Top 10 des bibliothèques Python pour la Data Science

    Python est le langage de programmation séduisant pour les Data Scientists depuis un certain temps. Lorsque vous recherchez des ressources, des cours, ou formations dans le domaine de la Data Science, vous trouverez que la connaissance de Python est indispensable.

    Python

     

    Tout ceux qui travaillent dans le domaine de la Data Science connaissent certainement les bibliothèques Python. Le nombre de ces bibliothèques est énorme, c’est pourquoi il n’est pas toujours facile de les nommer et citer leurs fonctionnalités.

    Dans cet article, nous allons voir le top 10 des bibliothèques Python utilisées dans la Data Science et citer leurs avantages et inconvénients.

    1. Pandas

    Pandas est un package Python open-source qui fournit des structures de données et des outils d’analyse des données de haute performance et faciles à utiliser pour les données étiquetées dans le langage Python. Pandas signifie Python Data Analysis Library.

    Bibliotheque pandas Python

    Quand utiliser?

    Pandas est conçu pour la manipulation rapide et facile des données:  La lecture, l’agrégation et la visualisation.

    Pandas prend en entrée les données d’un fichier CSV ou TSV ou encore d’une base de données SQL . Ensuite, Il crée un objet Python avec des lignes et des colonnes appelées cadre de données. A savoir que la base de données est très similaire à un tableau dans un logiciel statistique, comme Excel.

     

    Que peut-on faire avec Pandas?

    1. Indexation, manipulation, renommage, tri, fusion de trame de données
    2. Mise à jour, ajout, suppression des colonnes d’une base de données
    3. Détection de fichiers manquants et gestion des données manquantes
    4. Représentation graphique des données

    Ce qui précède  fait de Pandas une bibliothèque de base dans l’apprentissage de Python pour la science des données.

    2. NumPy

    C’est l’un des paquets les plus fondamentaux en Python.  Numpy est un paquet de traitement de tableaux à usage général. Il fournit des objets de tableaux multidimensionnels de haute performance et des outils pour travailler avec ces tableaux. Numpy est un conteneur efficace de données multidimensionnelles génériques.

    Numpy Python

    Numpy Python

    L’objet principal de Numpy est le tableau homogène multidimensionnel. C’est une table d’éléments ou de nombres du même type de données, indexés par un ensemble d’entiers positifs. Dans Numpy, les dimensions sont appelées axes et le nombre d’axes est appelé rang.

     

    Quand utiliser?

    Numpy est utilisé pour traiter les tableaux qui stockent des valeurs du même type de données. Il facilite les opérations mathématiques sur les tableaux et leur vectorisation. Cela améliore considérablement les performances et accélère le temps d’exécution.

    Que peut-on faire avec NumPy?

    1. Opérations de tableau de base : ajouter, multiplier, couper, trier, indexer
    2. Opérations de tableaux avancées : tableaux de pile, diviser en sections, réseaux de diffusion
    3. Travailler avec l’algèbre linéaire
    4. Tranchage de base et indexation avancée en Numpy Python

     

    3. SciPy

    La bibliothèque Scipy est l’un des paquets de base qui composent la pile Scipy. Il y a une différence entre Scipy Stack et la bibliothèque Scipy. Scipy s’appuie sur l’objet Numpy et fait partie de la pile qui comprend des outils comme Matplotlib, Pandas, et Sympy avec des outils supplémentaires.

    La bibliothèque Scipy contient des modules pour “des routines” mathématiques efficaces comme l’algèbre linéaire, l’interpolation, l’optimisation, l’intégration et les statistiques. La fonctionnalité principale de la bibliothèque Scipy est construite sur Numpy et ses tableaux.

    scipy Python

    Quand utiliser?

    Scipy utilise des tableaux comme structure de données de base. Il dispose de divers modules pour effectuer des tâches communes de programmation scientifique comme l’algèbre linéaire, l’intégration, le calcul, les équations différentielles ordinaires, et le traitement du signal.Quand utiliser? Scipy utilise des tableaux comme structure de données de base. Il dispose de divers modules pour effectuer des tâches communes de programmation scientifique comme l’algèbre linéaire, l’intégration, le calcul, les équations différentielles ordinaires, et le traitement du signal.

