Ya hace muchos años que Python (junto con GO) es mi lenguaje de programación favorito, ya que se puede usar tanto para el desarrollo de aplicaciones web (ya sea, o no, mediante frameworks como FastAPI, Flask, etc…), como para la ciencia de datos. Pythonde es un lenguaje de alto nivel que permite a los desarrolladores y científicos de datos abordar una amplia variedad de problemas y tareas con eficiencia y eficacia.
En este artículo me gustaría describir el ecosistema de Python y sus bibliotecas y herramientas que se utilizan para la ciencia de datos, aprendizaje automático, análisis de series temporales, procesamiento del lenguaje natural, análisis estadístico y web scraping. A continuación, se presentarán algunas de las bibliotecas que utilizo para el desarrollo de proyectos de ciencia de datos y análisis de datos.
Data Manipulation
- Polars: Polars es una poderosa biblioteca de código abierto diseñada específicamente para la manipulación y análisis de datos de alto rendimiento en Python. Ofrece operaciones de manipulación de datos rápidas y paralelas, utilizando Rust para mejorar el rendimiento.
- Modin: Acelera las operaciones de pandas mediante la paralelización, permitiendo el procesamiento eficiente de grandes conjuntos de datos.
- Pandas: Herramienta fundamental para manipulación y análisis de datos, proporciona estructuras de datos flexibles como DataFrames.
- Vaex: Manejo de grandes conjuntos de datos fuera de memoria. Ofrece una interfaz de Python para el manejo de datos en formato de texto, de imagen, de video y de datos de alta dimensionalidad.
- Datatable: Procesamiento rápido de grandes datos. Optimizada para la manipulación y análisis de grandes volúmenes de datos, con énfasis en el rendimiento.
- CuPy: Biblioteca para computación numérica que utiliza GPU para acelerar las operaciones similares a NumPy.
- NumPy: Base para la computación científica en Python, ofrece soporte para arrays multidimensionales y funciones matemáticas avanzadas.
Database Operation
- Dask: Extiende pandas para manejar datos más grandes que la memoria del ordenador, permitiendo computación paralela.
- PySpark: Integración de Python con Apache Spark para procesamiento de grandes volúmenes de datos distribuidos.
- Ray: Plataforma de computación distribuida que facilita la construcción de aplicaciones escalables.
- Koalas: Brinda la funcionalidad de pandas sobre Apache Spark, permitiendo una transición suave entre pandas y Spark.
- Kafka: Plataforma para construir aplicaciones de procesamiento de flujos de datos en tiempo real.
- Hadoop: Marco de software que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos a través de clusters de computadoras.
Machine Learning
- Hugging Face: Hugging Face es una herramienta que desde que la descubrí ya no puedo dejar de usarla, Hugging Face es una plataforma open source de ciencia de datos y machine learning. Actúa como un repositorio para expertos y entusiastas del AI, como un GitHub para AI.
- Jax: Facilita la diferenciación automática y la ejecución en GPU/TPU, utilizado para investigación en machine learning.
- Keras: API de alto nivel que facilita la creación y el entrenamiento de modelos de redes neuronales profundas.
- Theano: Biblioteca de cálculo numérico que permite la definición, optimización y evaluación eficiente de expresiones matemáticas.
- Seaborn: Biblioteca de visualización basada en matplotlib, proporciona interfaces de alto nivel para gráficos estadísticos atractivos.
- Geoplotlib: Herramienta para la creación de mapas y visualización de datos geoespaciales.
- Pygal: Biblioteca para crear gráficos en formato SVG que se pueden incrustar en páginas web.
- Folium: Utilizada para crear mapas interactivos y visualizar datos geoespaciales.
- Bokeh: Proporciona gráficos interactivos y altamente personalizables que se pueden incrustar en aplicaciones web.
Time Series Analysis
- Sktime: Ofrece herramientas para el modelado, pronóstico y análisis de series temporales.
- Darts: Biblioteca para la construcción y evaluación de modelos de series temporales, incluyendo modelos basados en machine learning.
- AutoTS: Automatiza el proceso de selección y ajuste de modelos para pronóstico de series temporales.
- Prophet: Herramienta desarrollada por Facebook para el pronóstico de series temporales, especialmente útil para datos con patrones estacionales.
- Kats: Biblioteca de series temporales de Facebook que proporciona herramientas para pronóstico, detección de anomalías y más.
- tsfresh: Extrae automáticamente características relevantes de series temporales, facilitando el análisis y modelado.
Natural Language Processing
- NLTK: Kit de herramientas para el procesamiento de lenguaje natural que incluye bibliotecas y programas para trabajar con texto.
- Bert: Modelo de lenguaje basado en transformadores que ha revolucionado el procesamiento de texto con su capacidad para entender el contexto de las palabras.
- Textblob: Ofrece una API simple para realizar tareas comunes de NLP como etiquetado de partes de la oración, análisis de sentimiento y más.
- spaCY: Biblioteca de alto rendimiento para NLP que proporciona herramientas para etiquetado, análisis sintáctico y entidades nombradas.
- Polyglot: Soporta análisis de texto en múltiples idiomas, incluyendo detección de idioma y análisis morfológico.
- Gensim: Biblioteca para modelado de temas y procesamiento de texto, conocida por su implementación de modelos como Word2Vec.
- Pattern: Incluye herramientas para minería de datos y procesamiento de texto, con capacidades para análisis de sentimientos y extracción de información.
Statistical Analysis
- SciPy: Proporciona algoritmos y funciones matemáticas avanzadas, incluyendo integrales, optimización y estadística.
- PyMC3: Biblioteca para modelado estadístico bayesiano que facilita la construcción de modelos probabilísticos.
- PyStan: Interfaz Python para Stan, un lenguaje de programación para realizar inferencia bayesiana.
- Statsmodels: Permite la estimación y prueba de modelos estadísticos, incluyendo regresión y análisis de series temporales.
- Lifelines: Ofrece herramientas para el análisis de supervivencia y la estimación de modelos de riesgo.
- Pingouin: Biblioteca de estadística que proporciona funciones fáciles de usar para realizar pruebas estadísticas robustas.
Web Scraping
- Scrapy: Framework para el scraping web que permite la extracción rápida y eficiente de datos de sitios web.
- Selenium: Herramienta para la automatización de navegadores web, utilizada para pruebas y scraping de páginas dinámicas.
- Beautiful Soup: Biblioteca para analizar y extraer datos de archivos HTML y XML.
- Octoparse: Herramienta visual de scraping web que permite extraer datos de sitios web sin necesidad de programación.
Cada una de estas bibliotecas y herramientas tiene su propio nicho y propósito dentro del ecosistema de Python, permitiendo a los desarrolladores y científicos de datos abordar una amplia variedad de problemas y tareas con eficiencia y eficacia.
