Facebook
GoogleTỔNG 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
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
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
🔧 Công Cụ Quản Lý Data Pipeline: Airflow vs Prefect vs Dagster
Trong thời đại dữ liệu hiện đại, việc xây dựng pipeline không chỉ dừng lại ở viết script ETL/ELT – bạn cần một công cụ orchestration để quản lý luồng dữ liệu, lịch chạy, xử lý lỗi và theo dõi trạng thái. Ba công cụ phổ biến nhất hiện nay là Apache Airflow, Prefect, và Dagster. Hãy cùng phân tích sự khác biệt.
Đàm Phán & Thuyết Phục Bằng Dữ Liệu – Đưa Insight Thành Quyết Định
Bạn có từng đưa insight rất hay, nhưng sếp bảo: “Ừ, để xem đã.” …và sau đó chẳng ai làm gì theo đề xuất của bạn? 💡 Đó là lúc bạn cần kỹ năng đàm phán & thuyết phục bằng dữ liệu. Đây là bước biến bạn từ “người phân tích” thành “người ảnh hưởng chiến lược”.
📏 Metric Layer – Thiết Kế KPI Thống Nhất, Tránh “Nhiều Phiên Bản Sự Thật”
Bạn đã từng thấy cảnh: Sales báo doanh thu 10 tỷ, trong khi Finance báo 9.5 tỷ cho cùng một tháng? → Cuộc họp biến thành tranh luận xem con số nào đúng, thay vì ra quyết định. 💡 Đây chính là vấn đề “multiple versions of truth” (nhiều phiên bản sự thật). Cách giải quyết hiện đại là xây dựng một Metric Layer – tầng định nghĩa KPI tập trung, để toàn bộ công ty cùng nhìn một con số, cùng một công thức.
Các bài viết liên quan
🔧 Công Cụ Quản Lý Data Pipeline: Airflow vs Prefect vs Dagster
Trong thời đại dữ liệu hiện đại, việc xây dựng pipeline không chỉ dừng lại ở viết script ETL/ELT – bạn cần một công cụ orchestration để quản lý luồng dữ liệu, lịch chạy, xử lý lỗi và theo dõi trạng thái. Ba công cụ phổ biến nhất hiện nay là Apache Airflow, Prefect, và Dagster. Hãy cùng phân tích sự khác biệt.
Đàm Phán & Thuyết Phục Bằng Dữ Liệu – Đưa Insight Thành Quyết Định
Bạn có từng đưa insight rất hay, nhưng sếp bảo: “Ừ, để xem đã.” …và sau đó chẳng ai làm gì theo đề xuất của bạn? 💡 Đó là lúc bạn cần kỹ năng đàm phán & thuyết phục bằng dữ liệu. Đây là bước biến bạn từ “người phân tích” thành “người ảnh hưởng chiến lược”.
📏 Metric Layer – Thiết Kế KPI Thống Nhất, Tránh “Nhiều Phiên Bản Sự Thật”
Bạn đã từng thấy cảnh: Sales báo doanh thu 10 tỷ, trong khi Finance báo 9.5 tỷ cho cùng một tháng? → Cuộc họp biến thành tranh luận xem con số nào đúng, thay vì ra quyết định. 💡 Đây chính là vấn đề “multiple versions of truth” (nhiều phiên bản sự thật). Cách giải quyết hiện đại là xây dựng một Metric Layer – tầng định nghĩa KPI tập trung, để toàn bộ công ty cùng nhìn một con số, cùng một công thức.
