Python, con más de 137 000 librerías, es uno de los lenguajes de programación de alto nivel más sencillos de comprender para principiantes, por lo que es ampliamente utilizado en ciencias, tanto para analizar y visualizar data, o realizar predicciones.
El mundo actual demanda el procesamiento de datos cada vez más y más masivos, la estadística y el desarrollo de inteligencia artificial son áreas que están ganando campo en aplicaciones ecológicas y ciencias afines.
Las librerías de Python son más que una compilación de códigos de funciones que permite a los científicos simplificar los pasos para realizar proceso cada vez más profundos.
Python permite el uso de tipado dinámico multiplataforma, por lo que es muy flexible para esta finalidad. Esta característica, aunada al uso de librerías, hacen de Python un lenguaje simplificado hiper-legible.
Aquí les traigo un top de las 10 librerías más usadas en DATA SCIENCE y ECOINFORMATICS, y los códigos para que puedas instalarlas en tu equipo.
1. PANDAS
PANDAS es referido como la biblioteca de análisis de datos de Python. Permite aprovechar las estructuras de datos de alto rendimiento y las herramientas de análisis. Se desarrolla sobre el paquete NumPy. Contiene DataFrame como su estructura de datos principal. Con DataFrame puedes almacenar y administrar tus datos de tablas mediante la manipulación de filas y columnas. PANDAS proporciona herramientas para acceder a las estructuras de datos en la memoria que realizan tareas de lectura y escritura, incluso si están en varios formatos, como CSV, SQL, HDFS o Excel, etc. Todo lo que necesitas para trabajar tus datos en multiplataforma.
conda install pandas
2. NumPy
NumPy es la primera para los científicos de datos. Es un paquete de Python disponible para realizar cálculos científicos. A través de NumPy, puede aprovechar los objetos de matriz, funciones para realizar operaciones matemáticas complejas como la transformación de Fourier, álgebra lineal, número aleatorio, etc. Uno también puede usar NumPy como un contenedor multidimensional para tratar datos genéricos. Por lo tanto, puede integrar eficazmente su base de datos eligiendo variedades de operaciones con las que realizar. NumPy se instala bajo TensorFlow y otras plataformas complejas de aprendizaje automático que empoderan sus operaciones internamente. Dado que es una interfaz array, nos permite múltiples opciones para remodelar grandes conjuntos de datos. Si eres nuevo en DATA SCIENCE y Machine Learning, deberás aprender el uso de NumPy para procesar sus conjuntos de datos del mundo real.
conda install numpy
3. Keras
Keras es una de las bibliotecas de Python más poderosas que permiten la integración de las APIs de redes neuronales de alto nivel. Estas APIs se ejecutan en la parte superior de TensorFlow, Theano y CNTK. Keras fue creado para reducir los desafíos enfrentados en investigaciones complejas, permitiéndoles calcular más rápido. Para quienes esten utilizando bibliotecas de Deep Learning, keras es la mejor opción.
conda install keras
4. PyTorch
PyTorch es considerada una de las mayores bibliotecas de aprendizaje automático para científicos e investigadores de datos. Les ayuda en el diseño dinámico de gráficos computacionales, cálculos rápidos de tensor acelerados a través de GPUs., y varias otras tareas complejas. En los algoritmos de red neuronal, las API de PyTorch desempeñan un papel eficaz.
conda install pytorch
5. Theano
Theano es otra útil biblioteca de Python que ayuda a los científicos de datos a realizar grandes matrices multidimensionales relacionadas con operaciones informáticas.Debido a la infraestructura basada en GPU, tiene la capacidad de procesar las operaciones de manera más rápida que la CPU. Es apto para optimizaciones de velocidad y estabilidad, lo que nos proporciona los resultados esperados.
conda install theano
6. Matplotlib
Esta biblioteca de trazado 2D de Python es muy famosa entre los científicos de datos para el diseño de variedades de figuras en múltiples formatos que es compatible en sus plataformas respetadas. Uno puede utilizarlo fácilmente en su código Python, IPython shells o Jupyter Notebook, servidores de aplicaciones. Con Matplotlib, puede hacer histogramas, parcelas, gráficos de barras, diagramas de dispersión, etc.
conda install matplotlib
7. TensorFlow
Esta biblioteca de código abierto fue diseñada por Google para calcular gráficos bajos de datos con los algoritmos de aprendizaje automático potenciados. Fue diseñado para satisfacer la alta demanda de las redes neuronales de entrenamiento de trabajo. No se limita sólo a los cálculos científicos realizados por Google rater es ampliamente utilizado en la aplicación popular en el mundo real. Debido a su alto rendimiento y arquitectura flexible, la implementación para todas las CPU, GPU o TPUs se convierte en tarea fácil de realizar clústeres de servidor de PC a los dispositivos perimetrales.
conda install theano
8. NLTK
Con NLTK uno puede realizar operaciones como etiquetado de texto, lematización, clasificaciones, regresión, tokenization, creación de árboles de Corpus, reconocimiento de entidades de nombre, razonamiento semántico y varias otras tareas complejas de IA. Ahora las obras desafiantes que requieren grandes bloques de construcción como el análisis semántico y la automatización o la integración se ha convertido en una tarea más fácil que se puede completar fácilmente con NLTK. Esta librería es muy útil para realizar tareas de procesamiento de lenguaje natural. Inicialmente, fue desarrollado para promover los modelos de enseñanza y otras investigaciones de PNL, tales como la teoría cognitiva de la inteligencia artificial y los modelos lingüísticos, etc., que se ha convertido en un recurso exitoso en su campo impulsando las innovaciones del mundo real desde inteligencia artificial.
conda install nltk
9. SciPy
SciPy es otra biblioteca de Python para investigadores, desarrolladores y científicos de datos. No se confunda con la pila SciPy y la biblioteca. Proporciona estadísticas, optimizaciones, integración y paquetes de álgebra lineal para computación. Se basa en el concepto NumPy para lidiar con problemas matemáticos complejos. Proporciona rutinas numéricas para la optimización y la integración.
conda install scipy
10. Scikit-learn
Scikit-Learn es una herramienta sencilla para el análisis de datos y tareas relacionadas con la minería. Es de código abierto y licenciado bajo el BSD. Cualquier persona puede acceder o reutilizar en varios contextos. SciKit se desarrolla sobre NumPy, SciPy y Matplotlib. Se está utilizando para clasificación, regresión y clustering o administrar spam, reconocimiento de imágenes, respuesta de medicamentos, precios de acciones, segmentación de clientes, etc. También permite la reducción de la dimensionalidad, la selección del modelo y el preprocesamiento.
conda install scikit-learn
EcoData Science 
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