12 лучших Python-библиотек для Data Science


Модули Python для Data Science

Коллекция модулей языка Python для data science и аналитики.

1. Pandas

Pandas is a library written for the Python programming language for data manipulation and analysis. In particular, it offers data structures and operations for manipulating numerical tables and time series. Pandas is free software released under the three-clause BSD license.

Installing pandas and the rest of the NumPy and SciPy stack can be a little difficult for inexperienced users.

The easiest way to install pandas is to install it as part of the Anaconda distribution.

pandas can be installed via pip from PyPI.

This will likely require the installation of a number of dependencies, including NumPy, will require a compiler to compile required bits of code, and can take a few minutes to complete.

2. Statsmodels

Statsmodels is a Python module that allows users to explore data, estimate statistical models, and perform statistical tests. An extensive list of descriptive statistics, statistical tests, plotting functions, and result statistics are available for different types of data and each estimator.

You can obtain source distributions and Windows binaries from PyPi. Alternatively, you can use setuptools to install statsmodels:

or upgrade with:

Statsmodels can be installed from source the usual way with the command

3. scikit-learn

scikit-learn is an open source library for the Python. It features various classification, regression and clustering algorithms including support vector machines, logistic regression, naive Bayes, random forests, gradient boosting, k-means and DBSCAN, and is designed to interoperate with the Python numerical and scientific libraries NumPy and SciPy.

At this time scikit-learn does not provide official binary packages for Linux so you have to build from source.

Installing from source requires you to have installed the scikit-learn runtime dependencies, Python development headers and a working C/C++ compiler. Under Debian-based operating systems, which include Ubuntu, if you have Python 2 you can install all these requirements by issuing:

4. Mlpy

Mlpy is a Python machine learning library built on top of NumPy/SciPy, the GNU Scientific Library. mlpy provides a wide range of machine learning methods for supervised and unsupervised problem.mlpy is multi platform, it works with Python 2 and 3.

Download latest version for your OS from http://sourceforge.net/projects/mlpy/files/

you need GCC, Python, Numpy, SciPy, GSL preinstalled

then, from the terminal run

5. NumPy

NumPy is an open source extension module for Python. The module NumPy provides fast precompiled functions for numerical routines.

It adds support to Python for large, multi-dimensional arrays and matrices. Besides that it supplies a large library of high-level mathematical functions to operate on these arrays

Most of the major linux distributions provide packages for NumPy, but these can lag behind the most recent NumPy release. Pre-built binary packages for Ubuntu are available on the scipy ppa. Redhat binaries are available in the Enthought Canopy.

6. SciPy

SciPy is widely used in scientific and technical computing. SciPy contains modules for optimization, linear algebra, integration, interpolation, special functions, FFT, signal and image processing, ODE solvers and other tasks common in science and engineering.

Users on Linux can quickly install the necessary packages from repositories.

for example ubuntu users can install dependencied by runnung

7. matplotlib

matplotlib is a plotting library for NumPy.


The Natural Language Toolkit, or more commonly NLTK, is a suite of libraries and programs statistical natural language processing (NLP) for the Python. NLTK includes graphical demonstrations and sample data.NLTK has been used successfully as a platform for prototyping and building research systems

9. Theano

Theano is a Python library that allows you to define, optimize, and evaluate mathematical expressions involving multi-dimensional arrays efficiently

10. nolearn

This package contains a number of utility modules that are helpful with machine learning tasks. Most of the modules work together with scikit-learn, others are more generally useful.

11. PyBrain

PyBrain is short for Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Neural Network Library. Its goal is to offer flexible, easy-to-use yet still powerful algorithms for Machine Learning Tasks and a variety of predefined environments to test and compare your algorithms.

12. Orange

Orange is a component-based data mining and machine learning software suite, featuring a visual programming front-end for explorative data analysis and visualization, and Python bindings and libraries for scripting. It includes a set of components for data preprocessing, feature scoring and filtering, modeling, model evaluation, and exploration techniques. It is implemented in C++ and Python. Its graphical user interface builds upon the cross-platform Qt framework.

Unlike its competitors scikit-learn and mlpy, Orange does not tie into NumPy and its ecosystem of tools; it focuses on traditional, symbolic algorithms, more than numeric ones.

13. Keras

Keras is a minimalist, highly modular neural network library in the spirit of Torch, written in Python, that uses Theano under the hood for fast tensor manipulation on GPU and CPU. It was developed with a focus on enabling fast experimentation.

14. Hebel

Hebel is a library for deep learning with neural networks in Python using GPU acceleration with CUDA through PyCUDA. It implements the most important types of neural network models and offers a variety of different activation functions and training methods such as momentum, Nesterov momentum, dropout, and early stopping.

Top 20 Python libraries for data science in 2020

Python continues to take leading positions in solving data science tasks and challenges. Last year we made a blog post overviewing the Python’s libraries that proved to be the most helpful at that moment. This year, we expanded our list with new libraries and gave a fresh look to the ones we already talked about, focusing on the updates that have been made during the year.

Our selection actually contains more than 20 libraries, as some of them are alternatives to each other and solve the same problem. Therefore we have grouped them as it’s difficult to distinguish one particular leader at the moment.

Core Libraries & Statistics

1. NumPy (Commits: 17911, Contributors: 641)

Traditionally, we start our list with the libraries for scientific applications, and NumPy is one of the principal packages in this area. It is intended for processing large multidimensional arrays and matrices, and an extensive collection of high-level mathematical functions and implemented methods makes it possible to perform various operations with these objects.

During the year, a large number of improvements have been made to the library. In addition to bug fixes and compatibility issues, t he crucial changes regard styling possibilities, namely the printing format of NumPy objects. Also, some functions can now handle files of any encoding that is available in Python.

2. SciPy (Commits: 19150, Contributors: 608)

Another core library for scientific computing is SciPy. It is based on NumPy and therefore extends its capabilities. SciPy main data structure is again a multidimensional array, implemented by Numpy. The package contains tools that help with solving linear algebra, probability theory, integral calculus and many more tasks.

SciPy faced major build improvements in the form of continuous integration into different operating systems, new functions and methods and, what is especially important — the updated optimizers. Also, many new BLAS and LAPACK functions were wrapped.

3. Pandas (Commits: 17144, Contributors: 1165)

Pandas is a Python library that provides high-level data structures and a vast variety of tools for analysis. The great feature of this package is the ability to translate rather complex operations with data into one or two commands. Pandas contains many built-in methods for grouping, filtering, and combining data, as well as the time-series functionality. All of this is followed by impressive speed indicators.

There have been a few new releases of the pandas library, including hundreds of new features, enhancements, bug fixes, and API changes. The improvements regard pandas abilities for grouping and sorting data, more suitable output for the apply method, and the support in performing custom types operations.

4. StatsModels (Commits: 10067, Contributors: 153)

Statsmodels is a Python module that provides many opportunities for statistical data analysis, such as statistical models estimation, performing statistical tests, etc. With its help, you can implement many machine learning methods and explore different plotting possibilities.

The library is continuously developing, enriching new and new opportunities. Thus, this year brought time series improvements and new count models, namely GeneralizedPoisson, zero inflated models, and NegativeBinomialP , and new multivariate methods — factor analysis, MANOVA, and repeated measures within ANOVA.


5. Matplotlib (Commits: 25747, Contributors: 725)

Matplotlib is a low-level library for creating two-dimensional diagrams and graphs. With its help, you can build diverse charts, from histograms and scatterplots to non-Cartesian coordinates graphs. Moreover, many popular plotting libraries are designed to work in conjunction with matplotlib.

There have been style changes in colors, sizes, fonts, legends, etc. As an example of an appearance improvements are an automatic alignment of axes legends and among significant colors improvements is a new colorblind-friendly color cycle.

6. Seaborn (Commits: 2044, Contributors: 83)

Seaborn is essentially a higher-level API based on the matplotlib library. It contains more suitable default settings for processing charts. Also, there is a rich gallery of visualizations including some complex types like time series, jointplots, and violin diagrams.

The seaborn updates mostly cover bug fixes. However, there were improvements in compatibility between FacetGrid or PairGrid and enhanced interactive matplotlib backends, adding parameters and options to visualizations.

7. Plotly (Commits: 2906, Contributors: 48)

Plotly is a popular library that allows you to build sophisticated graphics easily. The package is adapted to work in interactive web applications. Among its remarkable visualizations are contour graphics, ternary plots, and 3D charts.

The continuous enhancements of the library with new graphics and features brought the support for «multiple linked views» as well as animation, and crosstalk integration.

