Facebook
GoogleTỔNG HỢP 38 THƯ VIỆN PYTHON HÀNG ĐẦU CHO DATA SCIENTIST, DATA VISUALIZATION & MACHINE LEARNING P1
Bài viết này tổng hợp 38 thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu & machine learning
Nội dung bài viết
Trong bài viết này, các thư viện Python sẽ chia thành những lĩnh vực sau:
Dữ liệu - thư viện để quản lý, thao tác và xử lý dữ liệu khác
Toán học - các thư viện thực hiện các nhiệm vụ toán học
Machine Learning - các thư viện chủ yếu dành cho việc xây dựng mạng lưới hoặc để tự động hóa các quy trình máy học
Automated machine learning - các thư viện chủ yếu hoạt động để tự động hóa các quy trình liên quan đến máy học
Data visualization - các thư viện chủ yếu phục vụ chức năng liên quan đến trực quan hóa dữ liệu
Explanation & exploration - thư viện chủ yếu để khám phá và giải thích các mô hình hoặc dữ liệu
1. Thư viện Python tốt nhất cho: Dữ liệu
1. Apache Spark
Stars: 27600, Commits: 28197, Contributors: 1638
Apache Spark - Công cụ phân tích hợp nhất để xử lý dữ liệu quy mô lớn
2. Pandas
Stars: 26800, Commits: 24300, Contributors: 2126
Pandas cung cấp các cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt và biểu cảm được thiết kế để giúp làm việc với dữ liệu "relational" hoặc "labeled" một cách dễ dàng và trực quan. Nó nhằm mục đích trở thành khối xây dựng cấp cao cơ bản để thực hiện phân tích dữ liệu trong thế giới thực, thực tế bằng Python.
3. Dask
Stars: 7300, Commits: 6149, Contributors: 393
Tính toán song song với lập lịch tác vụ
2. Thư viện Python tốt nhất cho: Toán học
4. Scipy
Stars: 7500, Commits: 24247, Contributors: 914
SciPy (phát âm là "Sigh Pie") là phần mềm mã nguồn mở dành cho toán học, khoa học và kỹ thuật. Nó bao gồm các mô-đun để thống kê, tối ưu hóa, tích hợp, đại số tuyến tính, biến đổi Fourier, xử lý tín hiệu và hình ảnh, bộ giải ODE, v.v.
5. Numpy
Stars: 1500, Commits: 24266, Contributors: 1010
Gói cơ bản cho tính toán khoa học với Python.
3. Thư viện Python tốt nhất cho: Machine Learning
6. Scikit-Learn
Stars: 42500, Commits: 26162, Contributors: 1881
Scikit-learning là một mô-đun Python dành cho máy học được xây dựng dựa trên SciPy và được phân phối theo giấy phép BSD 3 Khoản.
7. XGBoost
Stars: 19900, Commits: 5015, Contributors: 461
Thư viện Tăng cường Gradient có thể mở rộng, di động và phân tán (GBDT, GBRT hoặc GBM), dành cho Python, R, Java, Scala, C++, v.v. Chạy trên một máy, Hadoop, Spark, Flink và DataFlow
8. LightGBM
Stars: 11600, Commits: 2066, Contributors: 172
Khung tăng cường độ dốc (GBT, GBDT, GBRT, GBM hoặc MART) nhanh, phân tán, hiệu suất cao dựa trên thuật toán cây quyết định, được sử dụng để xếp hạng, phân loại và nhiều tác vụ máy học khác.
9. Catboost
Stars: 5400, Commits: 12936, Contributors: 188
Thư viện Tăng tốc độ dốc nhanh, có thể mở rộng, hiệu suất cao trên Cây quyết định, được sử dụng để xếp hạng, phân loại, hồi quy và các tác vụ học máy khác cho Python, R, Java, C++. Hỗ trợ tính toán trên CPU và GPU.
