Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu. Với sự hỗ trợ của nhiều thư viện mã nguồn mở, Python giúp đơn giản hóa và tăng hiệu suất công việc của các chuyên gia trong việc xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình và trực quan hóa dữ liệu. Dưới đây là danh sách 15 thư viện Python quan trọng mà bạn nên biết để phát triển và nâng cao khả năng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Khai thác dữ liệu
Scrapy
Scrapy là một thư viện phổ biến trong việc xây dựng chương trình thu thập dữ liệu từ các trang web có cấu trúc. Với Scrapy, bạn có thể dễ dàng thu thập dữ liệu từ các trang web thông qua URL hoặc thông tin liên hệ. Scrapy cũng hỗ trợ việc thu thập dữ liệu cho các mô hình học máy Python.
BeautifulSoup
BeautifulSoup là một thư viện giúp thu thập và sắp xếp dữ liệu từ các trang web. Nếu bạn muốn lấy dữ liệu từ các trang web không có API hoặc dữ liệu không được cung cấp trong định dạng CSV, BeautifulSoup sẽ là công cụ hữu ích để bạn thu thập và xử lý dữ liệu.
Xử lý dữ liệu và mô hình hóa
NumPy
NumPy là một thư viện hoàn hảo cho tính toán khoa học và thực hiện các phép toán trên mảng và ma trận. NumPy cung cấp nhiều tính năng tiện ích cho việc xử lý mảng và ma trận trong Python. Việc sử dụng NumPy giúp đơn giản hóa và tăng tốc quá trình tính toán.
SciPy
SciPy là một thư viện mạnh mẽ bao gồm các module cho đại số tuyến tính, tích hợp, tối ưu hóa và thống kê. Với việc dựa trên NumPy, SciPy cung cấp các công cụ hiệu quả cho các dự án khoa học, toán học và kỹ thuật. SciPy cũng có tài liệu phong phú để hỗ trợ việc làm việc với thư viện này.
Pandas
Pandas là một thư viện mạnh mẽ giúp xử lý các cấu trúc dữ liệu "labeled" và "relational" một cách trực quan. Pandas dựa trên hai cấu trúc dữ liệu chính là "Series" (mảng một chiều) và "DataFrame" (mảng hai chiều giống như một bảng). Pandas cho phép bạn chuyển đổi dữ liệu thành đối tượng DataFrame, xử lý dữ liệu bị thiếu, thêm/xóa cột và vẽ biểu đồ hoặc biểu đồ hộp. Đây là công cụ không thể thiếu trong việc xử lý, thao tác và trực quan hóa dữ liệu.
Keras
Keras là một thư viện dễ sử dụng cho việc xây dựng mạng nơ-ron và mô hình hóa. Keras sử dụng các gói phụ trợ như Theano hoặc TensorFlow để thực hiện các tính toán. Keras cũng tích hợp Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) để cung cấp một lựa chọn thay thế khác. Keras rất phù hợp cho việc thử nghiệm nhanh chóng bằng cách sử dụng các hệ thống nhỏ gọn.
SciKit-Learn
SciKit-Learn là một thư viện chuẩn trong các dự án khoa học dữ liệu dựa trên Python. SciKit-Learn sử dụng các phép toán của SciPy để cung cấp giao diện đơn giản cho các thuật toán học máy phổ biến. Với SciKit-Learn, bạn có thể xử lý các tác vụ như phân cụm, hồi quy, lựa chọn mô hình, giảm kích thước và phân loại.
PyTorch
PyTorch là một framework tuyệt vời cho việc thực hiện các tác vụ học sâu dễ dàng. PyTorch cho phép tính toán tensor với tăng tốc GPU và được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau như tạo đồ thị tính toán động và tính toán độ dốc tự động. PyTorch dựa trên Torch, một thư viện học sâu mã nguồn mở viết bằng C, với trình bao bọc trong Lua.
TensorFlow
TensorFlow là một framework phổ biến cho học máy và học sâu, phát triển bởi Google Brain. TensorFlow là công cụ tốt nhất cho các tác vụ như nhận dạng đối tượng, nhận dạng giọng nói và nhiều tác vụ khác. TensorFlow hỗ trợ xử lý nhiều tập dữ liệu và có khả năng mở rộng với các phiên bản mới. TensorFlow cũng có các gói phụ trợ như tflearn, tf-slim và skflow, đem lại nhiều chức năng mạnh mẽ hơn.
XGBoost
XGBoost là một framework Gradient Boosting linh hoạt và hiệu quả. XGBoost cung cấp các thuật toán học máy trong việc giải quyết nhiều vấn đề trong khoa học dữ liệu. Một ưu điểm của XGBoost là có thể chạy trên các môi trường phân tán như Hadoop, SGE và MPI.
Trực quan hóa dữ liệu
Matplotlib
Matplotlib là một thư viện tiêu chuẩn trong việc tạo ra các biểu đồ và đồ thị hai chiều. Matplotlib cung cấp một API hướng đối tượng để nhúng các biểu đồ vào ứng dụng. Matplotlib giúp bạn tạo ra các biểu đồ phân phối, biểu đồ tọa độ phi Descartes và nhiều biểu đồ khác.
Seaborn
Seaborn dựa trên Matplotlib và là một công cụ hữu ích để trực quan hóa mô hình thống kê. Seaborn cung cấp nhiều hình ảnh trực quan phức tạp như chuỗi thời gian, biểu đồ chung và sơ đồ violin để tóm tắt và mô tả dữ liệu.
Bokeh
Bokeh là một thư viện tạo ra hình ảnh trực quan tương tác và có thể mở rộng trong các trình duyệt sử dụng các widget JavaScript. Bokeh tập trung vào tính tương tác và trình bày trực quan thông qua các trình duyệt hiện đại, giống với các công cụ dựa trên d3.js.
Plotly
Plotly là một công cụ web trực quan hóa dữ liệu, cung cấp nhiều đồ họa hữu ích cho các ứng dụng web tương tác. Plotly liên tục mở rộng với các đồ họa và tính năng mới để hỗ trợ nhiều chế độ xem, hoạt ảnh và tích hợp xuyên âm.
Pydot
Pydot giúp bạn tạo ra các đồ thị có định hướng và không định hướng. Pydot là một giao diện cho Graphviz và giúp hiển thị cấu trúc của đồ thị. Thư viện này rất hữu ích khi phát triển các thuật toán dựa trên mạng nơ-ron và cây quyết định.
Danh sách trên không bao gồm tất cả các thư viện Python có sẵn, tuy nhiên, đây là những thư viện quan trọng và hữu ích nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Hy vọng rằng danh sách này sẽ giúp bạn nhanh chóng nắm bắt và áp dụng các công cụ Python vào công việc của mình.
