Quelles sont les meilleures bibliothèques Python pour la data science ?

Dans cet article nous allons rapidement faire le tour des principales bibliothèques de Python pour la data. Les bibliothèques qui seront présentées sous les bibliothèques les plus couramment utilisées dans le domaine de la data science. A la fois populaire et efficace, la maitrise des fonctionnalités de ces bibliothèques vous permettra de répondre à n’importe quel projet data. De l’intégration à la transformation puis à la visualisation, Python est un outil incontournable de la data science.

Numpy :

Numpy est une bibliothèque pour Python destinée à travailler avec des tableaux multidimensionnels. Elle permet de faire des calculs mathématiques et statistique.

Pandas :

Pandas est une bibliothèque pour Python destinée à la manipulation et à l'analyse de données. Elle fournit des structures de données puissantes pour travailler avec des données en série et en tableau, ainsi que des outils pour nettoyer, traiter et transformer des données. Pour un tutoriel complet sur la librairie Pandas, visionnez notre vidéo dédiée à cette librairie.

Matplotlib :

Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données en Python. Elle permet de créer des graphiques 2D et 3D avec des options de personnalisation très poussé.

Seaborn :

Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données en Python. Elle est construite sur Matplotlib et permet de créer des graphiques plus esthétiques et plus complexes en utilisant moins de code.

Bokeh :

Bokeh est une bibliothèque de visualisation interactive de données en Python. Elle permet de créer des graphiques interactifs en utilisant des widgets pour filtrer et zoomer sur les données.

Scipy :

Scipy est une bibliothèque pour Python qui fournit des outils pour les mathématiques et les sciences. Elle est construite sur Numpy et offre des fonctions pour l'optimisation, les statistiques…

Scikit-learn :

Scikit-learn est une bibliothèque pour Python destinée à l'apprentissage automatique. Elle fournit des outils pour la classification, la régression, le clustering et la réduction de dimensionnalité. Elle est construite sur Numpy, Scipy et Matplotlib. N'hésitez pas à nous contacter pour plus de détails sur nos formations.