2023 年、テクノロジーがあらゆる場所に登場する年です。データサイエンスが音楽だとしたら、Python はベートーベン、Jay-Z、ラタ・マンゲシュカルとなるでしょう。しかし、この音楽傑作のヒロインやヒーロー、ヴァイオリニスト、フルート奏者、トランペット奏者は誰なのでしょうか?
これから説明するのは、データ サイエンスの世界でトップ 10 の Python ライブラリです。これらはデータ サイエンスの分野で作業する場合に非常に重要です。
古典 - NumPy、pandas、Matplotlib
1 NumPy: 脊髄
NumPy は数値計算に最適なツールです。言ってみれば、それはデータサイエンスの脊髄です。なぜ？大規模な配列と行列を非常にうまく処理できるため、「固有値」と言うよりも高速に複雑な数学演算を実行できます。では、気候モデリングを行っているのか、遺伝子研究を行っているのか、それとも猫が餌を欲しがっているのか、おなかをひっかきたいのかを予測できる AI を構築しているのでしょうか? NumPy は両方に役立ちます。
2 パンダ: データ操作の専門家
Pandas は、スプレッドシートのインポートから時系列データの処理まで、データを非常にうまく処理し、データ操作を簡単にします。
3 Matplotlib: 芸術の魂
正直に言うと、データ サイエンスは単なる数値とコードではなく、芸術形式です。データに関する調査結果を説得力のある方法で提示する必要があり、そこで Matplotlib が役に立ちます。これを Python ライブラリの Bob Ross と考えてください。数回のストロークと少しの汚れで、「幸せな小さなグラフ」が表示され、データ ストーリーに命が吹き込まれます。
機械学習の専門家 - scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
4 scikit-learn: スイスアーミーナイフ
データ サイエンスがアクション映画だとしたら、scikit-learn はコンパクトでありながら強力なスイス アーミー ナイフとなるでしょう。分類、回帰、クラスタリング、またはスパムの検出や株式市場の動向の予測など、何を言っても scikit-learn で処理できるでしょう。
5 TensorFlow: 賢い人
TensorFlow は、Google Brain チームの創造的な作品です。機械学習モデルが自動車だとしたら、TensorFlow は自動車のテスラとなるでしょう。先進的で未来的で、実際、非常にスマートです。
ディープ ラーニング モデルの場合、チャットボットから自動運転車まで何かを構築する必要がある場合、TensorFlow は優れた選択肢です。
6 パイトーチ: 反逆者
PyTorch は TensorFlow のパンクロックの親戚のようなもので、革新的でダイナミック、そして少し反抗的です。Facebook の人工知能研究所によって開発された PyTorch は、特に研究者の間ですぐに忠実な支持者を獲得しました。
エキスパート - Selenium と nltk
7 セレン: 操作の達人
BeautifulSoup は静的ページをクロールしますが、Selenium はビデオ ゲームを制御するのと同じように動的 Web サイトと対話します。Tinder のスワイプ、LinkedIn の求人応募、さらにはオンライン カード ゲームを自動化することを想像してみてください。Selenium を使用すると、デジタル世界が人形の舞台になります。
8 nltk (自然言語ツールキット): Word ウィザード
テキスト分析と自然言語処理 (NLP) に関しては、nltk がガンダルフとなり、セマンティクスと構文の危険な領域を案内します。実際にコンテキストを理解する Twitter センチメント アナライザー、チャットボット、またはスペル チェッカーを構築したいですか? nltk を使用すると、ライブラリを使用するだけでなく、魔法の杖を使用することになります。
ニッチスター - OpenCV と Plotly
9 OpenCV: 預言者
ビジュアルで満たされた世界では、OpenCV はアルゴリズムが意味をなすよう支援する盲導犬です。顔認識ソフトウェアからリアルタイム ビデオ キャプチャまで、OpenCV は、必要だと気づいていなかった先見者です。したがって、次回 Snapchat フィルターを使用したり、顔で携帯電話のロックを解除したりするときは、OpenCV に感謝する必要があることを忘れないでください。
10 陰謀: 意外な勝利
Matplotlib を覚えていますか? Plotly はその弟分で、よりヒップな存在です。Matplotlib をクラシック ロックと考えるなら、Plotly はビジュアライゼーションにインタラクティブ性をもたらす最新のポップだと考えてください。ホバー、クリック、ドリルダウンを行うことで、データ ストーリーを没入型エクスペリエンスに変えることができます。これは単なるデータの視覚化ではなく、データ エンターテイメントです。
・ 終わり ・
幸せな生活
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