Python의 활용도가 나날이 강력해짐을 실감하는 요즘이다.
대학생 때 Java로 간단한 프로그램 실습을 하는데도
코드 수가 길고, 구현하기가 복잡한 편이었는데
파이썬은 이와 다른 느낌이었다.
굉장히 가독성 높고, 문법이 쉬운 편, 강력한 라이브러리 제공의 장점이 있어
코딩을 처음 접하는 분들이 자주 사용하는 프로그래밍 언어다.
이 Python은 또한 통계/분석에서도 강한 장점이 있다.
이에 데이터 과학 분석에서도 유용하게 사용되며
오늘은 데이터 과학 분석에 초점을 두어 이야기 하려한다.
파이썬에 가장 큰 장점 중 하나인 강력한 라이브러리 제공은
데이터 과학 분석에도 크게 영향을 미치고 있다.
이 중 데이터 과학에 자주 사용되는 대표적인 라이브러리 10가지를 소개하려 한다.
데이터 과학 및 분석을 위한 10가지 필수 Python 라이브러리
1. NumPy
NumPy는 Python의 과학 컴퓨팅을 위한 강력한 라이브러리 중 하나로 행렬이나 일반적으로 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리할 수 있도록 지원하는 파이썬의 라이브러리이다. NumPy는 데이터 구조 외에도 수치 계산을 위해 효율적으로 구현된 기능을 제공한다. NumPy는 수치 컴퓨팅에 필수적이며 데이터 과학 및 분석에서 광범위하게 사용된다.
2. Pandas
데이터 조작 및 분석을 위한 파이썬 프로그래밍 언어 용으로 작성된 소프트웨어 라이브러리이다.
데이터 분석, 데이터 정리 및 데이터 시각화를 위한 강력한 도구를 제공한다.
숫자 테이블과 시계열을 조작하기 위한 데이터 구조와 연산을 제공하며, 무료 소프트웨어 New BSD 라이센스이다. pandas란 이름은 한 개인에 대해 여러 기간동안 관찰을 한다는 데이터 세트에 대한 계량 경제학 용어인 "패널 데이터"라는 용어에서 파생되었다. 또한 "Python 데이터 분석"이라는 문구 자체에서 따온 것이기도 하다.
3. Matplotlib
Python 프로그래밍 언어 및 수학적 확장 NumPy 라이브러리를 활용한 플로팅 라이브러리이다. Tkinter, wxPython, Qt 또는 GTK 와 같은 범용 GUI 툴킷을 사용하여 애플리케이션에 플롯을 포함 하기 위한 객체 지향 API를 제공한다. 산점도, 선 도표 및 막대 차트를 포함하여 다양한 도표를 제공한다. Matplotlib는 데이터 과학 및 분석에서 시각화를 생성하는 데 필수적인 라이브러리다.
4. Scikit-learn
Scikit-learn은 파이썬 프로그래밍 언어용 자유 소프트웨어 기계 학습 라이브러리이다. 다양한 분류, 회귀, 그리고 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 그라디언트 부스팅, k-평균, DBSCAN을 포함한 클러스터링 알고리즘을 특징으로 하며, 파이썬의 수치 및 과학 라이브러리 NumPy 및 SciPy와 함께 운용되도록 설계되었다.
5. TensorFlow
TensorFlow는 Python에서 딥 러닝을 위한 인기 있는 라이브러리이다. TensorFlow는 다양한 작업에대해 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다. 심볼릭 수학 라이브러리이자, 인공 신경망같은 기계 학습 응용프로그램 및 딥러닝에도 사용된다. 이미지 인식, 자연어 처리 등을 위한 도구를 포함하여 신경망 구축 및 교육을 위한 다양한 도구를 제공하며 데이터 과학 및 분석 분야의 딥 러닝 작업에 사용된다.
6. Keras
Keras는 Python으로 작성되고 TensorFlow, CNTK 또는 Theano에서 실행할 수 있는 고급 신경망 API이다. MXNet, Deeplearning4j, 텐서플로, Microsoft Cognitive Toolkit 또는 Theano 위에서 수행할 수 있다. 딥 신경망과의 빠른 실험을 가능케 하도록 설계되었으며 최소한의 모듈 방식의 확장 가능성에 초점을 둔다. 신경망의 쉽고 빠른 프로토타이핑이 가능하다는 특징이 있다.
7. Seaborn
Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 다양한 색상 테마와 통계용 차트 등의 기능을 추가한 시각화 패키지이다. 기본적인 시각화 기능은 Matplotlib 패키지에 의존하며 통계 기능은 Statsmodels 패키지에 의존한다. 매력적이고 유익한 통계 그래픽을 만들기 위한 높은 수준의 인터페이스를 제공한다.
8. NLTK
NLTK(Natural Language Toolkit)는 자연어 처리를 위한 Python 라이브러리이다. 토큰화, 형태소 분석, 태그 지정, 구문 분석 등을 위한 도구를 제공한다.
9. Statsmodels
Statsmodels는 다양한 통계 모델의 추정, 통계 테스트 및 통계 데이터 탐색을 위한 클래스와 함수를 제공하는 Python 모듈이다. 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 시계열 분석 등을 포함한 광범위한 통계 모델을 제공한다.
10. PyTorch
Python을 위한 오픈소스 머신 러닝 라이브러리이다. Torch를 기반으로 하며, 자연어 처리와 같은 애플리케이션을 위해 사용된다. GPU사용이 가능하기 때문에 속도가 상당히 빠르다. 이미지 인식, 자연어 처리 등을 위한 도구를 포함하여 신경망 구축 및 교육을 위한 다양한 도구를 제공한다.
가장 대표적인 Python 라이브러리 10가지를 소개했다.
이들은 수치 컴퓨팅, 데이터 분석, 데이터 시각화, 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리, 통계 모델링 등 다양한 작업을 수행하는 데 있어서 유용하게 사용된다. 사용하기 쉬운 API와 광범위한 라이브러리를 통해 데이터 과학자와 분석가는 대량의 데이터로 쉽게 작업할 수 있을 것이다. 또한 초보자이든 숙련된 데이터 전문가이든 이러한 라이브러리는 복잡한 문제를 해결하고 효율성을 개선하며 데이터에 대한 통찰력을 얻는 데 도움이 될 것이다.
자료를 정리해보면서 데이터 과학 및 분석 분야가 계속 성장함에 따라 최신 도구와 기술을 최신 상태로 유지하는 것이 중요하다는 생각을 하게 되었다. 이 글에서 논의한 Python 라이브러리는 데이터 과학자와 분석가가 사용할 수 있는 많은 강력한 도구 중 작은 샘플일 뿐이다. 이러한 라이브러리를 작업 흐름에 통합하면 데이터 분석 기능을 향상하고 작업을 한 단계 높일 수 있다. 그렇다면 이를 시도해보고 데이터에서 어떤 통찰력을 발견할 수 있는지 알아보는 것은 어떨까?
