Trang chủ>  Blog >  Chia sẻ kinh nghiệm >  TỔNG HỢP 38 THƯ VIỆN PYTHON HÀNG ĐẦU CHO DATA SCIENTIST, DATA VISUALIZATION & MACHINE LEARNING P2

TỔNG HỢP 38 THƯ VIỆN PYTHON HÀNG ĐẦU CHO DATA SCIENTIST, DATA VISUALIZATION & MACHINE LEARNING P2


Bài viết này tổng hợp 38 thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu & machine learning

  300 lượt xem

Nội dung bài viết

 Bài viết này tổng hợp 38 thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu & machine learning

13. StatsModels

Stars: 5600, Commits: 13446, Contributors: 247

Statsmodels là mô hình thống kê và kinh tế lượng trong Python

 

14. mlpack

Stars: 3400, Commits: 24575, Contributors: 190

mlpack là một thư viện máy học C++ trực quan, nhanh chóng và linh hoạt với các liên kết với các ngôn ngữ khác

 

15. Pattern

Stars: 7600, Commits: 1434, Contributors: 20

Pattern là mô-đun khai thác web dành cho Python, với các công cụ để tìm kiếm, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, máy học, phân tích mạng và trực quan hóa.

 

16. Prophet

 Stars: 11500, Commits: 595, Contributors: 106

Công cụ tạo dự báo chất lượng cao cho dữ liệu chuỗi thời gian có nhiều tính thời vụ với mức tăng trưởng tuyến tính hoặc phi tuyến tính.

 

4. Thư viện Python Automated Machine Learning 

17. TPOT

 Stars: 7500, Commits: 2282, Contributors: 66

Một công cụ Học máy tự động của Python giúp tối ưu hóa các quy trình học máy bằng cách sử dụng lập trình di truyền.

 

18. auto-sklearn

 Stars: 4100, Commits: 2343, Contributors: 52

auto-sklearn là bộ công cụ học máy tự động và là sự thay thế thả vào cho công cụ ước tính scikit-learning.

 

19. Hyperopt-sklearn

 Stars: 1100, Commits: 188, Contributors: 18

 Hyperopt-sklearn là lựa chọn mô hình dựa trên Hyperopt trong số các thuật toán máy học trong scikit-learning.

 

20. SMAC-3

 Stars: 529, Commits: 1882, Contributors: 29

 Cấu hình thuật toán dựa trên mô hình tuần tự

 

21. scikit-optimize

Stars: 1900, Commits: 1540, Contributors: 59

 Scikit-Optimize, hoặc skopt, là một thư viện đơn giản và hiệu quả để giảm thiểu (rất) các chức năng hộp đen ồn ào và tốn kém. Nó thực hiện một số phương pháp để tối ưu hóa dựa trên mô hình tuần tự.

 

22. Nevergrad

 Stars: 2700, Commits: 663, Contributors: 38

 Nevergrad để thực hiện tối ưu hóa không có độ dốc

 

23. Optuna

 Stars: 3500, Commits: 7749, Contributors: 97

 Optuna là một khung phần mềm tối ưu hóa siêu tham số tự động, được thiết kế đặc biệt cho máy học.

 

5. Thư viện Python trực quan hóa dữ liệu

 24. Apache Superset

 Stars: 30300, Commits: 5833, Contributors: 492

Apache Superset là một Nền tảng khám phá dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu

 

25. Matplotlib

 Stars: 12300, Commits: 36716, Contributors: 1002

Matplotlib là một thư viện toàn diện để tạo các hình ảnh tĩnh, hoạt ảnh và tương tác trong Python.

 

26. Plotly

 Stars: 7900, Commits: 4604, Contributors: 137

Plotly.py là một thư viện vẽ đồ thị tương tác, mã nguồn mở và dựa trên trình duyệt dành cho Python

 

 

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


Phân biệt các vị trí Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist

Dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu trong xã hội hiện đại, và khi nhắc đến lĩnh vực này, chắc hẳn bạn đã được nghe rất nhiều về 3 vị trí phổ biến: Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist. Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst), Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) hay Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist), họ là ai? Bạn sẽ phù hợp với vị trí nào? Hãy cùng MCI Việt Nam tìm hiểu về từng vị trí này nhé!

Hành Trình Đào Tạo Doanh Nghiệp 365 Ngày Cùng MCI: Tổng Kết và Chia Sẻ

Trải qua một năm đầy thách thức và học hỏi, 365 ngày đầy ý nghĩa và khát vọng của MCI Việt Nam, nơi mà chúng tôi không chỉ đào tạo, mà còn đồng hành cùng các doanh nghiệp Việt, đặc biệt là trong lĩnh vực quan trọng - Phân tích Dữ liệu.

LEETCODE VS HACKERRANK: ĐÂU LÀ NỀN TẢNG HỌC TẬP HỮU ÍCH DÀNH CHO NEWBIE DATA SCIENTIST?

LeetCode và HackerRank: Đâu là nền tảng học tập hữu ích dành cho Data Science?

Các bài viết liên quan