8. Bokeh (Commits: 16983, Contributors: 294)

The Bokeh library creates interactive and scalable visualizations in a browser using JavaScript widgets. The library provides a versatile collection of graphs, styling possibilities, interaction abilities in the form of linking plots, adding widgets, and defining callbacks, and many more useful features.

Bokeh can boast with improved interactive abilities, like a rotation of categorical tick labels, as well as small zoom tool and customized tooltip fields enhancements.

9. Pydot (Commits: 169, Contributors: 12)

Pydot is a library for generating complex oriented and non-oriented graphs. It is an interface to Graphviz, written in pure Python. With its help, it is possible to show the structure of graphs, which are very often needed when building neural networks and decision trees based algorithms.

Machine Learning

10. Scikit-learn (Commits: 22753, Contributors: 1084)

This Python module based on NumPy and SciPy is one of the best libraries for working with data. It provides algorithms for many standard machine learning and data mining tasks such as clustering, regression, classification, dimensionality reduction, and model selection.

There is a number of enhancements made to the library. The cross validation has been modified, providing an ability to use more than one metric. Several training methods like nearest neighbors and logistic regressions faced some minor improvements. Finally, one of the major updates is the accomplishment of the Glossary of Common Terms and API Elements which acquaints with the terminology and conventions used in Scikit-learn.

Improve your skills with Data Science School

11. XGBoost / LightGBM / CatBoost (Commits: 3277 / 1083 / 1509, Contributors: 280 / 79 / 61)

Gradient boosting is one of the most popular machine learning algorithms, which lies in building an ensemble of successively refined elementary models, namely decision trees . Therefore, there are special libraries designed for fast and convenient implementation of this method. Namely, we think that XGBoost, LightGBM , and CatBoost deserve special attention. They are all competitors that solve a common problem and are used in almost the same way. These libraries provide highly optimized, scalable and fast implementations of gradient boosting, which makes them extremely popular among data scientists and Kaggle competitors, as many contests were won with the help of these algorithms.

12. Eli5 (Commits: 922, Contributors: 6)

Often the results of machine learning models predictions are not entirely clear, and this is the challenge that eli5 library helps to deal with. It is a package for visualization and debugging machine learning models and tracking the work of an algorithm step by step. It provides support for scikit-learn, XGBoost, LightGBM, lightning, and sklearn-crfsuite libraries and performs the different tasks for each of them.

Deep Learning

13. TensorFlow (Commits: 33339, Contributors: 1469)

TensorFlow is a popular framework for deep and machine learning, developed in Google Brain. It provides abilities to work with artificial neural networks with multiple data sets. Among the most popular TensorFlow applications are object identification, speech recognition, and more. There are also different layer-helpers on top of regular TensorFlow, such as tflearn, tf-slim, skflow, etc.

This library is quick in new releases, introducing new and new features. Among the latest are fixes in potential security vulnerability and improved TensorFlow and GPU integration, such as you can run an Estimator model on multiple GPUs on one machine.

14. PyTorch (Commits: 11306, Contributors: 635)

PyTorch is a large framework that allows you to perform tensor computations with GPU acceleration, create dynamic computational graphs and automatically calculate gradients. Above this, PyTorch offers a rich API for solving applications related to neural networks.

The library is based on Torch, which is an open source deep learning library implemented in C with a wrapper in Lua. The Python API was introduced in 2020 and f rom that point on, the framework is gaining popularity and attracting an increasing number of data scientists.

15. Keras (Commits: 4539, Contributors: 671)

Keras is a high-level library for working with neural networks, running on top of TensorFlow, Theano, and now as a result of the new releases, it is also possible to use CNTK and MxNet as the backends. It simplifies many specific tasks and greatly reduces the amount of monotonous code. However, it may not be suitable for some complicated things.

This library faced performance, usability, documentation, and API improvements. Some of the new features are Conv3DTranspose layer, new MobileNet application, and self-normalizing networks.

Distributed Deep Learning

16. Dist-keras / elephas / spark-deep-learning (Commits: 1125 / 170 / 67, Contributors: 5 / 13 / 11)

Deep learning problems are becoming crucial nowadays since more and more use cases require considerable effort and time. However, processing such an amount of data is much easier with the use of distributed computing systems like Apache Spark which again expands the possibilities for deep learning. Therefore, dist-keras, elephas, and spark-deep-learning are gaining popularity and developing rapidly, and it is very difficult to single out one of the libraries since they are all designed to solve a common task. These packages allow you to train neural networks based on the Keras library directly with the help of Apache Spark. Spark-deep-learning also provides tools to create a pipeline with Python neural networks.

Natural Language Processing

17. NLTK (Commits: 13041, Contributors: 236)

NLTK is a set of libraries, a whole platform for natural language processing. With the help of NLTK, you can process and analyze text in a variety of ways, tokenize and tag it, extract information, etc. NLTK is also used for prototyping and building research systems .

The enchantments to this library cover minor changes in APIs and compatibility and a new interface to CoreNLP.

18. SpaCy (Commits: 8623, Contributors: 215)

SpaCy is a natural language processing library with excellent examples, API documentation, and demo applications. The library is written in the Cython language which is C extension of Python. It supports almost 30 languages, provides easy deep learning integration and promises robustness and high accuracy. Another great feature of spaCy is an architecture designed for entire documents processing, without breaking the document into phrases.

Цукерберг рекомендует:  Оцените сайт - Оцените проект (дизайн, функционал, понятность и т.д.)

19. Gensim (Commits: 3603, Contributors: 273)

Gensim is a Python library for robust semantic analysis, topic modeling and vector-space modeling, and is built upon Numpy and Scipy. It provides an implementation of popular NLP algorithms, such as word2vec. Although gensim has its own models.wrappers.fasttext implementation, the fasttext library can also be used for efficient learning of word representations .

Data Scraping

20. Scrapy (Commits: 6625, Contributors: 281)

Scrapy is a library used to create spiders bots that scan website pages and collect structured data. In addition, Scrapy can extract data from the API. The library happens to be very handy due to its extensibility and portability.

Among the advances made through the year are several upgrades in proxy servers and improved system of errors notification and problems identification. There are also new possibilities in metadata settings using scrapy parse .


This is our enriched collection of Python libraries for data science in 2020. Comparing to the previous year, some new modern libraries are gaining popularity while the ones that have become classical for data scientific tasks are continuously improving.

Again, there is a table that shows detailed statistics of github activities.

Even though we have extended our list this year, it still may not cover some other great and useful libraries that deserve to be looked at. So, share your favorites in the comment section below, as well as any ideas about the packages that we mentioned.

Библиотеки Python для анализа данных

Machine Learning/Data Mining/Big Data

Когда мы попытаемся решить проблему с DataMining мы столкнемся с большим количеством вопросов, но мы можем решить их все с помощью Python.

В этом посте я собираюсь рассказать вам о некоторых мощных пакетах Питона.

Прежде чем перейти непосредственно к Python пакетам позвольте мне развеять ваши сомнения, которые крутятся в вашей голове прямо сейчас. Почему Python?

Почему Python?

Мы все знаем, что питон мощный язык программирования, но что это значит на самом деле? Что делает Python мощным языком программирования?

Python очень прост

Репутацию универсального языка Python приобрел из-за его легко изучения. Синтаксис языка Python разработан, чтобы быть легко читаемым. Python имеет большую популярность в научных вычислениях. Люди, работающие в этой области как правило во первых ученые, а потом уже программисты.

Python является эффективным

Мы работаем с объемами данных которые в народе называют BIG DATA. Чем больше данных вы должны обрабатывать, тем важнее, использовать управляемую память. И в этом питон работает очень эффективно.

Python быстр

Мы все знаем, что Python является интерпретируемым языком, вы можете думать, что он может быть медленным, но много удивительных вещей было сделано за последние годы для повышения производительности Питона. Моя точка зрения в том, что если вы хотите сделать высокопроизводительные вычисления, Python является лучшим жизнеспособным вариантом на сегодня.

Надеюсь, я очистил ваши сомнения о том «Почему Python?», Так что позвольте мне перейти к пакетам Python для интеллектуального анализа данных.



NumPy является фундаментальным пакетом для научных вычислений с Python. Он содержит много разных вещей. NumPy является расширением языка программирования Python, добавляя поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокого уровня математических функций для работы на этих массивах. Предок NumPy, Numeric, был первоначально создан Джимом Хагуниным при участии ряда других разработчиков. В 2005 году Трэвис Олифант создал NumPy путем включения функции конкурирующего Numarray в Numeric, с обширными изменениями.

