La ciencia de datos es un campo de las matemáticas aplicadas y la estadística que proporciona información útil basada en el análisis y modelado de grandes cantidades de datos.
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial y la informática que implica el desarrollo de sistemas informáticos que pueden aprender y adaptarse mediante algoritmos y modelos estadísticos.
Si bien estos dos campos parecen no estar relacionados, se han vuelto inseparables en los últimos años. Esto se debe a que, si bien la ciencia de datos puede recopilar información, el aprendizaje automático permite predicciones precisas y procesables.
En Python, una biblioteca es una colección de recursos que contienen código escrito previamente. Como programador, esto le ahorrará tiempo porque no tendrá que escribir todo el código desde cero.
La amplia colección de bibliotecas de Python permite todo tipo de funcionalidad, especialmente en ciencia de datos y aprendizaje automático.
Python tiene bibliotecas interactivas para procesamiento de datos, modelado de datos, manipulación de datos, visualización de datos, algoritmos de aprendizaje automático y más.
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Hablemos de siete de las principales bibliotecas de Python para estos campos.
1. NumPy
NumPy es una biblioteca popular de código abierto para el procesamiento y modelado de datos que se usa ampliamente en ciencia de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. También es compatible con otras bibliotecas como Pandas, Matplotlib y Scikit-learn, de las que hablaremos más adelante.
NumPy presenta objetos para arreglos y matrices multidimensionales, junto con rutinas que le permiten realizar funciones matemáticas y estadísticas avanzadas en arreglos con solo una pequeña cantidad de código. Además, contiene algunas funciones de álgebra lineal y transformadas de Fourier.
2. SciPy
SciPy es otra biblioteca de código abierto para procesamiento y modelado de datos que se basa en NumPy para aplicaciones de computación científica. Contiene versiones más completas de los módulos de álgebra lineal que se encuentran en NumPy y muchos otros algoritmos numéricos.
SciPy proporciona algoritmos para optimización, integración, interpolación, problemas de valores propios, ecuaciones algebraicas, ecuaciones diferenciales, estadísticas y otras clases de problemas.
También agrega una colección de algoritmos y comandos de alto nivel para manipular y visualizar datos. Por ejemplo, al combinar SciPy y NumPy, puede hacer cosas como el procesamiento de imágenes.
3. Pandas
Pandas es un paquete de código abierto para la limpieza, el procesamiento y la manipulación de datos. Proporciona estructuras de datos extendidas y flexibles para contener diferentes tipos de datos etiquetados y relacionales.
Se especializa en la manipulación de tablas numéricas y series temporales, que son formas de datos comunes en la ciencia de datos.
Pandas generalmente se usa junto con otras bibliotecas de ciencia de datos: se basa en NumPy y también se usa en SciPy para análisis estadístico y Matplotlib para funciones de trazado.
4. Matplotlib
Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos y gráficos en 2D. De hecho, se considera la biblioteca de trazado más popular y más utilizada en la comunidad de Python.
Matplotlib destaca por su versatilidad. Matplotlib se puede usar en scripts de Python, shells de Python e IPython, cuadernos de Jupyter y servidores de aplicaciones web. Además, ofrece una amplia gama de gráficos, incluidos diagramas, gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de error, espectros de potencia y gráficos de tallo.
5. Seaborn
Seaborn es una biblioteca de visualización de datos basada en Matplotlib y estrechamente integrada con estructuras de datos NumPy y Pandas. Proporciona una interfaz de alto nivel para crear gráficos estadísticos que son de gran ayuda para explorar y comprender los datos.
Los gráficos de datos disponibles en Seaborn incluyen gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión y gráficos de error.
6. TensorFlow
TensorFlow es una popular plataforma de aprendizaje automático desarrollada por Google. Sus casos de uso incluyen procesamiento de lenguaje natural, clasificación de imágenes, creación de redes neuronales y más.
Esta plataforma proporciona un «ecosistema» flexible de bibliotecas, herramientas y recursos de usuario que son altamente portátiles: puede entrenar e implementar modelos en cualquier lugar, sin importar el idioma o la plataforma que utilice.
TensorFlow le permite crear y entrenar modelos de aprendizaje automático de alto nivel mediante la API de Keras, una función de TensorFlow 2.0. También proporciona una ejecución entusiasta, lo que permite una iteración inmediata y una depuración más sencilla.
Para tareas de capacitación más grandes, TensorFlow proporciona la API de estrategia de distribución, que le permite ejecutar la capacitación en diferentes configuraciones de hardware sin cambiar su modelo de aprendizaje automático.
7. Scikit-learn
Scikit-learn, también llamado sklearn, es una biblioteca para aprender, mejorar y ejecutar modelos de aprendizaje automático. Se basa en NumPy y SciPy al agregar un conjunto de algoritmos para tareas comunes de aprendizaje automático y minería de datos.
Sklearn es la biblioteca de Python más popular para realizar algoritmos de clasificación, regresión y agrupación. Se considera una biblioteca muy cuidada porque los desarrolladores no tienen que elegir entre diferentes versiones del mismo algoritmo.
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