Библиотеки Python для профессионального анализа данных
Язык программирования Python часто используют аналитики данных. Для этого в нем существуют расширения — библиотеки, наборы готовых инструментов для более эффективной работы.
Вот список наиболее часто используемых:
1. Pandas: для подготовки данных
2. NumPy: для углублённых расчётов
3. SciPy: для математических операций
4. Matplotlib: для визуализации
5. Seaborn: для расширенной визуализации
6. Statsmodels: для статистического анализа
7. Plotly: для трёхмерной визуализации
8. Bokeh: для интерактивной визуализации в вебе
9. Scikit-learn: для машинного обучения
Подробнее о каждой из библиотек по ссылке ниже👇
#фреймворки_библиотеки
Язык программирования Python часто используют аналитики данных. Для этого в нем существуют расширения — библиотеки, наборы готовых инструментов для более эффективной работы.
Вот список наиболее часто используемых:
1. Pandas: для подготовки данных
2. NumPy: для углублённых расчётов
3. SciPy: для математических операций
4. Matplotlib: для визуализации
5. Seaborn: для расширенной визуализации
6. Statsmodels: для статистического анализа
7. Plotly: для трёхмерной визуализации
8. Bokeh: для интерактивной визуализации в вебе
9. Scikit-learn: для машинного обучения
Подробнее о каждой из библиотек по ссылке ниже👇
#фреймворки_библиотеки