[Python] 데이터 분석을 위한 주요 패키지

파이썬이 R 에 비해 뛰어난 점

쉽고 뛰어난 개발 생산성으로 전 세계 개발자들이 선호 . 특히 구글 , 페이스북 등 유수의 IT 업계에서도 파이썬의 높은 생산성으로 인해 활용도가 매우 높습니다.

오픈 소스 계열의 전폭적인 지원을 받고 있으며 놀라울 정도의 많은 라이브러리 로 인해 개발 시 높은 생산성을 보장 됩니다.

인터프리터 언어 (Interpreter 의 특성상 속도는 느리지만 , 대신에 뛰어 난 확장성 , 유연성 , 호환성으로 인해 서버 , 네트워크 , 시스템 , IOT, 심지어 데스크 톱까지 다양한 영역에서 사용되고 있습니다,

머신러닝 어플리케이션과 결합한 다양한 어플리케이션 개발이 가능 합니다.

엔터프라이즈 아키텍처로의 확장 및 마이크로 서비스 기반의 실시간 연계 등 다양한 기업 환경으로의 확산이 가능합니다.

딥러닝 프레임워크인 텐서플로 TensorFlow ), 케라스 Keras ), 파이토치 PyTorch ) 등에서 우선 정책으로 파이썬을 지원합니다.

 

 

- 파이썬 머신러닝 생태계를 구성하는 주요 패키지

머신러닝 패키지

Scikit Learn : 데이터 마이닝 기반의 머신러닝

행렬 / 선형대수 / 통계 패키지

NumPy : 행렬과 선형대수를 다루는 패키지

SciPy : 자연과학과 통계를 위한 패키지

데이터 핸들링

Pandas : 데이터 처리 패키지 , 2 차원 데이터 처리에 특화

시각화

Matplotlib : 파이썬의 대표적인 시각화 패키지

Seaborn : matplotlib 기반으로 만들었지만 , 판다스와의 쉬운 연동 , 더 함축적인 API, 분석을 위한 다양한 유형의 그래프 차트 제공

서드파티 라이브러리

아이파이 썬 IPython , Interactive Python) 툴인 주피터 노트북 Jupyter Notebook)