Blog

5 phút đọc

10 Thư viện Python hàng đầu trong Data Science

Mục Lục

Data Science đang ngày càng trở nên phổ biến trong mọi ngành nghề, và Python là ngôn ngữ lập trình được lựa chọn hàng đầu cho các nhà khoa học dữ liệu. Nhờ sự linh hoạt, dễ sử dụng và cộng đồng hỗ trợ mạnh mẽ, Python cung cấp nhiều thư viện và công cụ mạnh mẽ để thực hiện các nhiệm vụ Data Science khác nhau.

Bài viết này sẽ giới thiệu 10 thư viện Python hàng đầu mà mọi nhà khoa học dữ liệu nên biết.

1. NumPy

NumPy là thư viện cơ bản cho khoa học dữ liệu trong Python. Nó cung cấp các mảng đa chiều hiệu suất cao và các hàm toán học cho phép bạn thực hiện các phép tính khoa học với tốc độ nhanh hơn nhiều so với các mảng Python thông thường.

Nguồn: Numpy

2. Pandas

Pandas là một thư viện khác rất quan trọng cho khoa học dữ liệu trong Python. Nó cung cấp các cấu trúc dữ liệu và công cụ mạnh mẽ để thao tác và phân tích dữ liệu. Pandas đặc biệt hữu ích cho việc làm việc với dữ liệu bảng.

Nguồn: Pandas

3. Matplotlib

Matplotlib là thư viện được sử dụng phổ biến nhất để tạo đồ thị và hình ảnh trực quan trong Python. Nó cung cấp một loạt các chức năng để tạo các loại đồ thị khác nhau, bao gồm biểu đồ đường, biểu đồ thanh, biểu đồ hình tròn và biểu đồ phân tán.

Nguồn: Matplotlib

4. SciPy

SciPy là một thư viện mở rộng NumPy cung cấp các chức năng cho nhiều tác vụ khoa học tính toán, bao gồm xử lý tín hiệu, tích hợp, tối ưu hóa và thống kê.

Nguồn: SciPy

5. Scikit-learn

Scikit-learn là một thư viện học máy phổ biến cung cấp một loạt các thuật toán cho các tác vụ học máy có giám sát và không giám sát.

Nguồn: Scikit-learn

6. TensorFlow

TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở dành cho tính toán số được sử dụng rộng rãi cho học máy và học sâu. Nó được phát triển bởi Google và được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dịch máy.

Nguồn: TensorFlow

7. Keras

Keras là một API cấp cao cho TensorFlow giúp việc xây dựng và đào tạo các mô hình học sâu dễ dàng hơn.

Nguồn: Keras

8. PyTorch

PyTorch là một thư viện học máy mã nguồn mở dựa trên thư viện Torch, được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng học máy, đặc biệt là trong các lĩnh vực thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Nguồn: PyTorch

9. Geopandas

Geopandas là một thư viện mở rộng Pandas cung cấp các chức năng để thao tác và phân tích dữ liệu không gian. Nó được xây dựng trên đỉnh của Pandas và cung cấp một loạt các chức năng để làm việc với dữ liệu địa lý, chẳng hạn như hình dạng, điểm và đường.

Nguồn: Geopandas

10. Dask

Dask là một thư viện tính toán song song cho Python cung cấp các API tương tự như NumPy, Pandas và SciPy. Nó cho phép bạn thực hiện các phép tính trên các tập dữ liệu lớn bằng cách phân tán chúng trên nhiều lõi hoặc máy.

Nguồn: Dask

Với sự phát triển mạnh mẽ của ngành khoa học dữ liệu, nhu cầu sử dụng các thư viện Python ngày càng tăng cao. Bài viết này đã giới thiệu đến bạn 10 thư viện Python hàng đầu trong Data Science. Mỗi thư viện đều có những tính năng và ưu điểm riêng, giúp bạn giải quyết các vấn đề khác nhau trong quá trình phân tích dữ liệu.

Khoá học Business Intelligence tại MDA là khoá học đầu tiên tại Việt Nam trang bị tư duy phân tích dữ liệu cho học viên, nếu bạn đang muốn xây dựng tư duy phân tích dữ liệu bài bản, chuyên nghiệp, hãy liên hệ Fanpage MDA hoặc hotline 0961 486 648 để được tư vấn chi tiết.

Bài viết liên quan

3 phút đọc

Blog

10 Thư viện Python hàng đầu trong Data Science

1. NumPy

2. Pandas

3. Matplotlib

4. SciPy

5. Scikit-learn

6. TensorFlow

7. Keras

8. PyTorch

9. Geopandas

10. Dask

Microsoft Fabric Database - Công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu

Trở Thành Data Analyst Ở Độ Tuổi Nào Là Phù Hợp?

10 Bước Phân Tích Dữ Liệu Chuẩn Từ Các Công Ty Phân Tích Dữ Liệu

Công Việc Data Analyst: Thực Trạng và Chiến Lược Để Phát Triển

4 Nguồn Từ Điển Uy Tín Cho Chuyên Gia Phân Tích Dữ Liệu

Bài viết liên quan

Microsoft Fabric Database – Công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu

Trở Thành Data Analyst Ở Độ Tuổi Nào Là Phù Hợp?

10 Bước Phân Tích Dữ Liệu Chuẩn Từ Các Công Ty Phân Tích Dữ Liệu

Công Việc Data Analyst: Thực Trạng và Chiến Lược Để Phát Triển

4 Nguồn Từ Điển Uy Tín Cho Chuyên Gia Phân Tích Dữ Liệu

Cách phân tích dữ liệu chuyển đổi lead hiệu quả bằng metrics

Xử lý và phân tích số liệu chuyên nghiệp trong 4 bước

5 Lỗi Thiết Kế Dashboard Phổ Biến và Cách Khắc Phục

Tool Power BI: 7 Mẹo Tăng Tốc Và Tối Ưu Hiệu Suất Báo Cáo

Modern Data Stack – Nền tảng phân tích dữ liệu thông minh