Autor:Codenga23.07.2024

Najważniejsze biblioteki i narzędzia używane w Data Science

Data Science to dziedzina łącząca zbieranie i analizę danych, wizualizację oraz wyciąganie wniosków. Ważną rolę pełnią w niej narzędzia, które umożliwiają przetwarzanie danych. W tym artykule opowiemy o kluczowych narzędziach używanych w Data Science.

Języki programowania

Jeśli chodzi o języki programowania, to w Data Science najczęściej używa się dwóch: Python oraz R.

Python to uniwersalny i bardzo wszechstronny język, który posiada dużą ilość bibliotek ułatwiających pracę z danymi. Z kolei R, to język specjalistyczne, nastawiony na analizę statystyczną oraz wizualizację wykresów. W tym artykule znajdziesz bardziej szczegółowe porównanie Pythona oraz R.

Biblioteki Python

Skoro wspomnieliśmy o bibliotekach języka Python, to teraz warto by było o nich coś więcej opowiedzieć. 

Pandas

Niezastąpiona biblioteka do manipulacji i analizy danych strukturalnych, takich jak tabele i DataFrame.

NumPy

NumPy to podstawowa biblioteka do obliczeń numerycznych, oferująca narzędzia do pracy z tablicami wielowymiarowymi.

Matplotlib

Narzędzie do tworzenia podstawowych wykresów i wizualizacji danych.

Seaborn

Rozszerzenie Matplotlib, umożliwiające tworzenie bardziej zaawansowanych i estetycznych wizualizacji.

Scikit-learn

Wszechstronna biblioteka do uczenia maszynowego, oferująca algorytmy do klasyfikacji, regresji i klasteryzacji.

TensorFlow

Framework do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, opracowany przez Google, wykorzystywany do budowania i trenowania modeli sieci neuronowych.

Keras

Wysokopoziomowa biblioteka działająca na bazie TensorFlow, upraszczająca tworzenie i trenowanie modeli sieci neuronowych.

PyTorch

Alternatywa dla TensorFlow, popularna w środowisku akademickim i badawczym, stworzona przez Facebook AI Research.

Narzędzia do analizy danych

Teraz przejdziemy do popularny narzędzi wspomagających analizę danych.  Jeśli chcesz poznać bliżej ten temat, to zapoznaj się z tym artykułem.

Jupyter Notebook

Interaktywne środowisko do analizy danych, które umożliwia tworzenie dokumentów zawierających kod, wykresy i komentarze.

Google Colab

Darmowe, chmurowe środowisko Jupyter Notebook, oferujące dodatkowe zasoby obliczeniowe.

Apache Spark

Silnik do przetwarzania dużych zbiorów danych, obsługujący rozproszone obliczenia, idealny do pracy z Big Data.

Bazy danych

Dane gdzieś trzeba przechowywać. Potrzebujemy jakiegoś systemu, który umożliwia nam łatwe zapisywanie oraz przeglądanie informacji. Taką rolę pełnią bazy danych. Mamy dwa podstawowe rodzaje baz:

• Relacyjne bazy, przechowujące informacje w tabelach. Zazwyczaj oparte są na języku SQL.
• Nierelacyjne bazy znane czasem jako NoSQL. Używa się ich do przechowywania danych niestrukturalnych, czyli takich, które nie posiadają uporządkowanej struktury.

Wizualizacja

Ważną rolę pełni odpowiednia wizualizacja danych. Dobra wizualizacja pozwala nam zaprezentować w przejrzysty sposób wyniki naszej pracy. Oto popularne narzędzia do wizualizacji danych.

Tableau

Oprogramowanie do wizualizacji danych, umożliwiające tworzenie interaktywnych dashboardów, powszechnie stosowane w analizie biznesowej.

Power BI

Narzędzie Microsoftu do analizy biznesowej i wizualizacji danych, integrujące się z innymi produktami Microsoftu.

Plotly

Biblioteka do tworzenia interaktywnych wykresów w Pythonie, umożliwiająca tworzenie zaawansowanych i interaktywnych wizualizacji.

Podsumowanie

Data Science to bardzo obszerna dziedzina, obejmują różne aspekty pracy z danymi. Na każdym etapie pracy z danymi, możesz skorzystać z narzędzi wspomagających naszą pracę: od zbierania danych po wizualizację.