Первоначальный автор (ы) Трэвис Олифант
Автор (ы) Проект сообщества
Первый релиз как Numeric, 1995; как NumPy, 2006
Стабильный релиз 1.9.0 / 7 сентября 2014; 36 дней назад
Написан на Python, C
Операционная система Кросс-платформа
Тип Технические вычисления
Лицензия BSD-new license
Сайт www.numpy.org

Установка NumPy:

Я твердо уверен, что питон уже установлен в вашем компьютере, если питон не установлен на Вашем компьютере, пожалуйста, установите его в первую очередь.

Установка NumPy в Linux

Откройте терминал и скопируйте эти команды:

Пример NumPy код для использования RESHAPE функции



SciPy программное обеспечение с открытым исходным кодом для математики, науки и техники. Библиотека SciPy зависит от NumPy, который обеспечивает удобный и быстрый работу с N-мерными массивами. Библиотека SciPy создана для работы с массивами NumPy и предоставляет множество удобных и эффективных программ, таких как программы для численного интегрирования и оптимизации. Вместе они работают на всех популярных операционных системах, быстро устанавливаются, и являются бесплатными. NumPy и SciPy просты в использовании, но являются достаточно мощными.

Первоначальный автор (ы) Трэвис Олифант
Автор (ы) Проект сообщества
Стабильный релиз 0.14.0 / 3 мая 2014; 5 месяцев назад
Написан на Python, Fortran, C, C ++
Операционная система Кросс-платформа
Тип Технические вычисления
Лицензия BSD-new license
Сайт www.scipy.org

Установка SciPy в Linux

Откройте терминал и скопируйте эти команды:

Пример SciPy кода



Pandas пакет Python обеспечивает быстрые, гибкие и выразительные структуры данных, предназначенные для упрощения работы с «реляционными» или «маркированными» данными. Он стремится быть основным высокоуровневым блоком для выполнения анализа данных в режиме реального времени на языке Python. Кроме того, он имеет цель стать самым мощным и гибким инструментом с открытым исходным кодом инструментом для анализа данных и манипуляции с ними, доступный на любом языке.

Pandas хорошо подходит для различных видов данных:

  1. Табличные данные такие как в таблице SQL или Excel.
  2. Упорядоченные и неупорядоченные данные (не обязательно с фиксированной частотой) временных рядов.
  3. Произвольные матричные данные с метками строк и столбцов.
  4. Любая другая форма наблюдений и статистические наборы данных. Данные фактически не требующие наличия меток.

Установка Pandas в Linux

Откройте терминал и скопируйте эти команды:

Пример Pandas кода



Matplotlib является библиотекой графического отображения для языка программирования Python и его расширения вычислительной математики NumPy. Он обеспечивает объектно-ориентированный API для встраивания в приложения, используя GUI инструменты такие, как WxPython, Qt, или GTK +. Существует также процедурный «pylab» интерфейс на основе OpenGL. Также Matplotlib используется в SciPy.

Первоначальный автор (ы) Джон Хантер
Автор (ы) Майкл Droettboom и др.
Стабильный релиз 1.4.2 (26 октября 2014 года)
Написан на Python
Операционная система Кросс-платформа
Тип Графический инструмент
Лицензия matplotlib license
Сайт matplotlib.org

Установка Matplotlib в Linux

Откройте терминал и скопируйте эти команды:

Пример Matplotlib кода для создания гистограмм


IPython это командная оболочка для интерактивных вычислений на нескольких языках программирования, изначально разработана для языка программирования Python, что предлагает расширенные возможности, мультимедиа, дополнительный синтаксис оболочки, автодополнение. IPython в настоящее время предоставляет следующие возможности:

  1. Мощные интерактивные оболочки (терминал на основе Qt).
  2. Редактор на базе браузера с поддержкой кода, текста, математических выражений, и др.
  3. Поддержка интерактивной визуализации данных и использования GUI.
  4. Легкий в использовании, высококачественные инструменты производительности для параллельных вычислений.
Первоначальный автор (ы) Фернандо Перес и другие
Стабильный релиз 2.3 / 1 октября 2014; 27 дней назад
Написан на Python, JavaScript, CSS, HTML
Операционная система Кросс-платформа
Тип Оболочка
Лицензия BSD
Сайт www.ipython.org

Установка IPython в Linux

Откройте терминал и скопируйте эти команды:

Пример кода IPython

Это кусок кода для построения демонстрации интеграла как площади под кривой


Проект scikit-learn начинал в как scikits.learn, в студенческой программе Google Summer Code. Его название «SciKit» произошло от «SciPy Toolkit». Scikit-learn стал популярным в ноябре 2012 года.

Первоначальный автор (ы) Дэвид Корнапеу
Первый выпуск июнь 2007 года; 7 лет назад
Стабильный релиз 0.15.1 / 1 августа 2014
Написан на Python, Cython, C и С ++
Операционная система Linux, Mac OS X, Microsoft Windows
Тип Библиотека для машинного обучения
Лицензия BSD License
Сайт scikit-learn.org

Установка Scikit-learn в Linux

Откройте терминал и скопируйте эти команды:

13 книг для аналитиков: об анализе и обработке данных, работе на языках R и Python Материал редакции

Конспект материала сайта для предпринимателей, маркетологов, программистов и аналитиков Coriers.

Книги об анализе и обработке данных

По мнению автора, при помощи данных аналитик должен давать компании представление о том, как увеличить чистую прибыль или валовый объём продаж. Но проблема в том, что данными можно манипулировать. Поэтому каждому аналитику стоит прочитать книгу «Голая статистика». Она напоминает известную «Как лгать при помощи статистики».

По словам автора, «Голая статистика» современнее и описывает более сложные статистические моменты. В ней говорится, что на специалисте лежит огромная ответственность за полученные данные, и он всегда должен помнить — его результаты могут случайно исказить факты.

В ней данные рассматриваются с позиции пользователей и аналитиков. Автор книги утверждает: исследования и опросы дают ложные данные, потому что люди скрывают правду. В интернете люди не скрываются, они ищут в Google идеи для свиданий и симптомы болезней, рассказывают интернету всё, что у них в голове. Знание этого помогает аналитикам создавать точные модели.

Автор статьи советует книгу «Как правильно подать данные». Она полезна тем, что подсказывает читателям не только, что делать, но и чего делать нельзя. Например, целая глава посвящена тому, как избежать перегруженных диаграмм и моделей.

Для знакомства с общим анализом данных и машинным обучением автор рекомендует книгу «Основы машинного обучения для предсказательной аналитики», её можно скачать бесплатно.

В ней говорится не столько об использовании языка, сколько об общих проблемах анализа. В ней нет конкретного кода SQL или Pandas, но это, утверждает автор, лучше для понимания анализа данных, чем ограничения, которые устанавливает тот или иной язык.

Книги о языке программирования R

Автор считает, что спор «R или Python» не имеет смысла, так как обычно работа определяет язык. Лучше иметь общее представление об анализе данных, чем загонять себя в рамки одного языка.

Тем не менее он включает в подборку несколько книг о языке R. Первая — классическая «Введение в статистическое обучение с примерами на языке R».

По словам автора, это одна из любимых книг многих аналитиков. Но для начинающих она может показаться перегруженной математическими терминами. Автор пишет, что если человек не знаком с математическим моделированием, он не сможет разобраться в этой книге.

Новичкам автор советует прочитать книгу «Язык R: анализ данных, статистика, составление графиков». В ней подробно рассматриваются линейная регрессия, графики и анализ временных рядов. Автор отмечает, что в книге содержится и другая информация, но без углубления в статистику и математику.

Помимо этих книг в статье упоминается «Практическое программирование на R: разработка функций и симуляций». Автор считает книгу не особо полезной, потому что аналитики редко разрабатывают симуляции, но для тех, кто занимается их разработкой, она будет хорошим подспорьем.

Книги о языке программирования Python

В подборке автор собрал книги о библиотеках Python, которые могут помочь в анализе данных и машинном обучении.

Упоминается библиотека Pandas, её можно изучить с помощью книги «Python и анализ данных».

Эта книга, по мнению автора, хороша тем, что не только даёт базовые знания о группировании данных и временных рядах, но и упражнения, которые помогут применить Pandas в реальности. В книге сказано, что она поможет разобраться в «манипуляции, преобразовании, чистке и обработке данных с помощью Python».

Автор также упоминает другую библиотеку, на которую стоит обратить внимание, — scikit-learn. Для работы с ней автор рекомендует книгу «Машинное обучение и Python. Практические решения для всего: от предварительной обработки данных до глубокого обучения».


