Was sind Python Libraries for Data Science?

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Python wurde erstmals 1991 veröffentlicht und hat sich unter Programmierern und Fachleuten in verschiedenen Branchen zu einer beliebten Sprache für Data Science entwickelt. Die Popularität von Python beruht auf seiner Benutzerfreundlichkeit, Portabilität, robusten Community, Flexibilität und den verfügbaren Bibliotheken (Libraries), die komplexe Aufgaben im Bereich Data Science bewältigen können.

Python Libraries ermöglichen es Ihnen, Aufgaben zu erledigen und Datenanalysen effizienter durchzuführen, indem sie Teile des wichtigen Codes bereits für Sie erstellt haben. Bibliotheken, die Aufgaben wie Datenbereinigung, -manipulation und -visualisierung bewältigen können, stehen Ihnen allesamt zur Verfügung. Python ist unter Fachleuten für seine beeindruckende Anzahl an Python Libraries for Data Science bekannt, die insgesamt über 137.000 [1] beträgt. 

Aufgrund der großen Anzahl an Bibliotheken, die Ihnen für datenwissenschaftliche Zwecke zur Verfügung stehen, benötigen Sie vielleicht Hilfe bei der Auswahl der richtigen Bibliotheken. Als ersten Schritt auf Ihrer beruflichen Reise mit Python Libraries for Data Science kann es hilfreich sein, einige der beliebtesten Optionen und deren verschiedenen Einsatzmöglichkeiten kennenzulernen. 

Arten von Python Libraries for Data Science

Python verfügt über zahlreiche Bibliotheken, die Sie bei der Programmierung unterstützen und Ihnen helfen, Ihre Aufgaben effizienter zu erledigen. Diese Bibliotheken enthalten einen Teil des Codes bereits in Form von Modulen. Im Folgenden finden Sie sechs beliebte Python Libraries for Data Science mit einer Beschreibung der einzelnen Bibliotheken, um ihre Verwendung und ihre Bedeutung zu beschreiben. 

NumPy

Die NumPy-Bibliothek konzentriert sich auf mathematische Fähigkeiten und dient als Grundlage für verschiedene andere Python Libraries for Data Science. NumPy ist eine beliebte Bibliothek, die Ihnen beeindruckende Berechnungsfähigkeiten, die Freiheit, Daten mit mehreren Dimensionen zu analysieren, und die für die Analyse der linearen Algebra erforderlichen Tools bietet. Der im Paket enthaltene Code stammt aus C und nicht aus Python, was zu der beeindruckenden Geschwindigkeit von NumPy beiträgt. 

C ist eine weit verbreitete, universell einsetzbare Programmiersprache, die in vielen Bereichen der Informatik Anwendung findet. C ist eine kompilierte Programmiersprache, die eine schnellere und effizientere Ausführung des Codes ermöglicht. Im Gegensatz dazu ist Python eine interpretierte Programmiersprache. Interpretierte Sprachen führen Code Zeile für Zeile aus und sind weniger schnell als kompilierte Sprachen. Im Fall von NumPy ist der Code zur Erstellung der Bibliothek in der Programmiersprache C. Wenn Sie also NumPy in Python verwenden, profitieren Sie von schnellerem Code und einer einfachen Python-Syntax.

Matplotlib

Als Datenwissenschaftler erstellen Sie häufig Datenvisualisierungen, um wichtigen Interessengruppen relevante Daten zu präsentieren und zum Entscheidungsprozess beizutragen. Matplotlib ist speziell auf die Erstellung von Datenvisualisierungen zugeschnitten und bietet Ihnen eine Vielzahl von Optionen in Bezug darauf, welche Diagramme Sie erstellen und wie Sie diese anpassen können. Diese Bibliothek ist kostenlos, quelloffen und baut in der Regel auf anderen Bibliotheken auf. Matplotlib unterstützt sowohl animierte und hochgradig interaktive Visualisierungen als auch Standardvisualisierungen in Form von Balkendiagrammen, Tortendiagrammen, Boxplots, Fehlerbalkendiagrammen und mehr. 

