İşte Python programlama dilindeki veri bilimi ve hesaplama kütüphanelerinin ve grafik işleme için kullanılabilecek en yaygın ve güçlü kütüphanelerinin bir listesi ve her biri hakkında kısa açıklama:

Pandas

Pandas, veri analizinde yüksek performanslı bir Python kütüphanesidir. DataFrames (tablolar) ve Series (sütunlar) gibi yapay zeka sahiptir ve veri işleme ağları (data pipelines), veri çeşitlerini değiştirme, veri temizliği, gruplama-bölümleme gibi birçok görev üygun olarak düşünülmesi gereken bir kütüphane.

NumPy

NumPy, temel araçlar sağlayan bir kütüphane olarak yapay zeka sahiptir ve çok boyutlu diziler (multi-dimensional arrays) üzerinde işlemler yapmanızı sağlar. Veri bilimi ve hesaplama işlemleri için temel taşlar olarak kullanılır.

Matplotlib

Matplotlib, Python programlama dilinde grafikler oluşturmak için en yaygın ve karmaşıklı kütüphanelerinden biri olarak bilinen bir kütüphane. Haritalamalı ve temsilsel grafikler, istatistiksel analiz görselleri, makro ekibiniz gibi çeşitli grafik türleri oluşturabilirsiniz.

Seaborn

Seaborn isimli kütüphane, Matplotlib üzerine kurulu olarak calışan bir Python veri analizi kütüphanesidir ve grafiklerin görselleştirilmesini zenginleştirmek için tasarlandır. Pandas DataFrames ile yüksek seviyelii yönetimi sağlayarak, veri analizi sürecinde görülenebilir ve anlaşılır grafikler oluşturmanızı mümkün kılar.

SciPy

SciPy, fiziksel veya yapay zeka tabanlı veri bilimi ve hesaplama işlemlere olanak tanıyan bir Python paketidir. Aritmetik, üç boyutlu lineer cebiri (3D linear algebra), optimizasyon, deneysel istatistik gibi kütüfler süre yapısın bir için çeşmeli veya SciPy kullanabilirsiniz.

Stats

Stats, popülasyon distribusiyon veya denez türlerine sıf yöntemlere yönelik gibi istatistiksel veya sosyal araçlar sağlarak Stats adın verilmiştir. Pandas DataFrames veya NumPy dizilerle işleme yaparken statistiklerin özelliklerini kolayca çeştirebilirsiniz.

StatsModels

StatsModels, istatistiksel model oluşturmak için kullanabilecek bir paket olarak tasarlanmıştır. Lineer modelleri (OLM), veri modellerini değerlendirmek üzere veya ek logistik modelleri gibi yaparken istatistiksel model oluşturmak için kullanabilirsiniz.

SciPy

SciPy, bilimsel veya doğal araçları sağlar. NumPy dizileri üzerine yaparken aritmetiksel veya hesapçılara çeştirebilirsiniz. Aritmetiksel veya lineer cebiri, optimizasyon gibi yaparken bilimsel görevlerine hizli erişilebilirsiniz. Bu kütüphanelerin hala uzman olmaz, her biri kullanırken farklara değerde geçir, hem de veri analizi veya hesaplama sürecin yapmanız öğe düzenizi sağlar. Hem de bu kütüphanelerin önceliklerine kararak seçirsiniz. Python programlama dilinde en güclü kullanabileceğinize yardımcı olabilir.

Python Mucizesi - Temelden Uzmanlığa (FULL Paket)

Why take this course?

Course Gallery

Related Topics