومرنة ، مما يجعلها خيارًا سهل الاستخدام للمبتدئين. علاوة على ذلك ، فإنه يوفر أيضًا أحد أوسع النطاقات لأنواع البيانات. 

غالبًا ما يتم البحث عن Keras لنماذج التعلم العميق المتوفرة بأوزان محددة مسبقًا ، ويمكن استخدامها لعمل تنبؤات أو لاستخراج ميزاتها دون إنشاء نموذجك الخاص أو تدريبه.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Keras لعلوم البيانات: 

• تطوير الطبقات العصبية
• تجميع البيانات
• وظائف التنشيط والتكلفة
• نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي

8. Scrapy

تعد Scrapy واحدة من أشهر مكتبات Python لعلوم البيانات. غالبًا ما تُستخدم أطر عمل Python للزحف على الويب السريعة والمفتوحة المصدر لاستخراج البيانات من صفحة الويب بمساعدة المحددات المستندة إلى XPath. 

تحتوي المكتبة على مجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك استخدامها لبناء برامج الزحف التي تسترد البيانات المنظمة من الويب. يتم استخدامه أيضًا لجمع البيانات من واجهات برمجة التطبيقات ، ويمكّن المستخدمين من كتابة أكواد عالمية يمكن إعادة استخدامها لبناء وتوسيع برامج الزحف الكبيرة. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج Scrapy لعلوم البيانات: 

• خفيف الوزن ومفتوح المصدر
• مكتبة كشط ويب قوية
• لاستخراج صفحات نموذج البيانات عبر الإنترنت باستخدام محددات XPath 
• دعم مدمج

9. PyTorch

بالقرب من نهاية قائمتنا ، PyTorch ، وهي مكتبة أخرى من أفضل مكتبات Python لعلوم البيانات. تعتمد حزمة الحوسبة العلمية المستندة إلى Python على قوة وحدات معالجة الرسومات ، وغالبًا ما يتم اختيارها كمنصة بحثية تعليمية عميقة بأقصى قدر من المرونة والسرعة. 

تم إنشاؤها بواسطة فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في Facebook في عام 2016 ، وتشمل أفضل ميزات PyTorch سرعتها العالية في التنفيذ ، والتي يمكنها تحقيقها حتى عند التعامل مع الرسوم البيانية الثقيلة. إنه مرن للغاية ، وقادر على العمل على معالجات مبسطة أو وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج PyTorch لعلوم البيانات: 

• السيطرة على مجموعات البيانات
• مرن للغاية وسريع
• تطوير نماذج التعلم العميق
• التوزيع الإحصائي والعمليات

10. شوربة جميلة

إغلاق قائمة أفضل 10 مكتبات Python لعلوم البيانات هو BeautifulSoup ، والتي تُستخدم غالبًا لتتبع ارتباطات الويب وتجريف البيانات. باستخدام BeautifulSoup ، يمكن للمستخدمين جمع البيانات المتوفرة على موقع ويب بدون ملف CSV أو API مناسب. في الوقت نفسه ، تساعد مكتبة Python في كشط البيانات وترتيبها بالتنسيق المطلوب. 

تمتلك BeautifulSoup أيضًا مجتمعًا راسخًا للدعم والتوثيق الشامل الذي يسمح بالتعلم السهل. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ BeautifulSoup لعلوم البيانات: 

• دعم المجتمع
• زحف الويب وتجريف البيانات
• سهل الاستخدام
• اجمع البيانات بدون ملف CSV أو API مناسب