10. Dlib
Stars: 9500, Commits: 7868, Contributors: 146
Dlib là bộ công cụ C++ hiện đại chứa các thuật toán máy học và các công cụ để tạo phần mềm phức tạp trong C++ nhằm giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Có thể được sử dụng với Python thông qua API dlib
11. Annoy
Stars: 7700, Commits: 778, Contributors: 53
Approximate Nearest Neighbors trong C++/Python được tối ưu hóa cho việc sử dụng bộ nhớ và tải/lưu vào đĩa
12. H20ai
Stars: 500, Commits: 27894, Contributors: 137
Nền tảng máy học có khả năng mở rộng nhanh mã nguồn mở cho các ứng dụng thông minh hơn: Deep Learning, Gradient Boosting & XGBoost, Random Forest, Generalized Linear Modeling (Logistic Regression, Elastic Net), K-Means, PCA, Stacked Ensembles, Automatic Machine Learning (AutoML), v.v. .
Các khóa học
- Mastering AWS : From Basics to Applications Specialized
- Data Engineer Track Specialized
- Combo Data Engineering Professional Hot
- AI & DASHBOARD – CHỈ 990K Hot
- Combo Python Level 1 & Level 2 Bestseller
- Business Intelligence Track Hot
- Data Science Track Bestseller
- Data Analyst Professional (Data Analyst with Python Track) Bestseller
- RPA UiPath Nâng Cao: Chiến Thuật Automation Cho Chuyên Gia Specialized
- RPA UiPath cho Người Mới Bắt Đầu: Thành Thạo Automation Chỉ Trong 1 Ngày Specialized
- Business Analyst Fast Track Bestseller
- Business Analyst Bestseller
Đăng ký tư vấn khóa học
*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn
*Vui lòng nhập họ tên của bạn
*Vui lòng chọn giới tính
*Vui lòng chọn 1 trường
Các bài viết liên quan
Khả năng mở rộng & Tính linh hoạt của Data Lake
Một trong những đặc điểm nổi bật khiến Data Lake trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều tổ chức và doanh nghiệp hiện nay chính là khả năng mở rộng (scalability) và tính linh hoạt (flexibility). Khi dữ liệu ngày càng phát sinh với tốc độ chóng mặt từ nhiều nguồn khác nhau, từ hệ thống giao dịch, mạng xã hội, cảm biến IoT cho đến các ứng dụng di động, việc xây dựng một hạ tầng có thể lưu trữ và xử lý dữ liệu khổng lồ trở thành yếu tố sống còn. Data Lake không chỉ cho phép lưu trữ gần như vô hạn, mà còn tích hợp dễ dàng với các pipeline dữ liệu hiện đại (ETL/ELT), giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu thô và biến chúng thành tri thức hữu ích.
Data Lake: Lợi ích, Thách thức và Hành Trình Triển Khai Hiệu Quả
Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đã trở thành nguồn tài sản chiến lược của mọi doanh nghiệp. Chúng ta có thể thấy rõ: một nền tảng thương mại điện tử dựa vào hành vi khách hàng để cá nhân hóa sản phẩm, một ngân hàng dùng dữ liệu giao dịch để phát hiện gian lận, hay một công ty logistics phân tích dữ liệu GPS để tối ưu tuyến đường. Tuy nhiên, dữ liệu không còn đến từ một nguồn duy nhất. Nó đa dạng về cả định dạng lẫn tốc độ phát sinh: Structured data: bảng quan hệ trong ERP, CRM, hệ thống tài chính. Semi-structured data: JSON từ API, XML từ hệ thống tích hợp, log file từ ứng dụng. Unstructured data: video từ camera giám sát, hình ảnh sản phẩm, file PDF, thậm chí cả dữ liệu cảm xúc trên mạng xã hội. Chính sự đa dạng này khiến Data Warehouse truyền thống trở nên hạn chế. Chúng yêu cầu dữ liệu phải được chuẩn hóa, ETL chặt chẽ, và lưu trữ trên hạ tầng gắn liền giữa compute & storage — điều này vừa tốn kém, vừa khó mở rộng. Đây là lúc Data Lake nổi lên như một giải pháp thế hệ mới: một kho lưu trữ tập trung, có khả năng chứa bất kỳ loại dữ liệu nào, với chi phí tối ưu và tính linh hoạt cao, phù hợp cho cả Business Intelligence (BI) lẫn AI/ML.