Для работы с этой библиотекой автор рекомендует прочитать книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем». В ней менее подробно описывается машинное обучение, но вторая половина книги посвящена нейросетям: свёрточным нейросетям, автокодировщикам, методу исключения и так далее.

Книги о больших данных

Аналитику, работающему в крупной компании, обычно не требуется знание таких инструментов обработки больших данных, как Kafka, Hadoop или Cassandra. Однако, утверждает автор, хотя бы знакомство с ними может принести пользу, особенно тем, кто работает в стартапах.

Автор обращает внимание на две книги, знакомящие с Hadoop. Первая — «Hadoop. Подробное руководство». Она касается всех вопросов, необходимых для создания кластера Hadoop, и подходит скорее тем, кто хочет ознакомиться с темой, чтобы поддержать разговор.

Книга хороша тем, что обращает внимание на принципы разработки и поиска компромиссных решений. По мнению автора, именно понимания этого недостаёт многим, кто хочет использовать Hadoop. Например, какие базы данных использовать: NoSQL или реляционные, надо ли нанимать отдельного сотрудника для управления Hadoop, на эти и другие вопросы отвечает книга.

Автор выражает надежду, что эта подборка поможет читателям стать аналитиками или улучшить навыки анализа данных, и приводит ещё несколько материалов для чтения и видео об анализе данных, SQL и Python для ознакомления:

Топ 30 библиотек для машинного обучения

Машинное обучение в современном мире играет огромную роль в бизнесе, IT и программировании. В обзоре будут представлены топ 30 часто используемых библиотек для машинного обучения для 6-ти популярных языков программирования. Не секрет, что наибольшее количество пакетов было создано для язков Python, JavaScript, R, с них и начнем наш обзор.

Машинное обучение в JavaScript

Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком JavaScript, который хочет погрузиться в машинное обучение, или специалистом по машинному обучению, который планирует использовать JavaScript, эти платформы с открытым исходным кодом могут заинтриговать вас.
Хотя язык программирования Python поддерживает большинство сред машинного обучения, JavaScript не остался позади. Разработчики JavaScript использовали различные фреймворки для обучения и развертывания моделей машинного обучения в браузере.

Вот пять трендовых платформ машинного обучения с открытым исходным кодом в JavaScript.


TensorFlow.js — это библиотека с открытым исходным кодом, позволяющая полностью запускать программы машинного обучения в браузере. Это наследник Deeplearn.js, который больше не поддерживается.
TensorFlow.js улучшает функциональные возможности Deeplearn.js и дает вам возможность максимально использовать браузер для deep learning.

С помощью библиотеки вы можете использовать универсальные и интуитивно понятные API-интерфейсы для определения, обучения и развертывания моделей с нуля прямо в браузере. Кроме того, он автоматически предлагает поддержку WebGL и Node.js.
Если у вас есть уже существующие обученные модели, которые вы хотите импортировать в браузер, TensorFlow.js позволит вам это сделать. Вы также можете переучить существующие модели, не выходя из браузера.

Machine learning tools

Библиотека инструментов машинного обучения представляет собой сборник ресурсоемких инструментов с открытым исходным кодом для поддержки широко распространенных функций машинного обучения в браузере. Эти инструменты обеспечивают поддержку нескольких алгоритмов машинного обучения, включая обучение без учителя, обработку данных, искусственные нейронные сети (ANN), математику и регрессию.

Если вы начинаете изучать Python и ищете что-то похожее на Scikit-learn для машинного обучения в браузере JavaScript, этот набор инструментов может помочь вам.


Keras.js — еще одна популярная платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет запускать модели машинного обучения в браузере. Она предлагает поддержку режима GPU с использованием WebGL. Если у вас есть модели в Node.js, вы будете запускать их только в режиме процессора. Keras.js также предлагает поддержку моделей, обученных с использованием любой серверной среды, такой как Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).

Некоторые из моделей Keras, которые могут быть развернуты в браузере на стороне клиента, включают Inception v3 (обучение по ImageNet), 50-слойную сеть (обучение по ImageNet) и обучение по MNIST.


Концепции машинного обучения очень сложны, что может отбить у людей желание начать их использовать. Технические особенности и жаргоны в этой области могут привести в замешательство новичков. Вот здесь Brain.js становится важным. Это среда с открытым исходным кодом, основанная на JavaScript, которая упрощает процесс определения, обучения и запуска нейронных сетей.

Если вы являетесь разработчиком JavaScript и совершенно не знакомы с машинным обучением, Brain.js может уменьшить вашу кривую обучения. Его можно использовать с Node.js или в браузере на стороне клиента для обучения моделям машинного обучения. Некоторые из сетей, которые поддерживает Brain.js, включают сети Ellman и сети Gated Recurrent Units.


STDLib — это библиотека с открытым исходным кодом для поддержки приложений JavaScript и Node.js. Если вы ищете библиотеку, которая подчеркивает поддержку в браузере для научных и числовых веб-приложений машинного обучения, STDLib может удовлетворить ваши потребности.

Библиотека поставляется с обширными и продвинутыми математическими и статистическими функциями, которые помогут вам в создании высокопроизводительных моделей машинного обучения. Вы также можете использовать его расширенные утилиты для создания приложений и других библиотек. Кроме того, если вам нужна среда для визуализации и анализа данных, вы найдете STDLib стоящей.

Машинное обучение в Python


NumPy — это очень популярная библиотека на python для обработки больших многомерных массивов и матриц с помощью большого набора математических функций высокого уровня. Это очень полезно для фундаментальных научных вычислений в машинном обучении. Это особенно полезно для линейной алгебры, преобразования Фурье и случайных чисел. Высококачественные библиотеки, такие как TensorFlow, используют NumPy для манипулирования Tensors.


SciPy — это очень популярная библиотека среди энтузиастов машинного обучения, так как она содержит различные модули для оптимизации, линейной алгебры, интеграции и статистики. Существует разница между библиотекой SciPy и стеком SciPy. SciPy является одним из основных пакетов, которые составляют стек SciPy. SciPy также очень полезен для манипулирования изображениями.


Skikit-learn — одна из самых популярных библиотек ML для классических алгоритмов ML. Она построена поверх двух основных библиотек Python, а именно, NumPy и SciPy. Scikit-learn поддерживает большинство алгоритмов обучения. Scikit-learn также можно использовать для анализа данных, что делает его отличным инструментом для начинающих.


Pandas — это популярная Python библиотека для анализа данных. Она не имеет прямого отношения к машинному обучению. Как мы знаем, набор данных должен быть подготовлен до обучения. В этом случае Pandas очень пригодится, поскольку он был разработан специально для извлечения и подготовки данных. Библиотека предоставляет высокоуровневые структуры данных и разнообразные инструменты для анализа данных, а также множество встроенных методов поиска, объединения и фильтрации данных.


Keras — очень популярная библиотека машинного обучения для Python. Это высокоуровневый API нейронных сетей, способный работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano. Он может работать как на процессоре, так и на GPU. Keras — это действительно для начинающих data scientist, которые хотят строить и проектировать нейронную сеть. Одним из лучших преимуществ Keras является то, что он позволяет легко и быстро создавать прототипы.

Машинное обучение в R


Dplyr в основном используется для манипулирования данными в R. Dplyr фактически построен вокруг этих 5 функций. Эти функции составляют большую часть манипуляций с данными, которые вы обычно делаете. Вы можете работать как с локальными фреймами данных, так и с таблицами удаленных баз данных.


Ggplot2 — одна из лучших библиотек для визуализации данных в R. Библиотека ggplot2 реализует «грамматику графики» (Wilkinson, 2005). Этот подход дает нам последовательный способ создания визуализаций путем выражения взаимосвязей между атрибутами данных и их графическим представлением. Ggplot2 имеет широкий спектр функций.

Этот пакет абсолютно невероятен при выполнении задач машинного обучения. В нем собраны почти все важные и полезные алгоритмы для выполнения задач машинного обучения. Его также можно назвать основой для классификации, регрессии, кластеризации, мультиклассификации и анализа выживаемости. Есть также методы фильтра и обертки для выбора функции. Также, большинство выполняемых здесь операций можно распараллелить.


