Python được coi là ngôn ngữ dễ học nhất cho người mới bắt đầu, đồng thời cũng rất phổ biến với kho ứng dụng đa dạng. Do đó, Python hầu như là “bá chủ” trên thị trường Phân tích Dữ liệu, với các ứng dụng rộng khắp trong các lĩnh vực như Trí tuệ nhân tạo, Machine learning, phát triển web, và phát triển ứng dụng cho máy tính.

Sự phổ biến của Python cũng đem lại rất nhiều thư viện khoa học dữ liệu giàu có cho ngôn ngữ này. Thậm chí, có thể nói thư viện là biểu tượng cho Python, bởi lẽ bất kể bạn đang muốn tìm kiếm gì, thì Python luôn có một thư viện cho nó.

Bài viết này sẽ liệt kê 10 thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng cho khoa học dữ liệu. Đây là một danh sách dành cho những người yêu thích dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu, và cụ thể bao gồm:

NumPy

NumPy là một thư viện Python chủ yếu được ứng dụng trong phân tích dữ liệu, tính toán khoa học, và khoa học dữ liệu. Thư viện này chủ yếu hỗ trợ các ma trận và mảng đa triều, và là một trong số những thư viện khoa học dữ liệu chủ chốt trong Python. NumPy cũng là thư viện được sử dụng nội bộ trong Tensorflow và nhiều thư viện Python khác để thực hiện các tác vụ trên Tensor. Có thể nói, Numpy là một thư viện Python đa năng.

Pandas

Pandas là một thư viện Python phù hợp nhất cho sắp xếp và sát nhập dữ liệu (data wrangling and merging). Với Pandas, lập trình viên có thể dễ dàng và nhanh chóng chỉnh sửa, tổng hợp, và trực quan hóa dữ liệu. Thông thường, Pandas hay được ứng dụng trong xây dựng các khung dữ liệu (Python Objects) từ tệp CSV.

Matplotlib

Matplolib là một thư viện Python hữu dụng cho Trực quan hóa dữ liệu. Việc trực quan hóa và mô tả phân tích dữ liệu là vô cùng quan trọng cho mọi tổ chức, còn Matplotlib lại cung cấp rất nhiều phương thức để thực hiện các tác vụ này một cách hiệu quả. Matplotlib cho phép người dùng tạo biểu đồ nhiều dạng, đồ thị theo thời gian, và cả các dạng biểu thị thông số chuyên nghiệp khác. Với Matplotlib, người dùng sẽ có thể tùy chỉnh mọi khía cạnh của số liệu, và thư viện này cũng sở hữu nhiều tính năng tương tác như phóng to/thu nhỏ, lên kế hoạch, và lưu Biểu đồ dưới dạng đồ họa.

Scikit-Learn

Scikit-Learn là một trong số các thư viện machine learning phổ biến nhất cho các thuật toán machine learning cổ điển. Thư viện này được xây dựng trên nền tảng 2 thư viện Python cơ bản khác là NumPy và SciPy, với khả năng hỗ trợ cơ bản cho đa số các thuật toán học có và không có giám sát. Scikit-Learn cũng có thể được sử dụng để khai phá, thu thập, và phân tích dữ liệu, và vì vậy rất thích hợp cho những người mới học về machine learning.

Scikit-learn là một thư viện machine learning miễn phí cho ngôn ngữ Python, với nhiều thuật toán phân loại, hồi quy, và phân nhóm (clustering), cũng như các máy hỗ trợ vector bao gồm gradient boosting, random forest, k-means…

Tensorflow

Theo Wikipedia, TensorFlow là một hàm tạo lập trình miễn phí và nguồn mở, song thường được coi là thư viện cho luồng dữ liệu và lập trình khả vi (differentiable programming), và được ứng dụng rộng rãi cho rất nhiều tác vụ khác nhau. Đây là một thư viện thường được sử dụng trong các ứng dụng machine learning như mạng nơ ron, logic mờ (fuzzy logic), và các thuật toán gen (genetic algorithms).

Tính tới thời điểm hiện tại, Tensorflow có thể được coi là một trong số những thư viện machine learning phổ biến nhất thế giới, và tuy rằng nó không phải thư viện đầu tiên, nhưng do dễ sử dụng và sở hữu cú pháp đơn giản, ngay từ khi triển khai, Tensorflow đã trở nên phổ biến rộng rãi và nhanh chóng, vượt qua tất cả các thư viện tồn tại trước đó.

