vuongtrieulyvu
New member
## 4 Thư viện Python tập trung vào khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất cho các nhà khoa học dữ liệu.Có nhiều thư viện Python có thể giúp bạn thực hiện các tác vụ khoa học dữ liệu, chẳng hạn như làm sạch dữ liệu, phân tích và trực quan hóa.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về bốn thư viện Python phổ biến nhất cho Khoa học dữ liệu:
*** Numpy ** là một thư viện cho điện toán khoa học.Nó cung cấp một đối tượng mảng đa chiều hiệu suất cao, cũng như một loạt các chức năng toán học để làm việc với các mảng.Numpy là điều cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu cần thực hiện các hoạt động toán học trên các bộ dữ liệu lớn.
*** Pandas ** là một thư viện để phân tích dữ liệu.Nó cung cấp cấu trúc dữ liệu và công cụ để thao tác và khám phá dữ liệu.Pandas đặc biệt hữu ích cho các nhà khoa học dữ liệu cần làm sạch, lọc và tổng hợp dữ liệu.
*** Scikit-Learn ** là một thư viện cho việc học máy.Nó cung cấp một loạt các thuật toán cho việc học có giám sát và không giám sát.Scikit-learn rất cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu, những người cần xây dựng và đào tạo các mô hình học máy.
*** TensorFlow ** là một thư viện để học sâu.Nó cung cấp một khuôn khổ để xây dựng và đào tạo các mạng lưới thần kinh sâu.Tensorflow là điều cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu, những người cần phát triển và triển khai các mô hình học tập sâu.
Đây chỉ là một vài trong số nhiều thư viện Python có sẵn cho khoa học dữ liệu.Bằng cách sử dụng các thư viện này, các nhà khoa học dữ liệu có thể nhanh chóng và dễ dàng thực hiện nhiều nhiệm vụ khoa học dữ liệu.
## hashtags
* #Python
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #Học kĩ càng
* #Datavisualization
=======================================
## 4 Python Libraries Focussed on Data Science
Data science is a field that is growing rapidly, and Python is one of the most popular languages for data scientists. There are many Python libraries available that can help you with data science tasks, such as data cleaning, analysis, and visualization. In this article, we will discuss four of the most popular Python libraries for data science:
* **NumPy** is a library for scientific computing. It provides a high-performance multidimensional array object, as well as a variety of mathematical functions for working with arrays. NumPy is essential for data scientists who need to perform mathematical operations on large datasets.
* **Pandas** is a library for data analysis. It provides data structures and tools for manipulating and exploring data. Pandas is especially useful for data scientists who need to clean, filter, and aggregate data.
* **Scikit-learn** is a library for machine learning. It provides a variety of algorithms for supervised and unsupervised learning. Scikit-learn is essential for data scientists who need to build and train machine learning models.
* **TensorFlow** is a library for deep learning. It provides a framework for building and training deep neural networks. TensorFlow is essential for data scientists who need to develop and deploy deep learning models.
These are just a few of the many Python libraries that are available for data science. By using these libraries, data scientists can quickly and easily perform a variety of data science tasks.
## Hashtags
* #Python
* #datascience
* #Machinelearning
* #deeplearning
* #Datavisualization
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất cho các nhà khoa học dữ liệu.Có nhiều thư viện Python có thể giúp bạn thực hiện các tác vụ khoa học dữ liệu, chẳng hạn như làm sạch dữ liệu, phân tích và trực quan hóa.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về bốn thư viện Python phổ biến nhất cho Khoa học dữ liệu:
*** Numpy ** là một thư viện cho điện toán khoa học.Nó cung cấp một đối tượng mảng đa chiều hiệu suất cao, cũng như một loạt các chức năng toán học để làm việc với các mảng.Numpy là điều cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu cần thực hiện các hoạt động toán học trên các bộ dữ liệu lớn.
*** Pandas ** là một thư viện để phân tích dữ liệu.Nó cung cấp cấu trúc dữ liệu và công cụ để thao tác và khám phá dữ liệu.Pandas đặc biệt hữu ích cho các nhà khoa học dữ liệu cần làm sạch, lọc và tổng hợp dữ liệu.
*** Scikit-Learn ** là một thư viện cho việc học máy.Nó cung cấp một loạt các thuật toán cho việc học có giám sát và không giám sát.Scikit-learn rất cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu, những người cần xây dựng và đào tạo các mô hình học máy.
*** TensorFlow ** là một thư viện để học sâu.Nó cung cấp một khuôn khổ để xây dựng và đào tạo các mạng lưới thần kinh sâu.Tensorflow là điều cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu, những người cần phát triển và triển khai các mô hình học tập sâu.
Đây chỉ là một vài trong số nhiều thư viện Python có sẵn cho khoa học dữ liệu.Bằng cách sử dụng các thư viện này, các nhà khoa học dữ liệu có thể nhanh chóng và dễ dàng thực hiện nhiều nhiệm vụ khoa học dữ liệu.
## hashtags
* #Python
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #Học kĩ càng
* #Datavisualization
=======================================
## 4 Python Libraries Focussed on Data Science
Data science is a field that is growing rapidly, and Python is one of the most popular languages for data scientists. There are many Python libraries available that can help you with data science tasks, such as data cleaning, analysis, and visualization. In this article, we will discuss four of the most popular Python libraries for data science:
* **NumPy** is a library for scientific computing. It provides a high-performance multidimensional array object, as well as a variety of mathematical functions for working with arrays. NumPy is essential for data scientists who need to perform mathematical operations on large datasets.
* **Pandas** is a library for data analysis. It provides data structures and tools for manipulating and exploring data. Pandas is especially useful for data scientists who need to clean, filter, and aggregate data.
* **Scikit-learn** is a library for machine learning. It provides a variety of algorithms for supervised and unsupervised learning. Scikit-learn is essential for data scientists who need to build and train machine learning models.
* **TensorFlow** is a library for deep learning. It provides a framework for building and training deep neural networks. TensorFlow is essential for data scientists who need to develop and deploy deep learning models.
These are just a few of the many Python libraries that are available for data science. By using these libraries, data scientists can quickly and easily perform a variety of data science tasks.
## Hashtags
* #Python
* #datascience
* #Machinelearning
* #deeplearning
* #Datavisualization
