Python es uno de los lenguajes de programación más populares del momento, e incluso podríamos decir que es el más importante si nos ceñimos únicamente al ámbito del aprendizaje automático, la ciencia de datos y la visualización de datos.
Pues bien, las librerías de Python facilitan y en muchas ocasiones llegan a sustituir, la necesidad de escribir código.
Con más de 137.000 bibliotecas de Python disponibles, elegir justo las que son relevantes para tu proyecto puede ser un reto. Y no es ningún secreto que las librerías de Python son esenciales para todo aquel que quiera comenzar una carrera de Data Science.
Dicho esto, hoy vengo a hablarte sobre las 4 mejores librerías de Python en este momento.
Librería Pandas en Python
La mayoría de los data scientists dedican la mayor parte de su tiempo a la limpieza de datos, a la exploración de datos y a la transformación de los datos. Es por este motivo por el que Pandas está siendo ampliamente utilizado para el análisis de datos y es el motivo que le ha convertido en una de las librerías más populares de Python.
Pandas viene con un paquete de grandes herramientas que se pueden utilizar para recopilar datos, limpiar datos y analizar los datos. Esta librería de Python puede incluso usarse para cargar y preparar todo tipo de datos, ya sean estructurados o no estructurados.
Librería NumPy en Python
La librería NumPy es una de las más utilizadas en Python. Incorpora una nueva clase de objetos llamados arrays. La característica principal de estos arrays es su multidimensional y son casi 50 veces más robustos en comparación con la lista de Python, por lo que esta librería es una de las favoritas de los Data Scientist.
Otras librerías como TensorFlow también utilizan NumPy para realizar cálculos internos.
NumPy también es conocida por sus funciones precompiladas rápidas, que permiten resolver rutinas numéricas que son difíciles de resolver manualmente.
Librería Plotly en Python
Plotly es una herramienta imprescindible para realizar visualizaciones. Es potente y fácil de usar, y tal vez esas son precisamente las características que la hacen tan buena para la construcción de visualizaciones.
La librería Plotly permite realizar gráficos interactivos, al mismo tiempo que permite realizar esos mismos gráficos como imagen sin necesidad de procesar código extra.
Librería Keras en Python
Keras es muy adecuado para los data scientists que buscan crear modelos de deep learning como redes neuronales. Construido sobre Theano y TensorFlow, Keras ayuda fácilmente a construir una red neuronal. Sin embargo, esta librería es comparativamente más lenta que las demás, ya que tiende a generar un gráfico computacional elevado por sus características ejneke back-end.
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