Keras

Keras là một thư viện Machine Learning trên Python vô cùng có giá trị. Thư viện này là một API mạng nơ ron cấp độ cao, với khả năng chạy đè trên nền tảng TensorFlow, CNTK, hoặc Theano. Ngoài ra, Keras cũng có thể chạy ổn định trên cả CPU và GPU, giúp việc xây dựng, thiết kế, và thi công mạng nơ-ron trở nên dễ dàng với cả những người mới bắt đầu. Hai đặc điểm biểu tượng của Keras là sự dễ dàng và nhanh chóng trong thiết lập prototype.

Keras là một thư viện deep learning sở hữu đầy đủ các tính năng của nhiều thư viện khác như Tensorflow, Theano, và CNTK. Thư viện này được viết bằng Python, và có lợi hơn so với các đối thủ như Scikit-learn và PyTorch ở khả năng chạy đè trên Tensorflow.

Scrapy

Scrapy là một framework Python thường được sử dụng cho mục đích thu thập thông tin trên web (web scrapping), và trong trích xuất, lưu trữ, và xử lý các khối lượng dữ liệu web lớn. Với Scrapy, khối lượng dữ liệu không còn là một vấn đề cho xử lý.

Các ứng dụng chính của Scrapy bao gồm: web-scraping, trích xuất dữ liệu và các dạng thông tin khác, rồi sử dụng các dữ liệu này cho mục đích ra quyết định. Scrapy cũng là một phần không thể thiếu trong khoa học dữ liệu, bởi lẽ thư viện này giúp ta thu thập, lưu trữ dữ liệu một cách gọn ghẽ, phân tích chúng, rồi đưa ra các kết luận ý nghĩa.

Seaborn

Về bản chất, Seaborn là một thư viện trực quan hóa dữ liệu được xây dựng trên nền tảng Matplotlib. Thư viện này cung cấp khả năng tạo dựng các biểu đồ, minh họa thông tin và thống kê thu hút. Với Seaborn, ta có thể thực hiện trực quan hóa dữ liệu – một thành phần không thể thiếu trong việc khai phá và phân tích dữ liệu. Thư viện này là hoàn hảo nhất cho việc xem xét các mối quan hệ giữa nhiều biến khác nhau.

Với Seaborn, ta có thể thực hiện mọi tác vụ thống kê và thông hợp quan trọng, giúp tạo ra các biểu đồ tóm lược đầy đủ thông tin. Thư viện này cũng sở hữu nhiều công cụ giúp tùy chỉnh các bộ dữ liệu trong bảng biểu.

SciPy

SciPy là một thư viện Python sở hữu nhiều mô-đun cho việc tích hợp, đại số tuyến tính, tính toán toán học, tối ưu hóa, và thống kê. Thư viện Python nguồn mở này cho phép các nhà phát triển và kỹ sư dữ liệu thỏa sức nghiên cứu và thử nghiệm các biến đổi Fourier (Fourier transform), ODE solver, và tác vụ như xử lý tín hiệu và hình ảnh…

Plotly

Thư viện Python Plotly (plotly.py) là một thư viện dựng biểu đồ nguồn mở, hỗ trợ hơn 40 loại bảng biểu khác nhau cho rất nhiều ứng dụng về thống kê, tài chính, địa lý, khoa học, và các ứng dụng đời thực khác.

Được xây dựng trên nền tảng thư viện Plotly JavaScript (plotly.js), plotly.py cho phép người dùng Python tạo ra các thiết kế web trực quan, sinh động để hiển thị trên sổ Jupyter, lưu trữ trong tập HTML độc lập, hoặc tích hợp trong các ứng dụng web thuần Python thông qua Dash.

Kết luận

Có thể nói, top 10 thư viện khoa học dữ liệu nêu trên là thiết yếu nếu bạn có dự định làm việc trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu hoặc các lĩnh vực tương đương. Dữ liệu đang dần trở thành tài nguyên quan trọng nhất của thế giới – với giá trị cao nhất trong CNTT. Dữ liệu, khi được xử lý và sàng lọc đúng tiêu chuẩn, có thể sẽ là yếu tố làm thay đổi cuộc chơi. Bởi lẽ, khi hiểu được và ứng dụng được dữ liệu, bạn sẽ có thể giúp công ty của mình hoạt động hiệu quả hơn, đạt tới các thành công trong vận hành và sản phẩm.

Do vậy, có thể nói, một khi đã thành thạo công nghệ tiên tiến này, bạn sẽ có nhiều tiềm năng phát triển hơn trong khoa học dữ liệu, với mức đãi ngộ xứng đáng!

Theo Hackernoon

Tin liên quan: