¿Qué es la caja de herramientas para científicos de datos?

Herramientas esenciales para la ciencia de los datos

A Data Scientists papel principal es aplicar el aprendizaje automático, métodos estadísticos y análisis exploratorio a los datos para extraer ideas y ayudar a la toma de decisiones. La programación y el uso de herramientas computacionales son esenciales para este papel. De hecho, mucha gente ha descrito el campo usando algo en la línea de esta famosa cita.

A científico de datos es alguien que es mejor en las estadísticas que cualquier ingeniero de software y mejor en ingeniería de software que cualquier estadístico

Si usted está comenzando su viaje en el aprendizaje de la ciencia de los datos o desea mejorar sus habilidades existentes es esencial tener una buena comprensión de las herramientas que necesita para desempeñar este papel con eficacia.

Python para la ciencia de los datos ha crecido gradualmente en popularidad en los últimos diez años y es ahora, con mucho, el lenguaje de programación más popular para los profesionales en el campo. En el siguiente artículo, voy a dar una visión general de las herramientas básicas utilizadas por los científicos de datos centrados en gran parte en herramientas basadas en pitón.

NumPy

NumPy es una poderosa biblioteca para realizar cálculos matemáticos y científicos con python. Usted encontrará que muchas otras bibliotecas de ciencia de datos lo requieren como una dependencia para ejecutar, ya que es uno de los paquetes científicos fundamentales.

Esta herramienta interactúa con los datos como un Array N-dimensional objeto. Proporciona herramientas para manipular matrices, realizar operaciones de matrices, estadísticas básicas y cálculos lineales comunes de álgebra, como operaciones cruzadas y de productos de puntos.

Pandas

Los Biblioteca Pandas simplifica la manipulación y el análisis de datos en pitón. Pandas trabaja con dos estructuras de datos fundamentales. Lo son. Serie , que es una matriz unidimensional etiquetada, y un DataFrame , que es una estructura bidimensional de datos etiquetados. El paquete Pandas cuenta con multitud de herramientas para la lectura de datos de diversas fuentes, incluyendo archivos CSV y bases de datos relacionales.

Una vez que los datos se han puesto a disposición como una de estas estructuras de datos pandas tiene una amplia gama de funciones muy simples proporcionadas para la limpieza, transformación y análisis de datos. Estos incluyen herramientas integradas para manejar los datos que faltan, funcionalidad de trazado simple y tablas de pivote tipo excel.

SciPy

SciPy es otra biblioteca de pitón científico computacional. Esta biblioteca está construida para interactuar con matrices NumPy y depende de gran parte de la funcionalidad disponible a través de NumPy. Sin embargo, aunque para usar este paquete necesita tener NumPy instalado e importado, no hay necesidad de importar directamente la funcionalidad ya que esta se pone automáticamente disponible.

Scipy se basa efectivamente en la funcionalidad matemática disponible en NumPy. Donde NumPy proporciona manipulación de matrices muy rápida, SciPy trabaja con estas matrices y permite la aplicación de cálculos matemáticos y científicos avanzados.

Scikit-learn

Scikit-learn es una biblioteca fácil de usar, completa y potente para el aprendizaje automático. Contiene funciones para aplicar la mayoría de las técnicas de aprendizaje automático a los datos y tiene una interfaz de usuario coherente para cada uno.

Esta biblioteca también proporciona herramientas para la limpieza de datos, el preprocesamiento de datos y la validación de modelos. Una de sus características más potentes es el concepto de tuberías de aprendizaje automático. Estas tuberías permiten los diversos pasos en el aprendizaje automático, por ejemplo. preprocesamiento, entrenamiento y así sucesivamente para ser encadenados en un solo objeto.

Keras

Keras es una API de python que tiene como objetivo proporcionar una interfaz sencilla para trabajar con redes neuronales. Las bibliotecas populares de aprendizaje profundo como Tensorflow son notorias por no ser muy fáciles de usar. Keras se sienta encima de estos marcos para proporcionar una manera amistosa de interactuar con ellos.

Keras soporta redes convolucionales y recurrentes, proporciona soporte para multi-backends y se ejecuta tanto en la CPU como en la GPU.

Matplotlib

Matplotlib es una de las bibliotecas conspiradoras fundamentales en Python. Muchas otras bibliotecas populares de trazado dependen de la API de matplotlib, incluyendo la funcionalidad de trazado de pandas y Seaborn.

Matplolib es una biblioteca de trazado muy rica y contiene funcionalidad para crear una amplia gama de gráficos y visualizaciones. Además, contiene funciones para crear gráficos animados e interactivos.

Cuadernos Jupyter

Los cuadernos Jupyter son una interfaz interactiva de programación de python. El beneficio de escribir python en un entorno portátil es que le permite representar fácilmente visualizaciones, conjuntos de datos y resúmenes de datos directamente dentro del programa.

Estos cuadernos también son ideales para compartir trabajo de ciencia de datos, ya que pueden ser altamente anotados mediante la inclusión de texto de marcado directamente en línea con el código y visualizaciones.

IDE de Python

Los cuadernos Jupyter son un lugar útil para escribir código para la ciencia de los datos. Sin embargo, habrá muchos casos en que se necesitará escribir código en módulos reutilizables. Este será particularmente el caso si usted está escribiendo código para poner un modelo de aprendizaje automático en la producción.

En estos casos y un IDE (Integrated Development Environment) es útil, ya que proporcionan un montón de características útiles como guías de estilo de pitón integradas, pruebas de unidades y control de versiones. Yo uso personalmente PyCharm pero hay muchos otros disponibles.

Github

Github es una plataforma de control de versiones muy popular. Uno de los principios fundamentales de la ciencia de los datos es que el código y los resultados deben ser reproducibles por ti mismo en el futuro o por otros. El control de versiones proporciona un mecanismo para rastrear y registrar cambios en su trabajo en línea.

Además, Github permite una forma segura de colaboración en un proyecto. Esto se logra mediante la clonación de una rama (efectivamente una copia de su proyecto), haciendo cambios localmente y luego cargando estos para su revisión antes de que se integren en el proyecto. Para una guía introductoria de Github para científicos de datos vea mi artículo anterior aquí .

Este artículo ha dado una breve introducción al conjunto de herramientas para el trabajo de ciencia de datos. En mi próximo artículo, voy a cubrir cómo configurar su computadora para el trabajo eficaz de la ciencia de los datos y se ejecutará a través de estas herramientas y otros con más detalle.