Авторские права на сайт принадлежат Данилу и Евгению Гилядовым
Эффективная работа с данными имеет решающее значение для успешного применения машинного обучения и data science. Существует множество библиотек, облегчающих работу с данными на Python:
- Pandas - де-факто стандарт для работы с табличными данными и временными рядами. Позволяет загружать/обрабатывать/анализировать данные.
- NumPy - библиотека для вычислений с многомерными массивами и матрицами. Часто используется совместно с Pandas.
- SciPy - богатая коллекция алгоритмов для научных и технических расчётов: статистика, оптимизация, интегрирование, обработка сигналов.
- Matplotlib и Seaborn - графические библиотеки для визуализации данных. Позволяют создавать различные типы диаграмм и графиков.
- Scikit-learn - библиотека с реализацией многих популярных алгоритмов машинного обучения.
- Keras, PyTorch, TensorFlow - популярные фреймворки глубокого обучения.
Эти и другие Python библиотеки значительно ускоряют и упрощают анализ данных, построение и обучение моделей машинного обучения, создание приложений data science.