NumPy este biblioteca Python open-source fundamentală pentru calcul numeric. Oferă tablouri multidimensionale și funcții rapide pentru algebră liniară, statistică și numere aleatorii, nucleul ei rulând în cod compilat. Multe instrumente de analiză a datelor și de învățare automată, precum pandas, scikit-learn și numeroase biblioteci de vizualizare, sunt construite pe NumPy. Oricine lucrează cu date în Python o folosește deci aproape întotdeauna, direct sau indirect.
Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.
Porniți demo-ulpandas este o bibliotecă Python open-source pentru analiza și manipularea datelor tabelare, dezvoltată începând din 2008 de Wes McKinney. Obiectul ei central, DataFrame, seamănă cu un tabel cu coloane denumite. Cu ajutorul ei se pot încărca date din fișiere CSV, Excel sau baze de date și se pot curăța, filtra, grupa și combina. pandas este construită pe NumPy și este un instrument standard în analiza datelor, raportare și pregătirea datelor de antrenare.
Scikit-learn este o bibliotecă Python open-source pentru învățarea automată clasică. Oferă instrumente coerente pentru clasificare, regresie, clustering, reducerea dimensionalității, preprocesarea datelor și evaluarea modelelor, precum validarea încrucișată. Construită pe NumPy și SciPy, este larg folosită în educație, cercetare și practică datorită interfeței sale simple și uniforme. Pentru rețelele neuronale profunde se aleg de obicei framework-uri precum PyTorch sau TensorFlow.
Jupyter Notebook este o aplicație open-source, bazată pe browser, a Project Jupyter, care combină într-un singur document cod executabil, rezultate, grafice și text explicativ. Notebook-urile sunt larg folosite în analiza datelor, machine learning, cercetare și predare, deoarece fiecare pas poate fi documentat și partajat într-un mod trasabil. Python este cel mai des folosit limbaj. Exemplu: un analist încarcă datele de vânzări, le curăță și afișează rezultatele sub formă de grafic chiar dedesubt.
TensorFlow este un framework open-source de învățare automată, dezvoltat de Google și lansat în 2015. Se folosește pentru construirea, antrenarea și implementarea rețelelor neuronale în aplicații, pe servere sau pe dispozitive mobile. Keras oferă o interfață accesibilă, de nivel înalt; utilizările tipice includ clasificarea imaginilor, prognoza și sistemele de recomandare.
