Bu yazımızda veri bilimi için popüler Python kütüphaneleri hakkında konuşacağız. Ancak dilerseniz öncelikle veri biliminin ne olduğuna ve veri bilimcinin ne yaptığına bir göz atalım.
Veri Bilimi Nedir?
Veri bilimi, matematik, istatistik, programlama, gelişmiş analitik, yapay zekâ ve makine öğrenmesiyle bir kuruluşun verilerinde eyleme geçirilebilir öngörüleri ortaya çıkarır. Bu bilgiler karar verme ve stratejik planlamaya rehberlik etmek için kullanılabilir.
Veri bilimi bir disiplin olarak kabul edilir, veri bilimci ise bu alanın uygulayıcısıdır. Veri bilimci istatiksel çıkarım ve veri görselleştirme yapmak için R ve Python gibi programlama dillerini kullanır.
Veri bilimciler, keşif veri analizi ve istatistiksel analiz yapmak için popüler programlama dillerine güvenirler. Bu açık kaynaklı programlama dilleri önceden oluşturulmuş istatistiksel modelleme, makine öğrenimi ve grafik yeteneklerini destekler. Bu dillere kısa bir şekilde yakından bakalım:
R Studio: İstatistiksel hesaplama ve grafik geliştirmek için açık kaynaklı bir programlama dili ve ortamıdır.
Python: Dinamik ve esnek bir programlama dilidir. Python, verileri hızlı bir şekilde analiz etmek için NumPy, Pandas, Matplotlib gibi çok sayıda kütüphane içerir.
İyi Bir Veri Bilimci Nasıl Olunur?
- İlgili soruları sorarak iş hakkında yeterli bilgiye sahip olun.
- Veri analizine iş zekasıyla birlikte istatistik ve bilgisayar bilimlerini uygulayın.
- Veri hazırlama ve çıkarma için çeşitli teknikler ve araçlar kullanın. (Veri tabanlarından, SQL’den veri madenciliğine ve veri entegrasyon yöntemlerine kadar her şey.)
- Makine öğrenme modelleri, doğal dil işleme ve derin öğrenme dahil olmak üzere tahmine dayalı analitik ve yapay zekâ (AI) kullanarak büyük verilerden öngörüler elde edin.
Veri Bilimciler İçin Popüler Python Kütüphaneleri
NumPy: Numerik Python (Sayısal Python) bilimsel hesaplama, temel ve gelişmiş dizi işlemleri gerçekleştirmek için mükemmel bir araçtır.
Kütüphane, Python’da n dizileri ve matrisler üzerinde işlemler gerçekleştiren birçok kullanışlı özellik sunar. Aynı veri türündeki değerleri depolayan dizilerin işlenmesine yardımcı olur ve diziler üzerinde matematik işlemlerinin gerçekleştirilmesini kolaylaştırır.
Pandas: Pandas kütüphanesi üst düzey veri yapıları ve analiz için çok çeşitli araçlar sağlayan bir Python kütüphanesidir. Farklı türde etiketli ve ilişkisel verileri tutmak için genişletilmiş, esnek veri yapıları sağlar. Pandas, veri biliminde yaygın veri formları olan sayısal tabloları ve zaman serilerini manipüle etmede uzmanlaşmıştır.
Pandas genellikle diğer veri bilimi kütüphaneleriyle birlikte kullanılır. NumPy üzerine inşa edilmiştir ve ayrıca istatistiksel analiz için SciPy’de ve işlevleri çizmek için Matplotlib’de kullanılır.
Matplotlib: Matplotlib bir veri görselleştirme ve 2 boyutlu çizim kütüphanesidir. Aslında, Python topluluğundaki en popüler ve yaygın olarak kullanılan çizim kütüphanesi olarak kabul edilir.
Matplotlib çok yönlü kullanılır. Python ve IPython kabuklarında, web uygulama sunucularında kullanılabilir. Buna ek olarak, grafikler, çubuk grafikler, pasta grafikler, histogramlar, diyagramlar, hata grafikleri, güç spektrumları ve istatistiksel grafik dahil olmak üzere çok çeşitli grafikler sunar.
SciPy: SciPy, bilimsel hesaplama uygulamaları için NumPy üzerine kurulu veri işleme ve modelleme için başka bir açık kaynak kütüphanesidir. NumPy ve diğer birçok sayısal algoritmada bulunan lineer cebir modüllerinin tam özellikli versiyonlarını içerir.
SciPy optimizasyon, entegrasyon, özdeğer problemleri, cebirsel denklemler, diferansiyel denklemler, istatistikler ve diğer problem sınıfları için algoritmalar sağlar.
Ayrıca verileri işlemek ve görselleştirmek için bir dizi algoritma ve üst düzey komut ekler. Örneğin, SciPy ve Numpy’yi birleştirerek görüntü işleme gibi şeyler yapabilirsiniz.
Scikit-Learn: Sklearn olarak da adlandırılan Scikit-learn, makine öğrenimi modellerini öğrenmek, geliştirmek ve yürütmek için kullanılan bir kütüphanedir. Ortak makine öğrenimi ve veri madenciliği görevleri için bir dizi algoritma ekleyerek NumPy ve SciPy’ye dayanır.
Kaynak: https://www.educative.io/blog/python-libraries-for-data-science-and-machine-learning
https://www.ibm.com/cloud/learn/data-science-introduction
