L’un des atouts phares de la programmation en Python, la richesse des librairies disponibles peut également être une source d'inquiétudes pour un débutant car il faut l’avouer, s’y retrouver au démarrage peut relever de mission impossible.
Une fois encore, l’équipe Datascientest solutionne vos angoisses et vous propose un Top 10 des librairies Python incontournables en data science.
1- Pandas
Comment ne pas démarrer avec Pandas. Cette librairie très utilisée en data science permet entre autres de :
- Simplifier les manipulations de données avec les dataframes (valeurs manquantes, colonnes, etc…)
- Permettre d’agréger et fusionner les données très facilement avec grâce aux fonctions groupby, agg et merge
- Simplifier le calcul de moyenne, médiane, variance ou encore somme
- Bénéficier d’une indexation sophistiquée et simple d’usage
Au-delà de la simplification d’usages complexes, Pandas est également facile à prendre en main et permet de lire simplement des données sous différents formats : fichiers CSV et texte, Microsoft Excel, bases de données SQL.
Vous l’aurez compris Pandas est très apprécié pour la multitude d’options qu’elle offre mais aussi pour sa prise en main rapide quand on débute.
2 - Numpy
Numpy est une librairie fondamentale pour effectuer des calculs numériques avec Python. Elle facilite grandement la gestion des tableaux de données avec un grand nombre de fonctions permettant de générer des objets de type ndarray. Ces objets ont l’avantage d’être facilement manipulable et contiennent des éléments de même type. Cette librairie met à disposition également tout un arsenal de fonctions pour effectuer des calculs mathématiques complexes comme les fonctions trigonométriques (np.sin(), np.arctan()…) ou encore les fonctions exponentielles et logarithmes (np.exp(), np.log()…).
3 - Scikit Learn
Toute personne qui se lance dans la data science et les algorithmes d’apprentissage automatique aura forcément affaire à la librairie Scikit Learn. Bibliothèque fondamentale, elle offre tout un tas d’outils très largement utilisés en data science. Dans un premier temps elle vous permettra de préparer efficacement vos données pour optimiser le fonctionnement des algorithmes d’apprentissage automatique. Pour cela elle met à disposition nombreuses classes et fonctions. Grâce à elles vous parviendrez notamment à réduire la dimension de votre jeu de données, centrer réduire vos données, gérer l’imputation des valeurs manquantes ou encore sélectionner les variables les plus pertinentes pour le modèle que vous souhaitez utiliser. Dans un deuxième temps Scikit Learn vous donnera la possibilité d’implémenter aisément des algorithmes de Machine Learning liés à la résolution de divers problèmes :
- Classification : SVM, forêts aléatoires, k plus proches voisins…
- Régression : Régression linéaire simple, Régression Logistique, SVR…
- Clustering : Algorithme des k-moyennes, Classification ascendante hiérarchique…
Enfin Scikit Learn met également à disposition un grand nombre de métriques qui vous permettront de juger de la qualité de vos modèles.
C’est une librairie incontournable en Machine Learning et très bien documentée.
4 - Matpolib
Matplotlib est un puissant outil pour tracer des graphiques et visualiser des données. Elle est destinée à tracer des graphiques de toute sorte (diagramme circulaire, histogramme, nuage de points…). Matplotlib contient une sous-bibliothèque pyplot qui crée une interface proche du logiciel commercial Matlab qui contient des fonctions très similaires à celui-ci.
C’est aussi un formidable outil pour, en complément d’une analyse, illustrer avec des graphiques pouvant jusqu’à 3-4 informations facilement.
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5 - Seaborn
Seaborn est une bibliothèque Python pour la visualisation de données, spécialisée dans l’analyse statistique. Basée sur la bibliothèque Matplotlib, elle est totalement adaptée aux data frames de Pandas. Ainsi, au-delà d’une interface visuellement améliorée, Seaborn permet de produire rapidement et intuitivement des graphiques statistiques de qualité.
De plus, Seaborn utilise des thèmes par défaut esthétiquement agréable, et permet de créer facilement ses propres palettes de couleurs. Elle permet ainsi d’apprendre à connaître un jeu de données de manière rapide et efficace.
Cependant, Seaborn a plus vocation à compléter la bibliothèque Matplotlib qu’à la remplacer. Ainsi, vu que la plupart des fonctions de la première utilise des fonctions de la seconde, certaines modifications ou personnalisations nécessitent l’appel à Matplotlib.
6 -Statsmodels
Statsmodels est une librairie qui fournit des classes et des fonctions pour l’estimation de nombreux modèles statistiques différents, ainsi que pour la réalisation de tests statistiques et l’exploration de données statistiques. Elle permet aussi de présenter les résultats statistiques de la même manière que R pour certains modèles.
7 - Keras
Le framework Keras est idéal si vous souhaitez implémenter des modèles complexes de Deep learning. Il est plus souple et plus facile à prendre en main qu’un autre framework très connu en Deep Learning : Tensorflow. Grâce à Keras, vous apprendrez par exemple à implémenter simplement un réseau de neurones convolutif (CNN) reconnu dans les problèmes de classification liés à l’image.
8 - NetworkX
NetworkX est une librairie pour la création, la manipulation et l’étude de la structure, de la dynamique et des fonctions de réseaux complexes. Elle est très populaire pour le maniement des données graphes. Cette librairie inclut de nombreuses fonctions qui permettent la génération des graphes et de multiples fonctionnalités pour lire et écrire des graphes en plusieurs formats.
9 - BeautifulSoup
BeautifulSoup est une bibliothèque Python permettant d’extraire des données de fichiers HTML et XML. Elle est compatible avec la grande majorité des browsers et permet généralement aux développeurs d’économiser des heures ou des jours de travail de saisie. Elle est très utilisée quand on a recours au web scraping, une technique d’extraction du contenu de sites Web.
10 - NLTK (Text_mining)
NLTK est une librairie fondamentale pour la construction de programmes Python pour travailler avec des données de langage humain. Elle offre des interfaces faciles à utiliser sur des corpus ou ressources lexicales telles que WordNet, ainsi que des outils pour le traitement de texte, la classification, la tokenisation, le stemming, le balisage, l’analyse et le raisonnement sémantique.
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