Caret отвечает за классификацию и регрессию. Одним из основных инструментов в пакете является функция train, к которой можно привыкнуть, оценив, используя повторную выборку, влияние параметров настройки модели на производительность. У Caret есть несколько функций, которые пытаются упростить процесс построения и оценки модели, а также выбор функций и другие методы. Один этот пакет — это все, что вам нужно знать для решения практически любой проблемы с машинным обучением. Он обеспечивает единый интерфейс для нескольких алгоритмов машинного обучения и стандартизирует различные другие задачи, такие как разделение данных, предварительная обработка, выбор характеристик, оценка важности переменных и т.д.


Не нравится ggplot2? возникли проблемы с использованием ggplot2 и его функций, тогда этот пакет для вас. Этот пакет принес наиболее важную особенность Tableau в R. Просто перетащите и сделайте визуализацию за считанные минуты. На самом деле это улучшение ggplot2. Этот плагин позволяет вам интерактивно исследовать ваши данные, визуализируя их с помощью пакета ggplot2. Это позволяет рисовать гистограммы, кривые, точечные диаграммы, гистограммы, а затем экспортировать график или получить код, генерирующий график.

Цукерберг рекомендует:  Ввод - Создание блок-схем с зеркальными формами вводавывода

Машинное обучение в PHP


Высокоуровневая библиотека машинного обучения, которая позволяет создавать программы для изучения данных с использованием языка PHP. Удобный для разработчиков API для быстрого прототипирования. Модульная архитектура сочетает в себе мощность и гибкость. Открытый исходный код и бесплатное использование в коммерческих целях.


OpenCV — это библиотека функций, в основном предназначенная для компьютерного зрения в реальном времени.
PHP-OPENCV — это модуль, обертка для OpenCV.


PHP-ML — библиотека машинного обучения для PHP. По умолчанию PHP-ML поддерживает алгоритмы, такие как классификация и регрессия. Он также имеет несколько наборов данных, доступных для изучения, таких как набор данных Iris, Wine и Glass.

Google Cloud Machine Learning

Google ML — это управляемый сервис, который позволяет разработчикам создавать и внедрять модели ML в бизнес-процессы. Он предлагает конвейер, нацеленный на решение проблемы машинного обучения от начала до конца. То есть он предоставляет услуги, которые помогают от самых основных задач, таких как сбор и очистка данных, до более сложных задач, таких как обучение и развертывание в большом масштабе.

Кроме того, его гибкость позволяет пользователям использовать услуги совместно или индивидуально. Другими словами, вы можете взять предварительно обученную модель и использовать службы Cloud ML для ее развертывания в облаке. Поддерживаются разные языки, в том числе PHP.

Tesseract for PHP

Tesseract — это механизм оптического распознавания символов для различных операционных систем. Это бесплатное программное обеспечение, выпущенное по лицензии Apache License версии 2.0. Спонсором разработки является Google с 2006 года. В 2006 году Tesseract считался одним из самых точных доступных на сегодняшний день механизмов распознавания текста с открытым исходным кодом. в PHP доступа обертка под эту библиотеку.

Машинное обучение в Java

Неудивительно, что Weka — выбор номер один для Java библиотеки машинного обучения. Weka 3 — полностью рабочая среда на основе Java, лучше всего используемая для алгоритмов машинного обучения. Weka в основном используется для интеллектуального анализа данных, анализа данных и прогнозного моделирования. Онf полностью бесплатная, портативная и простая в использовании благодаря графическому интерфейсу.

«Сила Weka заключается в классификации, поэтому приложения, которым требуется автоматическая классификация данных, могут извлечь из этого пользу, но также поддерживается кластеризация, извлечение правил ассоциации, прогнозирование временных рядов, выбор функций и обнаружение аномалий», — сказал профессор Эйбе Франк, сотрудник Профессор компьютерных наук в университете Вайкато в Новой Зеландии.

Коллекция алгоритмов машинного обучения Weka может быть применена непосредственно к набору данных или вызвана из вашего собственного Java кода. Она поддерживает несколько стандартных задач интеллектуального анализа данных, включая предварительную обработку данных, классификацию, кластеризацию, визуализацию, регрессию и выбор функций.

Massive Online Analysis (MOA)

MOA — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, специально предназначенное для машинного обучения и интеллектуального анализа потоков данных в режиме реального времени. Разработанный на Java, она также может быть легко использована с Weka при масштабировании до более сложных задач. Коллекция алгоритмов машинного обучения и инструментов MOA полезна для регрессии, классификации, обнаружения выбросов, кластеризации, рекомендательных систем. MOA может быть полезен для больших развивающихся наборов данных и потоков данных, а также для данных, создаваемых устройствами Интернета вещей (IoT).

MOA специально разработан для машинного обучения на потоках данных в режиме реального времени. Она нацелена на экономию времени и памяти. MOA предоставляет эталонную среду для проведения экспериментов в области интеллектуального анализа данных, предоставляя несколько полезных функций, включая легко расширяемую структуру для новых алгоритмов, потоков и методов оценки; сохраняемые настройки для потоков данных (реальных и синтетических) для повторяющихся экспериментов и набор существующих алгоритмов для сравнения.


Сообщество JAXenter отметило, что Deeplearning4j один из самых инновационных продуктов экосистемы Java. Deeplearning4j — это коммерческая библиотека с открытым исходным кодом, распространяемая с открытым исходным кодом на Java и Scala. Цель продукта заключается в объединении нейронных сетей и глубокого обучения для бизнес задач.

Deeplearning4j предназначен для самостоятельной работы программистов на Java, Scala и Clojure, работающих над Hadoop, массивной распределенной системой хранения данных с огромной вычислительной мощностью и способностью обрабатывать практически неограниченные параллельные задачи или задания. Глубокие нейронные сети и глубокое обучение способствуют распознаванию образов и целенаправленному машинному обучению. Все это означает, что Deeplearning4j очень полезен для определения шаблонов и настроений в речи, звуке и тексте. Кроме того, его можно использовать для обнаружения аномалий в данных временных рядов, таких как финансовые транзакции.


Разработанный в основном Эндрю МакКаллумом и студентами из UMASS и UPenn, MALLET — это инструментальное средство машинного обучения с открытым исходным кодом для изучения языка в тексте. Этот пакет на основе Java поддерживает статистическую обработку естественного языка, кластеризацию, классификацию документов, извлечение информации, тематическое моделирование и другие приложения машинного обучения к тексту.

MALLET включает в себя сложные инструменты для классификации документов, такие как эффективные процедуры для преобразования текста. Он поддерживает широкий спектр алгоритмов (включая простые алгоритмы Байеса, деревья решений и энтропию) и код для оценки производительности классификатора. Также MALLET включает в себя инструменты для маркировки последовательности и моделирования тем.

Среда для разработки KDD-приложений, поддерживаемая Index Structures (сокращенно ELKI), представляет собой программное обеспечение для анализа данных с открытым исходным кодом для Java. ELKI фокусируется на исследованиях алгоритмов, подчеркивая неконтролируемые методы в кластерном анализе, индексах базы данных и обнаружении выбросов. ELKI позволяет независимо оценивать алгоритмы интеллектуального анализа данных и задачи управления данными, разделяя их. Эта функция является уникальной среди других сред интеллектуального анализа данных, таких как Weta или Rapidminer. ELKI также допускает произвольные типы данных, форматы файлов или меры расстояния или подобия.

Разработанный для исследователей и студентов, ELKI предоставляет большой набор настраиваемых параметров алгоритма. Это позволяет честно и легко оценить и сравнить алгоритмы. ELKI особенно полезен для data science; он использовался для выявления вокализации кашалота, полетов в космос, перераспределения акул и прогнозирования трафика. Довольно полезно для аспирантов, которые хотят разобраться в своих наборах данных!

Машинное обучение в C#


ML.NET — это кроссплатформенная среда машинного обучения с открытым исходным кодом, которая делает машинное обучение доступным для разработчиков .NET.

ML.NET позволяет .NET разработчикам разрабатывать свои собственные модели и внедрять индивидуальное машинное обучение в свои приложения, используя .NET, даже без предварительного опыта разработки или настройки моделей машинного обучения.

Наряду с этими возможностями ML в нем также представлен первый проект API-интерфейсов .NET для моделей обучения, использующих модели для предсказаний, а также основные компоненты этой среды, такие как алгоритмы обучения, преобразования и данные ML структур.


API покрывает весь низкоуровневый API TensorFlow, он находится на одном уровне с другими языковыми средами. Но в настоящее время не включает высокоуровневый API, как это делается в Python, поэтому его использование для этих высокоуровневых операций затруднено.

Вы можете создавать прототипы, используя TensorFlow или Keras в Python, затем сохранять свои графики или обученные модели, а затем загружать результат в .NET с помощью TensorFlowSharp и передавать свои собственные данные для обучения или запуска.


