As 5 bibliotecas mais utilizadas no Python em ciência de dados

As cinco bibliotecas mais utilizadas por cientistas de dados são:

NumPy: Fundamenta a computação numérica em Python, permitindo operações eficientes em arrays multidimensionais.

Pandas: Extremamente popular para manipulação e análise de dados tabulares, como tabelas e planilhas.

Matplotlib: Uma biblioteca de visualização de dados amplamente usada para criar gráficos estáticos de alta qualidade.

Scikit-Learn: Essencial para aprendizado de máquina em Python, oferecendo uma ampla variedade de algoritmos de classificação, regressão, clusterização e pré-processamento de dados.

TensorFlow ou PyTorch: As duas principais bibliotecas para deep learning e construção de redes neurais.

A escolha entre elas muitas vezes depende das preferências, eu particularmente já utilizei NumPy e Matplotlip, mas pretendo conhecer e utilizar até outras mais relevantes para cada projeto.

Essas bibliotecas são consideradas pilares na caixa de ferramentas de qualquer cientista de dados em Python, e sua combinação é frequentemente usada para uma variedade de tarefas de análise de dados e aprendizado de máquina.

Espero ter contribuído, aprenderemos juntos, obrigado.