5 Alat Ilmu Data Terbaru Yang Harus Anda Gunakan Dengan Python

Python telah mendapatkan reputasi untuk keserbagunaan dan banyak alatnya, menjadikannya bahasa pilihan untuk ilmu data. Banyak perpustakaan telah mendorong inovasi di bidang ini. Untuk meningkatkan keterampilan Anda dan menjelajahi peluang baru, penting untuk terus memperbarui alat yang sedang berkembang.

1. ConnectorX: Menyederhanakan Pemuatan Data

Sementara sebagian besar data berada di database, perhitungan biasanya terjadi di luarnya. Namun, mentransfer data ke dan dari database untuk pekerjaan sebenarnya dapat menyebabkan pelambatan.

KonektorX memuat data dari database ke banyak alat perselisihan data umum dengan Python, dan itu membuat semuanya cepat dengan meminimalkan jumlah pekerjaan yang harus dilakukan.

Penggunaan ConnectorX perpustakaan bahasa pemrograman Rust pada intinya. Ini memungkinkan pengoptimalan seperti dapat memuat dari sumber data secara paralel dengan partisi.

Data dalam database PostgreSQL, misalnya, Anda dapat memuatnya dengan cara ini dengan menentukan kolom partisi.

IConnectorX juga mendukung pembacaan data dari berbagai database, termasuk MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL, dan Oracle.

Anda dapat mengubah hasilnya menjadi Pandas atau PyArrow DataFrames, atau mengalihkannya ke Modin, Dask, atau Polars menggunakan PyArrow.

2. DuckDB: Memberdayakan Beban Kerja Kueri Analitis

DuckDB menggunakan penyimpanan data berbentuk kolom dan mengoptimalkan beban kerja kueri analitik yang berjalan lama. Ini menawarkan semua fitur yang Anda harapkan dari database konvensional, termasuk transaksi ACID.

Selain itu, Anda dapat mengaturnya di lingkungan Python dengan satu perintah instalasi pip, menghilangkan kebutuhan untuk konfigurasi rangkaian perangkat lunak terpisah.

DuckDB menyerap data dalam format CSV, JSON, atau Parquet. DuckDB meningkatkan efisiensi dengan membagi database yang dihasilkan menjadi file fisik terpisah menurut kunci seperti tahun dan bulan.

Saat Anda menggunakan DuckDB untuk kueri, ia berperilaku seperti basis data relasional bertenaga SQL biasa, tetapi dengan fitur tambahan seperti mengambil sampel data acak dan membuat fungsi jendela.

Selain itu, DuckDB menyediakan ekstensi yang berguna seperti pencarian teks lengkap, impor/ekspor Excel, koneksi langsung ke SQLite dan PostgreSQL, mengekspor file dalam format Parket, dan mendukung berbagai format data geospasial umum dan jenis.

3. Optimus: Merampingkan Manipulasi Data

Membersihkan dan menyiapkan data untuk proyek yang berpusat pada DataFrame dapat menjadi salah satu tugas yang kurang patut ditiru. Optimus adalah kumpulan alat lengkap yang dirancang untuk memuat, menjelajahi, membersihkan, dan menulis kembali data ke berbagai sumber data.

Optimus dapat menggunakan Pandas, Dask, CUDF (dan Dask + CUDF), Vaex, atau Spark sebagai mesin data dasarnya. Anda dapat memuat dari dan menyimpan kembali ke Arrow, Parquet, Excel, berbagai sumber database umum, atau format file datar seperti CSV dan JSON.

API manipulasi data di Optimus seperti Panda, tetapi menawarkan lebih banyak .baris() Dan .kolom() pengakses. Pengakses ini membuat berbagai tugas lebih mudah dilakukan.

Misalnya, Anda dapat mengurutkan DataFrame, memfilternya berdasarkan nilai kolom, mengubah data menggunakan kriteria tertentu, atau mempersempit operasi berdasarkan kondisi tertentu. Selain itu, Optimus menyertakan prosesor yang dirancang untuk menangani tipe data dunia nyata yang umum seperti alamat email dan URL.

Penting untuk diketahui bahwa Optimus saat ini sedang dalam pengembangan aktif, dan rilis resmi terakhirnya adalah pada tahun 2020. Akibatnya, mungkin kurang up-to-date dibandingkan dengan komponen lain di tumpukan Anda.

4. Kutub: Mempercepat DataFrames

Jika Anda menemukan diri Anda bekerja dengan DataFrames dan frustrasi dengan keterbatasan kinerja Pandas, Kutub adalah solusi yang sangat baik. Pustaka DataFrame untuk Python ini menawarkan sintaks yang nyaman seperti Panda.

Berbeda dengan Pandas, Polars menggunakan pustaka yang ditulis dalam Rust yang memaksimalkan kemampuan perangkat keras Anda secara langsung. Anda tidak perlu menggunakan sintaksis khusus untuk menikmati fitur peningkatan kinerja seperti pemrosesan paralel atau SIMD.

Bahkan operasi sederhana seperti membaca dari file CSV lebih cepat. Selain itu, Polars menawarkan mode eksekusi bersemangat dan malas, yang memungkinkan eksekusi kueri langsung atau ditunda hingga diperlukan.

Ini juga menyediakan API streaming untuk pemrosesan permintaan tambahan, meskipun fitur ini mungkin belum tersedia untuk semua fungsi. Pengembang karat juga dapat membuat ekstensi Polars mereka sendiri menggunakan pyo3.

5. Snakemake: Mengotomatiskan Alur Kerja Ilmu Data

Menyiapkan alur kerja ilmu data menimbulkan tantangan, dan memastikan konsistensi dan prediktabilitas bisa menjadi lebih sulit. Snakemake mengatasinya dengan mengotomatiskan penyiapan analisis data di Python, memastikan hasil yang konsisten untuk semua orang.

Banyak proyek ilmu data yang ada bergantung pada Snakemake. Saat alur kerja ilmu data Anda semakin kompleks, mengotomatiskannya dengan Snakemake menjadi bermanfaat.

Alur kerja Snakemake menyerupai alur kerja GNU make. Di Snakemake, Anda menentukan hasil yang diinginkan menggunakan aturan, yang menentukan input, output, dan perintah yang diperlukan. Anda dapat membuat aturan alur kerja multithread untuk mendapatkan manfaat dari pemrosesan paralel.

Selain itu, data konfigurasi dapat berasal dari file JSON/YAML. Alur kerja juga memungkinkan Anda menentukan fungsi untuk mengubah data yang digunakan dalam aturan dan mencatat tindakan yang dilakukan di setiap langkah.

Snakemake merancang tugas agar portabel dan dapat diterapkan di lingkungan yang dikelola Kubernetes atau platform cloud tertentu seperti Google Cloud Life Sciences atau Tibanna di AWS.

Anda dapat membekukan alur kerja untuk menggunakan kumpulan paket yang tepat, dan alur kerja yang dijalankan dapat menyimpan pengujian unit yang dihasilkan bersama mereka. Untuk pengarsipan jangka panjang, Anda dapat menyimpan alur kerja sebagai tarball.

Dengan menggunakan alat ilmu data terbaru ini, Anda dapat meningkatkan produktivitas, memperluas kemampuan, dan memulai perjalanan berbasis data yang menarik. Namun, ingatlah bahwa lanskap ilmu data terus berkembang. Untuk tetap menjadi yang terdepan, teruslah mengeksplorasi, bereksperimen, dan beradaptasi dengan alat dan teknik baru yang muncul di bidang yang terus berubah ini.