5 Library Python Terpopuler untuk Data Science 2018

Data science, machine learning, dan artificial intelligence adalah beberapa teknologi yang paling tren dan memiliki banyak ruang lingkup di masa depan. Tapi, pernahkah kamu bertanya-tanya apa saja teknologi yang mendorong bidang Ilmu Komputer ini dan apa yang harus kamu pelajari untuk menguasai bidang-bidang tersebut? Jawabannya adalah Python dan banyak librarynya. Di masa depan, semua hal adalah tentang bermain dengan data, oleh karena itu, sebagian besar perusahaan mengakui peran integral dari data yang akan dimainkan dalam mendorong keputusan bisnis, dan memahami persepsi orang. Python, bersama dengan R, adalah salah satu alat yang paling mudah digunakan, terpercaya dan mudah digunakan dalam data science saat ini. Oleh karena itu, jika kamu seorang pemula maka kamu harus menjelajah ke bidang data science untuk membiasakan diri dengan Python. Dalam artikel ini, Teknologi.id akan menguraikan beberapa library yang paling berguna yang digunakan oleh para ilmuwan dan data engineer, berdasarkan penelitian terbaru dan penggunaan pasar, dilansir dari Technotification. Berikut daftarnya!

NumPy

NumPy (Numerical Python) menyediakan banyak fitur yang berguna untuk operasi pada n-array dan matriks dengan Python. Dengan lebih dari 15.000 commit dan lebih dari 500 kontributor di repositori Github, jelas menggambarkan bahwa library ini sangat populer. NumPy menyediakan vektorisasi operasi matematika pada tipe array NumPy. Selain itu juga di dalamnya terdapat:

• Objek array N-dimensi yang kuat
• Fungsi canggih (penyiaran)
• Alat untuk mengintegrasikan kode C / C ++ dan Fortran
• Aljabar linier yang berguna, transformasi Fourier, dan kemampuan angka acak
• NumPy dilisensikan di bawah lisensi BSD, memungkinkan penggunaan kembali dengan beberapa pembatasan.

Pandas

Pandas adalah alat open source yang menyediakan alat analisis data untuk pemrograman Python. Dengan lebih dari 15.000 commit dan lebih dari 700 kontributor, Pandas merupakan salah satu pustaka yang paling umum digunakan untuk ilmu data. Pandas dirancang untuk bekerja dengan data yang berlabel, relasional, sederhana, dan kompleks. Ini juga dapat digunakan untuk menambah struktur data dan alat yang dirancang untuk analisis data praktis dalam berbagai aliran seperti keuangan, statistik, ilmu sosial, dan teknik. Karena kemampuan adaptasinya, Pandas adalah library yang sangat berguna. Ini dapat bekerja dengan sangat baik dengan data yang tidak lengkap, tidak terstruktur, dan tidak dikategorikan. Hal ini dapat-pada saat yang sama-menyediakan alat untuk membentuk, menggabungkan, membentuk kembali, dan mengiris dataset juga. Fitur lain termasuk kemampuan untuk memuat dan menyimpan data dari berbagai format dan konversi mudah dari NumPy dan Python struktur data ke objek Pandas.

SicPy

SciPy berisi modul untuk aljabar linier, optimasi, integrasi, dan statistik, juga memiliki sekitar 17.000 commit dan sekitar 500 kontributor di repositori Github. Ini menyediakan fungsi numerik yang efisien sebagai integrasi numerik, optimasi, dan banyak lainnya melalui submodul spesifiknya. Salah satu tutorial terbaik untuk SciPy adalah Scipy.org. SciPy library dibangun di atas NumPy, dan array-nya sehingga menggunakan NumPy secara substansial.

Matplotlib

Matplotlib adalah salah satu library Python standar untuk membuat plot dan grafik 2D. Untuk menggunakan library ini secara efisien, kamu harus memiliki perintah yang kuat atas fungsi yang tersedia di library ini. Ini fleksibel karena telah dilakukan lebih dari 21.000 kali dengan lebih dari 550 kontributor. Hal ini mampu membuatnya menghasilkan angka-angka kualitas publikasi dalam bentuk plot, histogram, spektrum daya, diagram batang, grafik kesalahan, scatterplots, dll. Dalam berbagai format hardcopy dan lingkungan interaktif di seluruh platform.

PyBrain

PyBrain adalah library Python teratas lainnya untuk data science yang berfokus pada algoritma fleksibel dan mudah digunakan untuk tugas-tugas machine learning dan berbagai lingkungan yang telah ditentukan untuk menguji dan membandingkan algoritme.PyBrain populer karena fleksibilitas dan algoritma untuk penelitian state-of-the-art. Karena sebagian besar masalah saat ini berhubungan dengan keadaan kontinyu dan ruang tindakan, fungsi approximators seperti jaringan saraf harus digunakan untuk mengatasi dimensi besar. Library ini dibangun di sekitar jaringan saraf di kernel dan semua metode pelatihan menerima jaringan saraf sebagai contoh yang harus dilatih. Hal ini menjadikan PyBrain alat yang kuat untuk tugas-tugas nyata.