Pandas

Mit pandas können Sie Datenanalysen, -manipulationen und -bereinigungen durchführen, ohne selbst eine große Menge an Code generieren zu müssen. Ähnlich wie bei NumPy ist der Code in pandas in C geschrieben, sodass Sie von seiner Geschwindigkeit und Flexibilität profitieren können. Zu den wichtigsten Funktionen von pandas gehört die Möglichkeit, Daten herunterzuladen und umzuwandeln, zusätzliche Daten zu schreiben und Analysen damit durchzuführen. Die Fähigkeiten von pandas finden in verschiedenen Branchen und Bereichen Anwendung, was seine Bedeutung für die Datenmanipulation hervorhebt. 

SciPy

Die Python Library SciPy for Data Science zeichnet sich durch Datenoptimierung und -integration aus. Diese Bibliothek ist auf komplexe mathematische Konzepte im Zusammenhang mit Datenwissenschaft und wissenschaftlichem Rechnen, wie z. B. Differentialgleichungen, zugeschnitten und bietet die notwendigen Tools, um schnell eine Lösung für alle Ihre komplexen Probleme zu finden. SciPy bietet einen Mehrwert für viele andere Themen, auf die Sie stoßen könnten, wie z.B.:

• Interpolation

• Algebraische Gleichungen

• Eigenwertprobleme

• Hochwertige Datenstrukturen

PyTorch

PyTorch vertieft die Themen Machine Learning und Deep Learning, indem es eine Grundlage für die effiziente Erstellung fortgeschrittener Modelle im Machine Learning bietet. Es verfügt über die Fähigkeiten, Sie durch den gesamten Prozess von der Erstellung von Prototypen bis hin zur Freigabe Ihrer Modelle in der Produktion zu führen. PyTorch verfügt außerdem über verteiltes Training, Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, eine große Community und verwandte Tools wie TorchScript und TorchServe, die den Modellentwicklungsprozess unterstützen. Einige der größten und bekanntesten Universitäten und Unternehmen der Welt verwenden PyTorch als Framework. 

Seaborn

Neben Matplotlib ist Seaborn eine weitere beliebte Python Library for Data Science. Sie sind nicht nur ähnlich, sondern Seaborn wurde auf der Grundlage von Matplotlib entwickelt, um den Benutzern die Möglichkeit zu geben, fortgeschrittenere und interaktive Diagramme und Tabellen zu erstellen. Seaborn verfügt über eine High-Level-Schnittstelle und fortschrittliche Algorithmen, um beeindruckende Visualisierungen aus dem gesamten verfügbaren Datensatz zu erstellen. 

Wofür werden Python Libraries for Data Science verwendet?

Python Libraries for Data Science werden heute von vielen Fachleuten genutzt und angewendet. Themen im Zusammenhang mit Datenwissenschaft und Machine Learning, wie z. B. Datenmanipulation, Datenvisualisierung und Datenanalyse, sind beliebt im Zusammenhang mit diesen Bibliotheken. Im Folgenden finden Sie eine kurze Beschreibung, wie Unterthemen Python Libraries for Data Science in der Praxis nutzen. 

Machine Learning

Im Allgemeinen ist Machine Learning eine Art der künstlichen Intelligenz (KI), die fortschrittliche Ansätze durch Algorithmen, Datenanalyse und statistische Modelle verwendet, um die Art und Weise zu simulieren, wie Menschen denken und Informationen speichern. Ziel des Machine Learnings ist es, ein Modell zu trainieren, das in verschiedenen Situationen genaue Vorhersagen macht und als Hilfsmittel für die Entscheidungsfindung dient. 

Python und seine verschiedenen Data-Science-Bibliotheken bieten einen Rahmen für die Erstellung dieser maschinellen Lernmodelle. Die Funktionen von Python ermöglichen eine einfache Datenvalidierung, -bereinigung, -verarbeitung und -analyse. Da Python Libraries for Data Science bereits wichtige Codes enthalten, müssen Sie sich weniger um die technischen Aspekte der Codierung kümmern, bei denen kostspielige Fehler auftreten können. 