Accord.NET — это фреймворк для научных вычислений в .NET. Фреймворк содержит набор библиотек, доступных в исходном коде, а также через исполняемые установщики и пакеты NuGet. Основные области применения включают численную линейную алгебру, числовую оптимизацию, статистику, машинное обучение, искусственные нейронные сети, обработку сигналов и изображений и вспомогательные библиотеки (такие как построение графиков и визуализация). Первоначально проект был создан для расширения возможностей AForge.NET Framework, но с тех пор он включает в себя AForge.NET. Новые версии объединили обе платформы под именем Accord.NET.

Microsoft Azure ML Studio

Этот сервис использует облачные хранилища для машинного обучения. Microsoft предоставляет как платную, так и бесплатную версии, возможность пользоваться готовыми алгоритмами (своими и созданными сторонними компаниями). Тестировать платформу можно через анонимный профиль, а модели превращать в API и предоставлять другим сервисам. В бесплатной версии пользователям доступно 10 Гб, чтобы сохранять дани.Завдякы этом фреймворка создан, например, приложение How-Old (определяет пол и возраст по фотографии).

Amazon Machine Learning

Один из фреймворков компании, который работает с облачными данными с Amazon S3, Redshift и RDS. Он создает модели бинарной и мультикласовои классификации, а также выполняет регрессию. Но сервис сделан именно под Amazon, значит — модели не экспортируются и не импортируются.

Добавить комментарий Отменить ответ

Для отправки комментария вам необходимо авторизоваться.

13 лучших библиотек глубокого машинного обучения для Python

Когда дело касается задач машинного обучения, искусственного интеллекта, Deep Learning и данных, Python безусловно продолжает лидировать. Согласно builtwith.com , 45% технологических компаний предпочитают использовать Python для реализации ИИ и машинного обучения.

Ниже приведен список 13 самых популярных библиотек Python, используемых при решении многочисленных задач глубокого машинного обучения Конечно, список этот субъективен. Многие библиотеки могут быть легко отнесены к нескольких категориям искусственного интеллекта. Например, TensorFlow включен в наш список, а Keras, наоборот, считается библиотекой Machine Learning. Связано это с тем, что Keras скорее библиотека для «конечного пользователя», такая как SKLearn. Что отличает её от TensorFlow, которая больше привлекает исследователей и «инженеров-машинистов».

Рисунок 1: 13 лучших библиотек Deep Learning на Python, Commits и Contributors . Размер метки пропорционален количеству звезд.

Теперь давайте перейдем непосредственно к списку (цифры с GitHub получены 23 октября 2020 года):

1. TensorFlow

( Contributors — 1 700, Commits — 42 256, ✬✬✬ — 112 591)

TensorFlow — библиотека с открытым исходным кодом для численного расчета с использованием графов потока данных. Узлы графа представляют собой математические операции, а ребра — многомерные массивы данных (тензоры), которые текут между ними. Такая гибкая архитектура позволяет развернуть вычисления на одном или нескольких процессорах или графических процессорах на рабочем столе, сервере или мобильном устройстве без переписывания кода.

2. PyTorch

( Contributors — 806, Commits — 14 022, ✬✬✬ — 20 243)

PyTorch — это пакет Python, который обеспечивает две функции высокого уровня:

  1. Расчет тензора (например, NumPy) с сильным ускорением GPU
  2. Глубокие нейронные сети, построенные на ленточной автоградной системе

Вы можете использовать свои любимые пакеты Python, такие как NumPy, SciPy и Cython для расширения PyTorch при необходимости.

3. Apache MXNet

( Contributors — 628, Commits — 8 723, ✬✬✬ — 15 447)

Apache MXNet (инкубация) — база Deep Learning, ориеннтрованная на эффективность и гибкость. Это позволяет сочетать символическое и императивное программирование для увеличения эффективности и производительности. По своей сути MXNet содержит динамический планировщик зависимостей, который «на лету» автоматически распараллеливает как символические, так и императивные операции.

4. Theano

( Contributors — 329, Commits — 28 033, ✬✬✬ — 8 536)

Theano — библиотека Python, которая позволяет эффективно определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, содержащие многомерные массивы. Она может использовать графические процессоры и выполнять эффективную символическую дифференциацию.

5. Caffe

( Contributors — 270, Commits — 4 152, ✬✬✬ — 25 927)

Caffe — база Deep Learning, разработанная с учетом выраженности, скорости и модульности. Разработана в Berkeley AI Research (BAIR) / The Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) и их сообществами.

6. fast.ai

( Contributors — 226, Commits — 2 237, ✬✬✬ — 8 872)

Библиотека fastai упрощает обучение быстрым и точным нейронным сетям, используя современные передовые методы. Для начала ознакомьтесь с сайтом fast.ai . Библиотека основана на исследованиях в области передовых методов Deep Learning, проводимых на fast.ai, и включает в себя «из коробки» поддержку моделей видения, текста, таблиц и коллабов (совместная фильтрация).

7. CNTK>/a>

( Contributors — 189, Commits — 15 979, ✬✬✬ — 15 281)

Инструментарий Microsoft Cognitive Toolkit ( https://cntk.ai ) — унифицированный инструментарий Deep Learning, который описывает нейронные сети как серию вычислительных шагов через ориентированный граф. В этом ориентированном графе листовые узлы представляют входные значения или сетевые параметры, тогда как другие узлы представляют собой матричные операции на своих входах. CNTK позволяет пользователям легко реализовывать и комбинировать популярные типы моделей, такие как DNN прямой линии связи, сверточные сети (CNN) и свёрточные сети (RNNs / LSTM).

8. TFLearn

( Contributors — 118, Commits — 599, ✬✬✬ — 8 632)

TFlearn — модульная и прозрачная библиотека Deep Learning, построенная на основе Tensorflow. Она был разработана для предоставления API для TensorFlow более высокого уровня, облегчающий и ускоряющий эксперименты, оставаясь полностью прозрачным и совместимым.

9. Lasagne

( Contributors — 64, Commits — 1 157, ✬✬✬ — 3 534)

Lasagne — легкая библиотека для создания и обучения нейронных сетей в Теано. Она поддерживает сети передачи данных, такие как сверточные нейронные сети (CNN), свёрточные сети, включая Long Short-Term Memory (LSTM) и любую их комбинацию.

10. nolearn

( Contributors — 14, Commits — 389, ✬✬✬ — 909)

Nolearn содержит множество оберток и абстракций вокруг существующих нейронных сетевых библиотек, в первую очередь Lasagne, а также несколько модулей для машинного обучения. Весь код написан для совместимости с scikit-learn.

11. Elephas

( Contributors — 13, Commits — 249, ✬✬✬ — 1 046)

Elephas — это расширение Keras, которое позволяет вам запускать распределенные модели Deep Learning в масштабе с помощью Spark. В настоящее время Elephas поддерживает ряд приложений, в том числе:

  1. Параллельная подготовка моделей Deep Learning
  2. Распределенная оптимизация гиперпараметров
  3. Распределенное обучение ансамблевым моделям

12. spark-deep-learning

( Contributors — 12, Commits — 83, ✬✬✬ — 1 131)

Deep Learning Pipelines предоставляет высокоуровневые API для масштабируемого Deep Learning на Python с Apache Spark. Библиотека исходит от Databricks и использует Spark для двух самых сильных аспектов:

  1. В духе Spark и Spark MLlib он предоставляет простые в использовании API, которые позволяют осуществлять глубокое обучение в очень немногих строках кода.
  2. Он использует мощный распределенный движок Spark для глубокого изучения массивных наборов данных.

13. Distributed Keras

( Contributors — 5, Commits — 1 125, ✬✬✬ — 523)

Распределенная Keras — это распределенная система Deep Learning, построенная поверх Apache Spark и Keras, с упором на« современные »распределенные алгоритмы оптимизации. Мы разработали структуру таким образом, чтобы новый распределенный оптимизатор мог быть реализован с легкостью, что позволило человеку сосредоточиться на исследованиях.

Следите за следующей частью этой серии, в которой основное внимание уделяется Укреплению знаний и библиотекам эволюционных вычислений, которые будут опубликованы в течение следующих нескольких недель!

Добавить комментарий Отменить ответ

Для отправки комментария вам необходимо авторизоваться.

Ограничение ответственности

Информация на сайте предоставляется «как есть», без всяких гарантий, включая гарантию применимости в определенных целях, коммерческой пригодности и т.п. В текстах могут быть технические неточности и ошибки. Автор не может гарантировать полноты, достоверности и актуальности всей информации, не несет ответственности за последствия использования сайта третьими лицами.