    4. Matplotlib

    c’est une autre bibliothèque de la pile Scipy.  Matplotlib dessine des figures en 2D.

    Matplotlib Python

    Quand utiliser?

    Matplotlib est la bibliothèque de traçage pour Python qui fournit une API orientée objet pour intégrer des tracés dans des applications. Il ressemble beaucoup à MATLAB.

     

    Que peut-on faire avec Matplotlib?

    Grace à Matplotlib, on peut tracer des Histogrammes, graphiques à barres, diagrammes de dispersion, graphique de zone à diagramme à tarte. Matplotlib peut représenter les données sous plusieurs visualisations:

    1. Graphiques linéaires
    2. Graphiques de dispersion
    3.  Graphiques de surface
    4. Graphiques à barres et histogrammes
    5. Graphiques à secteurs(pie charts)
    6. Stem plots
    7. Contour plots
    8. Quiver plots
    9. Spectrograms

    5. Seaborn

    lorsque vous lisez la documentation officielle sur Seaborn, il est définie comme la bibliothèque de visualisation de données basée sur Matplotlib qui fournit une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants et informatifs. Pour le dire simplement, seaborn est une extension de Matplotlib avec des fonctionnalités avancées.

    Quelle est la différence entre Matplotlib et Seaborn ?

    Matplotlib est utilisé pour le traçage de base; barres, tartes, lignes, diagrammes de dispersion et d’autres tandis que, Seaborn fournit une variété de modèles de visualisation moins complexe et avec moins de syntaxe.

    Que peut-on faire avec Seaborn?

    1. Trouver le lien entre plusieurs variables(corrélation)
    2. Souligner les variables catégoriques pour les statistiques agrégées
    3. Analyser les distributions uni-variées ou bi-variées et les comparer à différents sous-ensembles de données
    4. Tracer des modèles de régression linéaire pour les variables dépendantes
    5. Fournir des abstractions de haut niveau, des grilles multi-lots

    Seaborn représente une seconde main des librairies de visualisation R comme corrplot et ggplot.

     

    6. Scikit Learn

    Scikit Learn est une robuste bibliothèque d’apprentissage automatique pour Python. Il dispose d’algorithmes de ML comme Svms, forêts aléatoires, k-moyens clustering, le clustering spectral, le décalage moyen, la validation croisée …etc. Scikit Learn faisant partie de la pile Scipy.

    scikitLearn Python

    Quand utiliser?

    Scikit-learn fournit une gamme d’algorithmes d’apprentissage supervisés et non supervisés via une interface cohérente en Python.

    Que peut-on faire avec Scikit Learn ?

    1. Classification : Détection de spam, reconnaissance d’image
    2. Regroupement :
    3. Régression : segmentation du client, regroupement des résultats de l’expérience
    4. Réduction dimensionnelle : Visualisation, Efficacité accrue
    5. Choix du modèle : Amélioration de précision grâce au réglage des paramètres
    6. Pre-processing: Préparer les données d’entrée comme un texte pour le traitement avec des algorithmes d’apprentissage machine.

    Scikit Learn se concentre sur la modélisation des données et non pas la manipulation des données. Nous avons Numpy et Pandas pour la manipulation.

     

    7. TensorFlow

    Tensorflow est une bibliothèque d’intelligence artificielle qui aide les développeurs à créer des réseaux neuronaux à grande échelle avec de nombreuses couches en utilisant des graphiques de flux de données. Tensorflow facilite également la création de modèles Deep Learning, pousse l’état de l’art en ML/AI et permet un déploiement facile des applications alimentées en ML.

    tensorflow Python

    Des géants comme Google, Coca-Cola, Airbnb, Twitter, Intel, Deepmind, utilisent Tensorflow!Ce qui prouve son utilité et sa robustesse.

