😎💡📊В поисках скрытого: малоизвестные библиотеки Python для аналитик данных
PyCaret - Автоматизированная библиотека машинного обучения, упрощающая переход от подготовки данных к моделированию. PyCaret включает в себя функции для автоматического сравнения моделей, предобработки данных, а также интеграцию с MLflow для удобного ведения экспериментов.
Vaex - Библиотека для ленивой загрузки и эффективной обработки очень больших данных. Отлично подходит для анализа больших датасетов с ограниченными вычислительными ресурсами. aex позволяет эффективно работать с датасетами, содержащими миллиарды строк, минимизируя использование памяти и оптимизируя производительность.
Streamlit - Инструмент для быстрого создания интерактивных веб-приложений для аналитики данных. Streamlit можно использовать для разработки приложений, которые демонстрируют результаты машинного обучения, таких как классификация изображений или прогнозирование временных рядов.
Dask- Предназначена для параллельных вычислений и работы с большими датасетами. Идеально подходит для масштабирования аналитических операций и обработки данных большого объема. Dask обеспечивает совместимость с такими инструментами, как Pandas и Numpy, и позволяет выполнять сложные вычисления на кластерах.
Dash by Plotly - Фреймворк для создания аналитических веб-приложений. Идеален для создания интерактивных дэшбордов и комплексных визуализаций данных. Dash позволяет создавать многогранные веб-приложения для анализа данных, например, для визуализации финансовых показателей компаний или трендов рыночных данных.