Автор не делает никаких заявлений, не дает никаких гарантий и оценок относительно того, что результаты, размещенные на сайте и описанные в заявлениях относительно будущих результатов, будут достигнуты.

Автор не несет ответственности за убытки, возникшие у пользователей или третьих лиц в результате использования ими сайта, включая упущенную выгоду.

Автор не несет ответственности за убытки, возникшие в результате действий пользователей, явно не соответствующих обычным правилам работы с информацией в сети Интернет.

Пользуясь сайтом, вы принимаете и соглашаетесь со всеми нашими правилами, включая «Ограничение ответственности».

20 библиотек для Python разработчиков

Сегодня поговорим о самых известных библиотеках Python, которые должны быть в арсенале любого разработчика.

1. Requests. Самая известная HTTP библиотека, написанная Кеннетом Ритц. Должна быть в арсенале любого разработчика Python.

2. Scrapy. Если вы участвуете в очистке сети, то данная библиотека вам очень пригодится. Поработав с данной библиотекой, остальные вам уже не понадобятся.

3. wxPython. Графический пользовательский интерфейс для Python. Может быть использован вместо Tkinter. Вам он понравится.

4. Pillow. Дружеская форма PIL (Python Imaging Library). Она более удобна для пользователей, чем PIL и просто необходима тем, кто работает с картинками.

5. SQLAlchemy. Библиотека с базой данных. Многие ее любят и многие ненавидят. Выбор стоит за вами.

6. BeautifulSoup. Несмотря на свою медлительность, эта XML и HTML библиотека может быть очень полезна для начинающих.

7. Twisted. Самый важный инструмент для любого разработчика сетевых приложений. Он имеет очень красивый интерфейс API и используется многими известными разработчиками Python.

8. NumPy. Как возможно забыть про эту важную библиотеку? Она предоставляет некоторые продвинутые математические функциональности для Python.

9. SciPy. Когда речь идет о NumPy, тогда мы вспоминаем о SciPy. Данная библиотека алгоритмов и математических инструментов для Python заставила многих ученых перейти с Ruby на Python.

10. matplotlib. Данная библиотека очень полезна для любого ученого, работающего с данными или любого дата-аналитика.

11. Pygame. Какой разработчик не любит играть в игры и колдовать над ними? Эта библиотека поможет вам достичь вашей цели в развитии 2d игры.

12. Pyglet. 3d анимация и создание игрового движка. С помощью него был сделан знаменитый порт Minecraft.

13. pyQT. Графический инструментарий для Python. Советуем его как второй выбор после WxPython для разработки GUI сценариев.

14. pyGtk. Очередная Python GUI библиотека. Это та самая библиотека, в которой создается знаменитый Bittorrent клиент.

15. Scapy. Анализатор пакетов для Python, сделанный при использовании Python.

16. pywin32. Библиотека для Питона, которая предоставляет некоторые полезные методы и классы для взаимодействия с Windows

17. nltk. Natural Language Toolkit. Очевидно, что большинство людей данный инструмент не используют, но данная библиотека достаточно обширна. Довольно полезная библиотека, если вы хотите работать со строками. Однако ее возможности гораздо обширней. Проверьте сами.

18. nose. Среда тестирования для Python. Она используется миллионами разработчиков Python и просто необходима тем, кто осуществляет пробные тестирования при программировании.

19. SymPy. SymPy может сделать алгебраическую оценку, дифференцировку, расширение, комплексные числа и т.д.

20. IPython. Не хватит слов, чтобы передать насколько полезен этот инструмент. Он может послужить заменой и расширить возможности стандартной командной оболочки операционной системы, особенно на Windows, и многое другое. Ни в коем случае не пропустите его.

Надеемся, данный пост оказался вам полезен. Если вы считаете, что какая-то важная библиотека Python была пропущена, пожалуйста, упомяните ее в комментариях, и мы обязательно включим ее в данную статью.

Top 20 Python libraries for Data Science

P ython language is already assisting developers in creating standalone, PC, games, mobile and other enterprise applications. Python with more than 137,000 libraries helps in various ways. In this data-centric world, where consumers demand relevant information in their buying journey, companies also require data scientists to avail valuable insights by processing massive data sets.

This information guides them in critical decision making, streamlining business operations and thousands of other tasks which require valuable information to accomplish efficiently. Thus, with this increased demand for data scientists, beginners and professionals are looking for resources to learn this art of analyzing and representing data. One can go through the Simplilearn’s online Data Science Certification Training, blogs, videos and other resources accessible over the internet. Once they understand how to deal with this unstructured information, they are good to grab from millions of flowing opportunities.

Here below, I’m discussing a few Python libraries which are very helpful in this whole data science-related operations

1. NumPy

NumPy is the first choice among developers and data scientists who are aware of the technologies which are dealing with data-oriented stuff. It is a Python package available for performing scientific computations. It is registered under the BSD license.

Through NumPy, you can leverage n-dimensional array objects, C, C++, Fortran program based integration tools, functions for performing complex mathematical operations like Fourier transformation, linear algebra, random number etc. One can also use NumPy as a multi-dimensional container to treat generic data. Thus, you can effectively integrate your database by choosing varieties of operations to perform with.

NumPy is installed under the TensorFlow and other complex machine learning platforms empowering their operations internally. Since it is an Array interface, it allows us multiple options to reshape large datasets. It can be used for treating images, sound waves representations, and other binary operations. If you have just marked your presence in this data science or ML field, you must have a great understanding of NumPy to process your real-world data sets.

Цукерберг рекомендует:  Переменные - Проблема с переменной

2. Theano

Theano is another useful Python library assists data scientists in performing large multi-dimensional arrays related computing operations. It is more like TensorFlow but the only difference is, it is not that efficient.

It is getting used for distributed and parallel computing based tasks. Through it, you can optimize, express or evaluate you array-enabled mathematical operations. It is tightly coupled with NumPy powered by implemented numpy.ndarray function.

Due to GPU based infrastructure, it holds the capability to process operations in faster ways than CPU. It stands fit for speed and stability optimizations delivering us the expected outcomes.

For faster evaluation, its dynamic C code generator is popular among data scientists. Here, they can perform unit-testing to identify flaws in the whole model.

3. Keras

Keras is one of the most powerful Python libraries which allow high-level neural networks APIs for integration. Theses APIs execute over the top of TensorFlow, Theano and CNTK. Keras was created for reducing challenges faced in complex researches allowing them to compute faster. For one who is using deep learning libraries for their work, Keras is the best option.

It allows fast prototyping, supports recurrent and convolution networks individually and also their combination, execution over GPU and CPU.

Keras provides a user-friendly environment reducing your effort in cognitive load with simple APIs giving us the required results. Due to its modular nature, one can use varieties of modules from neural layers, optimizers, activation functions etc. for developing a new model.

It is an open source library written in Python. For data scientists having trouble adding new modules, Keras is a good option where they can simply add a new module as classes and functions.

4. PyTorch

PyTorch is considered one of the largest machine learning libraries for data scientists and researchers. It helps them in dynamic computational graphs design, fast tensor computations accelerated through GPUs., and various other complex tasks. In neural network algorithms, PyTorch APIs plays an effective role.

The hybrid front-end PyTorch platform is very easy to use allows us transitioning in graph mode for optimizations. For achieving accurate results in asynchronous collective operations and establishing a peer to peer communication it provides a native supports to the users.

With native ONNX (Open Neural Network Exchange. support, one can export models to leverage visualizers, platforms, run-times, and various other resources. The best part of PyTorch it enables a cloud-based environment for easy scaling of resources used in deployment or testing.

It is developed on the concept of another ML library called as Torch. Since the past few years, PyTorch is getting more popular among data scientists due to trending data-centric demands.

5. SciPy

SciPy is another Python library for researchers, developers and data scientists. Do not get confused with the SciPy stack and library. It provides statistics, optimizations, integration and linear algebra packages for computation. It is based on NumPy concept to deal with complex mathematical problems.

It provides numerical routines for optimization and integration. It inherits varieties of sub-modules to choose from. If you have just started your data science career, SciPy can be very helpful to guide you throughout the whole numerical computations thing.

We can see how Python programming is assisting data scientists in crunching and analyzing large and unstructured data sets. Other libraries like TensorFlow, SciKit-Learn, Eli5 are also available to assist them throughout this journey.


PANDAS referred as Python Data Analysis Library. PANDAS is another open source Python library for availing high-performance data structures and analysis tools. It is developed over the Numpy package. It contains DataFrame as its main data structure.