    Quand utiliser?

    Tensorflow est très efficace lorsqu’il s’agit de la classification, la perception, la compréhension, la découverte, la prévision et le création de données.

    Que peut-on faire avec TensorFlow ?

    1. Reconnaissance de la voix et du son
    2. analyse de sentiment
    3. Applications textuelles — Détection des menaces, Google Translate, réponse intelligente Gmail
    4. Reconnaissance faciale — Facebook Deep Face, Photo tagging, Smart Unlock
    5. Séries chronologiques — Recommandation d’Amazon, de Google et de Netflix
    6. Détection vidéo — Détection de mouvements, détection de menaces en temps réel dans les jeux, la sécurité et les aéroports

    8. Keras

    Keras est l’API de haut niveau de Tensorflow pour le développement et la formation du code Deep Neural Network. Il s’agit d’une bibliothèque réseau neuronal open-source en Python. Avec Keras, la modélisation statistique, le travail avec les images et le texte est beaucoup plus facile surtout avec le codage simplifié pour l’apprentissage en profondeur.

    Keras Python

    Quelle est la différence entre Keras et Tensorflow après tout ?

    Keras est une bibliothèque réseau neuronal Python tandis que Tensorflow est une bibliothèque open-source pour diverses tâches d’apprentissage machine. Tensorflow fournit à la fois des API de haut niveau et des API de bas niveau tandis que les KERA ne fournissent que des API de haut niveau. Keras est construit pour Python ce qui le rend beaucoup plus convivial, modulaire et composable que Tensorflow.

    Que peut-on faire avec Keras ?

    1. Déterminer le pourcentage de précision
    2. Définir la fonction de perte
    3. Créer des couches de fonctions personnalisées
    4. Traitement intégré des données et des images
    5. Fonctions d’écriture avec blocs de code répétitifs : 20, 50, 100 couches de profondeur

     

    9. Statsmodels

    Statsmodels est le package Python ultime qui fournit des calculs faciles pour les statistiques descriptives et l’estimation pour les modèles statistiques.

    statsmodels Python

    Que peut-on faire avec Statsmodels ?

    1. régression linéaire
    2. Correlation
    3. Les moindres carrés ordinaires (OLS) pour l’économiste en vous!
    4. L’analyse de survie
    5. Generalized linear models and Bayesian model
    6. Analyse unidimensionnelle et bidimensionnelle, Tests d’hypothèses (essentiellement, ce que R peut faire!)

     

    10. Plotly

    Plotly est une bibliothèque de graphes pour Python. Les utilisateurs peuvent importer, copier, coller ou diffuser des données qui doivent être analysées et visualisées. Plotly offre un Python bac à sable (Quelque chose où vous pouvez exécuter un Python qui est limité dans ce qu’il peut faire) Maintenant, j’ai eu du mal à comprendre ce que le sandboxing est, mais je sais pour un fait que Plotly rend facile!

    plotly Python

    Quand utiliser?

    Vous pouvez utiliser Plotly si vous voulez créer et afficher des chiffres, mettre à jour des chiffres, survolez le texte pour plus de détails. Plotly a également une fonction supplémentaire d’envoyer des données aux serveurs cloud. C’est intéressant!

    Que pouvez-vous faire avec Plotly?

    La bibliothèque de graphiques Plotly dispose d’une large gamme de graphiques que vous pouvez tracer :

    1. Graphiques de base : Ligne, Tarte, Scatter, Bulle, Point, Gantt, Sunburst, Treemap, Sankey, Graphiques de zone remplie
    2. Graphiques scientifiques : Contour, Ternaire, Log, Carquois, Tapis, Radar, Cartes de chaleur Windrose et Polar Plots
    3. Données financières
    4. Maps
    5. Subplots
    6. Transforms
    7. Jupyter Widgets Interaction

    Plotly est la bibliothèque de parcelles par excellence. Pensez à la visualisation et plotly peut le faire!

     

     

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