Data Lakes: Lợi Ích và Thách Thức Khi Xây Dựng Dữ Liệu Lớn
Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, các doanh nghiệp ngày càng phải xử lý nhiều loại dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau: từ dữ liệu quan hệ (structured), dữ liệu bán cấu trúc (semi-structured) đến dữ liệu phi cấu trúc (unstructured). Data Lake xuất hiện như một giải pháp trung tâm, giúp lưu trữ mọi loại dữ liệu thô trong một kho duy nhất. Tuy nhiên, việc triển khai Data Lake cũng đi kèm những thách thức cần được quản lý cẩn thận. Data Lake là công cụ mạnh mẽ, nhưng chỉ phát huy hiệu quả nếu được quản lý đúng cách, kết hợp pipeline, governance và các công cụ phân tích. Khi triển khai tốt, Data Lake sẽ trở thành “trái tim dữ liệu” giúp doanh nghiệp khai thác thông tin nhanh, chính xác và sáng tạo hơn.
Các bài viết liên quan
Khả năng mở rộng & Tính linh hoạt của Data Lake
Một trong những đặc điểm nổi bật khiến Data Lake trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều tổ chức và doanh nghiệp hiện nay chính là khả năng mở rộng (scalability) và tính linh hoạt (flexibility). Khi dữ liệu ngày càng phát sinh với tốc độ chóng mặt từ nhiều nguồn khác nhau, từ hệ thống giao dịch, mạng xã hội, cảm biến IoT cho đến các ứng dụng di động, việc xây dựng một hạ tầng có thể lưu trữ và xử lý dữ liệu khổng lồ trở thành yếu tố sống còn. Data Lake không chỉ cho phép lưu trữ gần như vô hạn, mà còn tích hợp dễ dàng với các pipeline dữ liệu hiện đại (ETL/ELT), giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu thô và biến chúng thành tri thức hữu ích.
Data Lake: Lợi ích, Thách thức và Hành Trình Triển Khai Hiệu Quả
Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đã trở thành nguồn tài sản chiến lược của mọi doanh nghiệp. Chúng ta có thể thấy rõ: một nền tảng thương mại điện tử dựa vào hành vi khách hàng để cá nhân hóa sản phẩm, một ngân hàng dùng dữ liệu giao dịch để phát hiện gian lận, hay một công ty logistics phân tích dữ liệu GPS để tối ưu tuyến đường. Tuy nhiên, dữ liệu không còn đến từ một nguồn duy nhất. Nó đa dạng về cả định dạng lẫn tốc độ phát sinh: Structured data: bảng quan hệ trong ERP, CRM, hệ thống tài chính. Semi-structured data: JSON từ API, XML từ hệ thống tích hợp, log file từ ứng dụng. Unstructured data: video từ camera giám sát, hình ảnh sản phẩm, file PDF, thậm chí cả dữ liệu cảm xúc trên mạng xã hội. Chính sự đa dạng này khiến Data Warehouse truyền thống trở nên hạn chế. Chúng yêu cầu dữ liệu phải được chuẩn hóa, ETL chặt chẽ, và lưu trữ trên hạ tầng gắn liền giữa compute & storage — điều này vừa tốn kém, vừa khó mở rộng. Đây là lúc Data Lake nổi lên như một giải pháp thế hệ mới: một kho lưu trữ tập trung, có khả năng chứa bất kỳ loại dữ liệu nào, với chi phí tối ưu và tính linh hoạt cao, phù hợp cho cả Business Intelligence (BI) lẫn AI/ML.
Data Lakes: Lợi Ích và Thách Thức Khi Xây Dựng Dữ Liệu Lớn
Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, các doanh nghiệp ngày càng phải xử lý nhiều loại dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau: từ dữ liệu quan hệ (structured), dữ liệu bán cấu trúc (semi-structured) đến dữ liệu phi cấu trúc (unstructured). Data Lake xuất hiện như một giải pháp trung tâm, giúp lưu trữ mọi loại dữ liệu thô trong một kho duy nhất. Tuy nhiên, việc triển khai Data Lake cũng đi kèm những thách thức cần được quản lý cẩn thận. Data Lake là công cụ mạnh mẽ, nhưng chỉ phát huy hiệu quả nếu được quản lý đúng cách, kết hợp pipeline, governance và các công cụ phân tích. Khi triển khai tốt, Data Lake sẽ trở thành “trái tim dữ liệu” giúp doanh nghiệp khai thác thông tin nhanh, chính xác và sáng tạo hơn.
