Python

Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania wśród specjalistów ds. data science. Jego szerokie spektrum bibliotek i narzędzi do analizy danych oraz uczenia maszynowego sprawia, że jest to idealny wybór dla wielu zastosowań w data science.

W data science Python jest często wykorzystywany do:

• Przetwarzania danych- ma szerokie spektrum bibliotek do pracy z różnego rodzaju danymi, takimi jak NumPy do pracy z dużymi tabelami liczbowymi, Pandas do pracy z danymi w formie tabelarycznej oraz Beautiful Soup do pracy z danymi zapisanymi w formacie HTML.
• Wizualizacji danych: Python ma również bogatą bibliotekę narzędzi do wizualizacji danych, takich jak Matplotlib i Seaborn, które pozwalają na tworzenie wysokiej jakości wykresów i innych rodzajów grafik.
• Uczenia maszynowego- posiada również szerokie spektrum bibliotek do uczenia maszynowego, takich jak scikit-learn, które zawierają wiele gotowych algorytmów uczenia maszynowego oraz pozwalają na łatwe tworzenie własnych modeli.

Oprócz tych głównych zastosowań, Python jest również często wykorzystywany do tworzenia aplikacji webowych oraz integracji z innymi systemami.

Najważniejsze biblioteki Python w Data Science:

1. NumPy (Numerical Python) to biblioteka Python służąca do wykonywania obliczeń naukowych. Zawiera wiele funkcji i narzędzi, które umożliwiają szybkie i łatwe przetwarzanie danych numerycznych.

Główną zaletą NumPy jest to, że umożliwia pracę z dużymi tabelami danych (tzw. tablicami N-wymiarowymi), co jest często wykorzystywane w data science i uczeniu maszynowym. NumPy udostępnia również szereg funkcji do obliczeń statystycznych, algebraicznych i innych, które są przydatne w tych dziedzinach.

NumPy jest również bardzo szybkie, ponieważ wiele jego funkcji jest napisanych w języku C, co pozwala na wykonywanie obliczeń w sposób zbliżony do natywnego języka programowania.

NumPy jest jedną z podstawowych bibliotek w data science i uczeniu maszynowym w Pythonie i często jest wykorzystywana w połączeniu z innymi bibliotekami, takimi jak Pandas i scikit-learn.

2. Pandas (Python Data Analysis Library) to biblioteka Python służąca do analizy danych. Zawiera szereg narzędzi i funkcji, które umożliwiają łatwe i szybkie przetwarzanie danych tabelarycznych oraz szereg narzędzi do ich wizualizacji.

Główną zaletą Pandas jest to, że umożliwia łatwe przetwarzanie danych w formie tabelarycznej (podobnej do arkuszy kalkulacyjnych w programie Excel). Biblioteka ta zawiera również szereg narzędzi do importowania i eksportowania danych z różnych źródeł, takich jak pliki CSV, arkusze kalkulacyjne, bazy danych itp.

Pandas jest często wykorzystywana w data science do przygotowywania danych do dalszych analiz i modelowania. Jest również często używana w połączeniu z innymi bibliotekami, takimi jak NumPy i Matplotlib, do wizualizacji danych.

Pandas jest bardzo popularną biblioteką wśród specjalistów ds. data science i jest często używana do analizy danych w Pythonie.

3.scikit-learn (zwana również sklearn) to biblioteka Python służąca do uczenia maszynowego. Zawiera szereg narzędzi i funkcji, które umożliwiają łatwe i szybkie tworzenie modeli uczenia maszynowego oraz ich ocenę i optymalizację.

Główną zaletą scikit-learn jest to, że zawiera wiele gotowych algorytmów uczenia maszynowego, takich jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne, SVM (maszyny wektorów nośnych) itp. Biblioteka ta udostępnia również szereg narzędzi do oceny i porównywania modeli oraz do optymalizacji hiperparametrów tych modeli.

scikit-learn jest często używana w data science do tworzenia modeli predykcyjnych oraz do analizy i wizualizacji danych. Jest również często używana w połączeniu z innymi bibliotekami, takimi jak NumPy i Pandas, do przetwarzania i przygotowywania danych do modelowania.

4.

Matplotlib to biblioteka Python służąca do wizualizacji danych.

Główną zaletą Matplotlib jest to, że umożliwia tworzenie różnego rodzaju wykresów i grafik, takich jak wykresy liniowe, słupkowe, kołowe, scatter plots itp. Biblioteka ta udostępnia również szereg narzędzi do personalizacji wyglądu i stylu tych wykresów oraz do ich eksportowania do różnych formatów plików.

Matplotlib jest często używana w data science do wizualizacji danych oraz do tworzenia raportów i prezentacji. Jest również często używana w połączeniu z innymi bibliotekami, takimi jak NumPy i Pandas, do przetwarzania i przygotowywania danych do wizualizacji.