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)

AutoML baut auf den Ideen des traditionellen maschinellen Lernens auf und zielt darauf ab, die wiederholten und langwierigen Schritte zu „automatisieren”, die mit dem Training und der Erstellung eines Modells verbunden sind. Auf diese Weise können Sie erstklassige Machine-Learning-Modelle in einem effizienten Tempo erstellen, indem Sie Algorithmen verwenden, die die iterativen Teile des Erstellungsprozesses übernehmen. 

Auto-PyTorch und Auto-Sklearn sind zwei Python Libraries for Data Science, die speziell auf die Unterstützung von AutoML ausgerichtet sind. Auto-PyTorch ermöglicht Ihnen eine vollständige Automatisierung in kritischen Bereichen und die Arbeit mit tiefen neuronalen Netzen. Auto-Sklearn nutzt Meta-Learning und einige andere Techniken, um genau den Algorithmus zu ermitteln, den Sie zum Trainieren Ihres Modells auf der Grundlage der Merkmale Ihrer Eingabedaten benötigen. 

Deep Learning

Deep Learning ist ein Unterbereich des maschinellen Lernens und beinhaltet die Nachahmung der menschlichen Denkweise durch Simulationen und tiefe neuronale Netze. Ziel von Deep Learning ist es, Modelle mit großen Datenmengen zu trainieren, um die Vorhersagefähigkeit zu optimieren. 

Python-Bibliotheken wie TensorFlow und Keras ermöglichen Ihnen die Durchführung von Deep Learning. Insbesondere Keras kombiniert andere beliebte Python-Bibliotheken, um eine benutzerfreundliche Umgebung zu schaffen, die für die Verarbeitung neuronaler Netze geeignet ist. 

Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache zielt darauf ab, die menschliche Sprache durch verschiedene Algorithmen und Modelle genau zu entschlüsseln. Dazu wird die Sprache in kleinere Segmente zerlegt und die Verbindungen und Beziehungen zwischen den einzelnen Teilen untersucht, um die Gesamtaussage zu ermitteln. Ein wichtiger Vorteil der natürlichen Sprachverarbeitung besteht darin, dass sie die Kommunikation mit Computern verbessert. 

Es gibt eine Vielzahl von Python Libraries for Data Science, mit denen Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache erforschen können, z. B. NLTK, TextBlob und spaCy. Mit diesen Bibliotheken können Sie relativ einfach Anwendungen zur Klassifizierung, Stimmungsanalyse, Tokenisierung und mehr erstellen. 

Wer nutzt Python Libraries for Data Science?

Aufgrund der Vielseitigkeit und Benutzerfreundlichkeit von Python und der großen Anzahl verfügbarer Bibliotheken für die Datenwissenschaft nutzen Fachleute in vielen Disziplinen und Branchen wie Statistik, Mathematik, Datenwissenschaft und Wirtschaft diese Tools. Beispiele für relevante Branchen und Bereiche, die über die bereits erwähnten hinausgehen und mit Python Libraries for Data Science zusammenhängen, sind:

• Web-Entwicklung

• Computer Vision

• Spieleentwicklung

• Biologie

• Psychologie

• Medizin

• Robotik

• Autonome Fahrzeuge

Python verfügt über eine riesige Community von erfahrenen Programmierern, Sozialwissenschaftlern, Datenwissenschaftlern, Machine Learning Developers und anderen, die alle Python Libraries for Data Science verwenden und daran interessiert sind, Ihnen bei der Lösung von Problemen zu helfen. 

