1) Open CV

A biblioteca de código aberto por Computer Vision, Open-CV, é seu melhor amigo quando se trata de imagens e vídeos. 

Ela oferece grandes soluções eficientes para problemas comuns de imagem, como detecção de rostos e detecção de objetos. Também trabalha com a detecção de bordas, o processo de detecção de várias linhas dentro de uma imagem. 

Se você está planejando trabalhar com imagens na ciência dos dados, esta biblioteca é obrigatória. O Open CV reuniu 56.000 estrelas no Github e tornou o trabalho com dados de imagem várias vezes mais rápido e fácil para mim.

Confira 6 aplicações de Python no mundo real! 

2) Matplotlib

A visualização de dados é sua principal maneira de se comunicar com pessoas que não são especialistas em dados.

O Matplotlib é a base da visualização de imagens em Python. Desde a visualização de seu algoritmo de detecção de borda até a análise das distribuições em seus dados, Matplotlib será seu parceiro. 14.000 estrelas no GitHub e certamente uma grande biblioteca para começar a contribuir. 

4 dicas valiosas de processamento em Python!

3) Pip

Já que estamos falando de pacotes Python, temos que tomar um momento para falar sobre seu mestre, pip. Sem ele, você não pode instalar nenhum dos outros. 

Seu único objetivo é instalar pacotes do Índice de Pacotes Python ou locais como o GitHub. Mas, você também pode usá-lo para instalar seus próprios pacotes personalizados. 7400 estrelas simplesmente não refletem o quanto é importante para a Comunidade Python.

Leia sobre os cinco passos para visualização de dados em Python

4) NumPy

Python não seria a linguagem de programação mais popular do mundo sem o NumPy. Ele é a base de todos os pacotes de ciência de dados e aprendizagem de máquinas, um pacote essencial para todos os cálculos matemáticos intensivos com Python. 

Toda aquela álgebra linear desagradável e matemática chique que você aprendeu na universidade são basicamente tratadas pelo NumPy de uma maneira muito eficiente. Seu estilo de sintaxe pode ser visto em muitas das importantes bibliotecas de dados. 

18.100 estrelas no GitHub lhe dão um vislumbre de como é crucial uma base para o ecossistema python.

Batalha dos gigantes: Python versus R para Data Science!

5) Pandas

Construído principalmente sobre o NumPy, Pandas é o coração de toda a ciência de dados que você pode fazer com Python. 

Seu objetivo declarado é tornar-se a ferramenta de dados de código aberto mais poderosa disponível em qualquer idioma, e eu acho que eles estão a mais da metade do caminho. 

Embora muitas vezes não seja a ferramenta mais rápida, existem muitas sub ferramentas para acelerá-la, como Dask, swifter, koalas e outras que se baseiam em sua sintaxe e facilidade de uso para torná-la útil também para grandes projetos de dados. 

30.900 estrelas no GitHub, verdadeiramente o ponto de partida para qualquer aspirante a assistente de dados.

Confira a melhor recomendação para quem busca fazer um curso de Data Science

Published On: novembro 3rd, 2021 / Categories: Análise de Dados, Data Science, Programação /

Aprenda a conseguir trabalho

Se inscreva para receber acesso gratuito ao módulo Conseguindo Trabalho!

Obrigado por se inscrever!
Houve um erro ao enviar sua inscrição. Tente novamente mais tarde.

Ao acessar, você concorda em receber nossos comunicados.