14 de mai de 2018

15 bibliotecas Python úteis para data science e machine learning

Udacity Brasil

Profissionais de data science tem o desafio diário de tratar volumes gigantescos de dados. Para tanto, precisam de várias ferramentas de trabalho, como bibliotecas de Python.

Esta é uma das linguagens de programação mais populares entre desenvolvedores e, crescentemente, de cientistas de dados: é flexível, eficiente, possui um código simples e um bom nível de documentação.

Seu extenso arsenal de bibliotecas — que são conjuntos de funções e rotinas já escritas — facilita a vida do profissional, pois permitem a execução de tarefas complexas sem que seja necessário reescrever muitos códigos.

Para a escolha, é importante considerar a necessidade da demanda do programador: para cada tipo de solução, há bibliotecas mais apropriadas e modelos mais alinhados com suas necessidades.

Leia também:

Bibliotecas Python para data science

As bibliotecas mais básicas de Python são voltadas para data science, ou seja, para manipulação, processamento e limpeza de dados para análises complexas.

Saiba quais são as bibliotecas que servem de base para o desenvolvimento de instrumentos especializados em gestão de dados:

1. NumPy

A NumPy um conjunto de objetos para rotinas e matrizes simples e multidimensionais que facilitam o desenvolvimento de funções matemáticas e estatísticas avançadas – e utilizam o menor código possível.

Permite integração com C, C++ e Fortran e “conversa” com uma grande variedade de bancos de dados.

2. SciPy

Baseada em NumPy, a SciPy adiciona uma coleção de algoritmos e comandos de alto nível que permite a manipulação e a visualização de dados.

A biblioteca possui funções para resolução de equações e matemática computacional avançada e conteem módulos para otimização, integração, álgebra linear, interpolação e processamento de sinal.

3. Pandas

A Pandas agrega ferramentas e estruturas projetadas para análise de dados com foco em estatísticas para finanças, ciências sociais e engenharia.

Lida bem com dados incompletos e não estruturados, provenientes de diferentes fontes, e fornece ferramentas para moldá-los, fundi-los, remodelá-los e organizá-los em grupos de dados afins.

4. IPython

IPython funcionalidades de interpretação interativa e facilita a depuração dos códigos desenvolvidos.

Ela permite executar múltiplas linhas e blocos de código em diferentes células e com recursos para mover os dados, o que funciona como um organizador.

5. Matplotlib

A Matplotlib é a biblioteca padrão para criar gráficos, inclusive em 2D. Requer mais comandos para gerar visualizações em forma de figuras, mas é mais flexível do que outras bibliotecas consideradas mais avançadas.

Leia: Tutorial de Python: Desenvolva seu primeiro aplicativo na linguagem

Bibliotecas Python para machine learning

Treinar computadores com conjuntos de dados exige algoritmos robustos, capazes de fazer previsões para indicar a melhor decisão em cada situação.

As bibliotecas mais indicadas para essa demanda cobrem uma gama diversa de fatores, de regressões básicas a treinamentos de redes neurais complexas.

6. scikit-learn

A partir de NumPy e SciPy, as bibliotecas citadas no item acima, a biblioteca scikit-learn adiciona um conjunto de algoritmos apropriados para executar tarefas de aprendizado de máquina, como agrupamento de dados, regressão e classificação.

Com poucas linhas de código, a biblioteca importa configurações de dados, divide em amostras para treino de máquinas e classifica as informações de acordo com padrões, repetições e características comuns.

7. Theano

Com os modelos da biblioteca Theano, é possível processar grandes volumes de dados — em teras ou petabytes — em alta velocidade, usando a chamada data-intensive computing.

8. TensorFlow

Desenvolvida pelo Google, TensorFlow é uma sucessora do DistBelief e usada para treinar redes neurais. Com sistemas de nós, a TensorFlow permite que se configure rapidamente várias camadas de dados, visando o treinamento e a implantação de redes neurais artificiais.

Com essa biblioteca, o Google consegue identificar detalhes em fotos e entender palavras específicas em áudios nos aplicativos de reconhecimento de voz.

9. mlPy

A mlPy é um módulo embutido no NumPy e SciPy que foca no fornecimento de métodos de aprendizado de máquinas.

A biblioteca é multiplataforma e traz códigos para solucionar questões de manutenção, modularidade, reprodutibilidade, eficiência e usabilidade.

Bibliotecas Python para mineração de dados e processamento de linguagem natural

Algumas empresas possuem demandas de business intelligence e analytics a partir da coleta de dados de documentos e páginas da web. Veja as bibliotecas mais indicadas para a tarefa:

10. Scrapy

A Scrapy é usada na criação de bots que fazem o rastreamento sistemático da web e a extração de dados estruturados. São capazes também de colher dados também de APIs.

As aplicações da Scrapy são variadas e vão de testes automatizados e monitoramento até mineração de dados e aprendizado de máquina.

11. NLTK

A NLTK um conjunto de bibliotecas projetado para processamento de linguagem natural. Entre suas funções básicas estão a marcação de textos, a identificação de entidades e a exibição de árvores de análise sintática.

É útil para demandas de análise de sentimento do público-alvo e para resumos esquemáticos e mapas mentais.

Bibliotecas Python para visualização de dados

De nada adianta depurar terabytes de dados se o resultado não for inteligível e não contribuir para a tomada de decisão.

Python possui um arcabouço tão completo que há bibliotecas específicas para esse fim, capazes de construir gráficos, painéis e mapas sofisticados e intuitivos.

12. NetworkX

Permite a criação e a análise de gráficos e dados em rede, contemplando formatos de dados padronizados e não estruturados.

Isso torna a biblioteca NetworkX eficiente e escalável, especialmente quando a demanda está relacionada à análise de volumes de dados grandes e complexos, como os oriundos de redes sociais.

13. Seaborn

A Seaborn uma biblioteca de visualização bem conhecida dos desenvolvedores e utiliza a base de Matplotlib. Os estilos da Seaborn são mais evoluídos que o Matplotlib, e a geração de certos tipos de gráficos, como séries temporais e mapas de calor, é mais fácil.

14. Bokeh

A Bokeh possui três níveis de interface a partir de abstrações complexas que geram visualizações em navegadores modernos. A biblioteca é considerada bem flexível pelos programadores, o que traz agilidade e simplificação ao fluxo de trabalho.

15. Basemap

A Basemap adiciona suporte para mapas web interativos e usa coordenadas do Matplotlib. Um diferencial é que a biblioteca permite diversificar as visualizações: são mais de 20 projeções diferentes.

Prepare-se com a Udacity

Para quem quer se destacar nessa trilha de carreira, manter-se atualizado com os ecossistemas de data science e machine learning é essencial.

Por isso, tanto a linguagem Python quanto as suas bibliotecas precisam estar no currículo de desenvolvedores – e tem vantagem quem domina estas e outras ferramentas em alta.

A Udacity oferece uma série de cursos capazes de ensiná-las. Explore as possibilidades dos programas Nanodegree Fundamentos de Machine Learning e Nanodegree Fundamentos de Data Science I hoje!

Sobre o autor
Udacity Brasil

A Udacity, conhecida como a "Universidade do Vale do Silício", é uma plataforma online e global que conecta educação e mercado para ensinar as habilidades do futuro – de data science e marketing digital à inteligência artificial e desenvolvimento. Hoje, há mais de 7 mil alunos ativos no país e 50 mil pelo mundo.