Vor- und Nachteile der Verwendung von Python Libraries for Data Science

Die Verwendung von Python für die Datenwissenschaft bringt verschiedene Vor- und Nachteile mit sich. Wenn Sie die Vor- und Nachteile von Python verstehen, können Sie herausfinden, für welche Fälle es am besten geeignet ist und ob es Ihnen bei der Bewältigung ihrer Aufgaben helfen kann. Ein paar der Vor- und Nachteile beziehen sich auf die Programmiersprache R. R ist eine beliebte Sprache für statistische Analysen und Datenwissenschaft, ähnlich wie Python. R ist ausschließlich auf statistische Modelle, statistische Analysen und die Erstellung von Diagrammen und anderen Visualisierungen spezialisiert. 

Vorteile

Zu den Vorteilen der Verwendung von Python Libraries for Data Science gehören:

• Beliebtheit und Vielseitigkeit als universelle Programmiersprache

• Leichte Bedienbarkeit

• Keine steile Lernkurve

• Open Source

• Ermöglicht schnelle Entwicklung

• Relevant für eine breite Palette von Aufgaben

• Große Nutzergemeinschaft

• Robuste Standardbibliotheken

• Leichte Reproduzierbarkeit 

Nachteile

Zu den Nachteilen der Verwendung von Python Libraries for Data Science gehören:

• Unfähigkeit, große Datensätze effizient zu verarbeiten

• Langsame Berechnungen

• Laufzeitfehler sind üblich

• Mangelnde Speichereffizienz

• Schwierigere Arbeit mit Datenbanken

• Andere Programmiersprachen, einschließlich R, verfügen über mehr Bibliotheken für die Datenwissenschaft

• Häufig überstrapaziert oder in den falschen Zusammenhängen oder Situationen verwendet

• Weniger informative Visualisierungen im Vergleich zu R

Wie Sie mit der Verwendung von Python Libraries for Data Science beginnen können

Sie können mit der Nutzung von Python Libraries for Data Science beginnen, indem Sie sicherstellen, dass Sie die für diese Disziplin erforderlichen Fähigkeiten besitzen. Ein solider Hintergrund in Bezug auf Mathematik oder Statistik kann Ihnen helfen, Ihre Fähigkeiten in der Datenwissenschaft auszubauen. Als Nächstes sollten Sie sich mit der Codierung in Python vertraut machen, indem Sie sich mit der grundlegenden Syntax und den verfügbaren Bibliotheken vertraut machen. 

Auf dieser Grundlage haben Sie die nötige Erfahrung mit Python und datenwissenschaftlichen Themen, um die Python Libraries for Data Science nutzen zu können. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Python für Data Science zu erlernen, z. B. durch einen Bachelor- oder Master-Abschluss in Data Science oder durch die Teilnahme an einem Data Science Bootcamp. Viele Bootcamps, die auf Data Science ausgerichtet sind, bieten Ihnen die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu verbessern:

• Neue Fische

• Spiced-academy.com/de/

• Datasciencebootcamp.de/

Verwandte Begriffe

• Systemverwalter

• Datenbank-Administrator

• Computergrafik

• IT-Projektleiter

• Security Engineer

Erste Schritte auf Coursera

Um mehr über Python Libraries for Data Science oder andere Python-Themen im Allgemeinen zu erfahren, kann es hilfreich sein, einen Kurs zu absolvieren oder ein entsprechendes Zertifikat zu erwerben. Coursera bietet zum Beispiel Datenanalyse mit Python by IBM an. In diesem Kurs können Sie Erfahrungen mit dem Bereinigen und Aufbereiten von Daten, der Durchführung von explorativen Datenanalysen, dem Aufbau von Data Pipelines und dem Umgang mit Datenrahmen sammeln. Er bietet auch Python Libraries for Data Science, wie Pandas, Numpy und Scipy, mit denen Sie Analysen durchführen können. 

Ein weiterer empfehlenswerter Kurs ist die Spezialisierung Angewandte Datenwissenschaft mit Python der University of Michigan. Diese Spezialisierung umfasst fünf Kurse, in denen Sie sich mit inferentieller statistischer Analyse, angewandtem maschinellem Lernen, Netzwerkkonnektivität und den Vor- und Nachteilen von Datenvisualisierungen befassen.