2024 年数据科学简历必备的 Python 库

TL;DR

2024年，Python仍然是数据科学的主要语言，这不仅因为它简单易用，还因为它拥有丰富的数据清理、特征工程、可视化和机器学习库。
如果你想开启或转型数据科学方向，这份清单将为你提供所需的库。

1- Taipy

领域：完整应用

Taipy 旨在加速应用程序开发，从初始原型到可用于生产环境的应用程序。
这个开源 Python 库旨在简化前端（GUI）和机器学习/数据管道的开发。
它采用低代码量设计，适合所有 Python 开发者。

主要特点：

• 面向数据科学：笔记本兼容且易于与机器学习平台（Dataiku、Databricks 等）集成
• Taipy 随着应用程序上用户的增多而扩展
• Taipy 可处理大型数据集
• 异步模式：非常适合处理高负载应用程序

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您的支持意义重大🌱，并且确实在很多方面帮助了我们，比如写文章！🙏

2- Matplotlib

领域：数据可视化

Matplotlib 是最著名的可视化小部件库。
借助该库，您可以轻松绘制任何二维图形，并利用其丰富的图表和自定义功能。这是
一个优秀的库，可以通过简单快捷的图表来检查模型的性能。

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3. 熊猫

领域：数据处理与分析

不懂 Pandas 怎么用 Python 编程？Pandas 可是 Python 的王牌！
这个库包含两种数据结构：

• 数据框
• 系列该库可以快速有效地加载、清理和准备数据。

主要功能包括：

• 加载数据
• 重塑数据框
• 基本统计数据

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4-Numpy

领域：数值计算

Numpy 的功能不如 Pandas 全面，但它是科学计算和数据预处理的重要工具。
使用 Numpy，你将熟悉数组，并了解如何高效地进行数据操作和数学函数。
对于你的数据科学项目来说，这个库绝对必不可少。

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5- Scikit-Learn

领域：机器学习

另一个 Python 库，这次是你在 Python 中进行机器学习的首选。
该库包含多种算法：

• K均值聚类
• 回归
• 分类

但它还可以通过数据分割和降维技术来设置您的机器学习项目。

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6. Seaborn

领域：统计数据可视化

Seaborn 将为 Matplotlib 带来一些新增功能。Matplotlib
更注重精确性和简洁性，而 Seaborn 则能带来复杂且美观的可视化效果。

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7- TensorFlow 或 Pytorch

领域：深度学习

问题在于 Pytorch 还是 TensorFlow。
这两个库提供了神经网络接口。
它们非常灵活，并提供了高效的 API 来构建和创建神经网络模型。

选择权在您手中，但存在一些差异：

• PyTorch 具有更自然的语言处理角度
• Pytorch 更具 Python 风格

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8- Keras

领域：深度学习

Keras 是开始深度学习的绝佳方式，因为它在 TensorFlow 上运行，但具有简化的实施过程。

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9- Statsmodel

领域：统计建模

这个库包含一系列统计模型。
它是机器学习项目探索性数据分析阶段的绝佳工具。

其功能范围从描述分析到统计测试；它也是处理时间序列数据、单变量和多变量统计等的合适库。

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10-极地

领域：快速数据操作

Polars 是一个用于处理大型数据集的 DataFrame 库。
它受到 Python 顶级库 Pandas 的启发，但速度更快，提升了 10 到 100 倍。处理大型数据集时，Polars 是一个必备工具。

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结论

这十个库对于任何 ML 项目都至关重要，掌握它们将增强您的数据科学简历。

不要犹豫，评论你最喜欢的 ML/AI 库！