With DataFrame you can store and manage data from tables by performing manipulation over rows and columns. Methods like square bracket notations reduce person’s effort in data analysis tasks like square bracket notations. Here, you will get tools for accessing data in-memory data structures performing read and write tasks even if they are in multiple formats such as CSV, SQL, HDFS or excel etc.

7. PyBrain

PyBrain is another powerful modular ML library available in Python. PyBrain stands for Python Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network Library. For entry-level data scientists, it offers flexible modules and algorithms for advanced research. It has varieties for algorithms for evolution, neural networks, supervised and unsupervised learning. For real-life tasks, it has emerged as the best tool which is developed across the neural network in the kernel.

8. SciKit-Learn

Scikit-Learn is a simple tool for data analysis and mining-related tasks. It is open-source and licensed under the BSD. Anyone can access or reuse it in various contexts. SciKit is developed over the Numpy, Scipy, and Matplotlib. It is being used for classification, regression and clustering o manage spam, image recognition, drug response, stock pricing, customer segmentation etc. It also allows dimensionality reduction, model selection and pre-processing.

9. Matplotlib

This 2D plotting library of Python is very famous among data scientists for designing varieties of figures in multiple formats which is compatible across their respected platforms. One can easily use it in their Python code, IPython shells or Jupyter notebook, application servers. With Matplotlib, you can make histograms, plots, bar charts, scatter plots etc.

10. Tensorflow

This open source library was designed by Google to compute data low graphs with the empowered machine learning algorithms. It was designed to fulfill high demand for the training neural networks work. It is not just limited to the scientific computations performed by Google rater it is widely being used in the popular real-world application.

Due to its high performance and flexible architecture the deployment for all CPUs, GPUs or TPUs becomes easy task performing PC server clustering to the edge devices.

11. Seaborn

Seaborn was designed to visualize the complex statistical models. It has the potential to deliver accurate graphs such as heat maps. Seaborn was created on the concept of Matplotlib and somehow it is highly dependent on that. Minor to minor data distributions can be easily visualized through this library which is why it has become familiar among data scientists and developers.

12. Bokeh

Bokeh is one more visualization library for designing interactive plots. Just like the last one, it is also developed on matplotlib. Due to the used data-driven documents (D3.js. support it presents interactive designs in the web browser.

13. Plotly

Let’s talk about the Plotly which is one of the most famous web-based frameworks for data scientists. This toolbox offers designing of visualization models with varieties of APIs supported by multiple programing languages including Python. You can easily use interactive graphics and numerous robust accessible through its main website plot.ly. For using Plotly in your working model you need to set up available API keys properly. The accessible graphics are processed on the server side and once successfully executed they will appear on your browser screen.

14. NLTK

NLTK is pronounced as the Natural Language ToolKit. As per its name, this library is very helpful for accomplishing Natural language processing tasks. Initially, it was developed to promote the teaching models and other NLP enabled research such as the cognitive theory of artificial intelligence and linguistic models etc., which has become a successful resource in its field driving the real world innovations from artificial intelligence.

With NLTK one can perform operations like text tagging, stemming, classifications, regression, tokenization, corpus tree creation, name entities recognition, semantic reasoning, and various other complex AI tasks. Now challenging works requiring large building blocks like semantic analysis and automation or summarization has become an easier task which can be easily completed with NLTK.

15. Gensim

Gensim is an open source Python-based library which allows topic modeling and space vector computations with the implemented varieties of tools. It is compatible with the large texts making efficient operations and their in-memory processing. It uses the NumPy and SciPy modules for providing efficient and easy to handle the environment.

It uses the unstructured digital texts and processes them with the inbuilt algorithms like word2vec, hierarchical Dirichlet processes (HDP), latent Dirichlet allocation (LDA) and latent semantic analysis (LSA).

Scrapy is also pronounced as the spider bots. This library is responsible for crawling programs and retrieving of the structured data from the web applications. This open source library is written in Python. As per the name it was designed for scraping. It is the complete framework with the potential to collect data through APIs and act like a crawler.

Through it, one can write codes, reuse universal programs and create scalable crawlers for their application. Scrapy is created across the Spider class which contains the instructions for a crawler.

17. Statsmodels

This Python library is responsible for providing the data exploration modules with multiple methods to perform statistical analysis and assertions. The use of regression techniques, robust linear models, analysis models, time series and discrete choice model makes it popular among other data science libraries. It has the plotting function for statistical analysis to achieve high-performance outcomes while processing large statistical data sets.

18. Kivy

This open-source Python library provides a natural user interface which can be easily accessed over the Android, iOS, Linux or Windows. It is licensed open source under MIT. The library is very helpful in building mobile apps and multi-touch applications.

Initially, it was developed for Kivy iOS. It avails the elements like the graphics library, extensive support to hardware such as the mouse, keyboard and wide range of widgets. One can also use it as an intermediate language to create custom widgets.

19. PyQt

PyQt is a Python binding toolkit for cross-platform GUI. It is implemented as a Python plugin. PyQt is a free application which is licensed under the GNU General Public License. PyQt have almost 440 classes and more than 6000 functions to make a user’s journey easier. It includes classes for accessing SQL databases, an XML parser, active X controller classes, SVG support, and many more useful resources to reduce user’s challenges.

20. OpenCV

OpenCV is designed for driving growth of the real-time computing application development. It was created by Intel. This open-source platform is licensed under BSD and free to use for anyone. It includes 2D and 3D feature toolkits, object identification algorithms, mobile robotics, face recognition, gesture recognition, motion tracking, segmentation, SFM, AR, boosting, gradient boosting trees, Naive Bayes classifier and many other useful packages.

Even if OpenCV is written in the C++, it provides bindings in Python, Java, and Octave. This application is supported on Windows, Linux, iOS, FreeBSD.

Обзор библиотек для машинного обучения на Python


Scikit-learn [ править ]

Описание [ править ]

Scikit-learn [1] — библиотека машинного обучения на языке программирования Python с открытым исходным кодом. Содержит реализации практически всех возможных преобразований, и нередко ее одной хватает для полной реализации модели. В данной библиотеки реализованы методы разбиения датасета на тестовый и обучающий, вычисление основных метрик над наборами данных, проведение Кросс-валидация [на 28.01.19 не создан] . В библиотеке также есть основные алгоритмы машинного обучения: линейной регрессии [на 28.01.19 не создан] и её модификаций Лассо, гребневой регрессии, опорных векторов [на 28.01.19 не создан] , решающих деревьев и лесов и др. Есть и реализации основных методов кластеризации. Кроме того, библиотека содержит постоянно используемые исследователями методы работы с признаками: например, понижение размерности методом главных компонент [на 28.01.19 не создан] . Частью пакета является библиотека imblearn [2] , позволяющая работать с разбалансированными выборками и генерировать новые значения.

Примеры кода [ править ]

Линейная регрессия [ править ]

Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:

Построение и обучение модели:

Построение графика прямой, получившейся в результате работы линейной регрессии:

Логистическая регрессия [ править ]

Вывод первых трех тренировочных данных для визуализации:

Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:

Построение и обучение модели:

Перцептрон [ править ]

Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:

Построение и обучение модели:

Метрический классификатор и метод ближайших соседей [ править ]

Дерево решений и случайный лес [ править ]

Обработка естественного языка [ править ]

Вывод первых трех строк первого тренивочного файла и его класса:

Построение и обучение двух моделей. Первая на основе Байесовской классификации [на 28.01.19 не создан] , а вторая использует метод опорных векторов:

Кросс-валилация и подбор параметров [ править ]

Возьмем предыдущий пример с обработкой естественного языка и попробуем увеличить точность алгоритма за счет кросс-валидации и подбора параметров:

Метод опорных векторов (SVM) [ править ]

Разбиение датасета на тестовый и тренировочный:

Построение и обучение модели:

EM-алгоритм [ править ]

Уменьшение размерности [ править ]

Tensorflow [ править ]

Описание [ править ]

Tensorflow [3] — библиотека, разработанная корпорацией Google для работы с тензорами, используется для построения нейронных сетей. Поддержка вычислений на видеокартах имеет поддержку языка программирования C++. На основе данной библиотеки строятся более высокоуровневые библиотеки для работы с нейронными сетями на уровне целых слоев. Так, некоторое время назад популярная библиотека Keras стала использовать Tensorflow как основной бэкенд для вычислений вместо аналогичной библиотеки Theano. Для работы на видеокартах NVIDIA используется библиотека cuDNN. Если вы работаете с картинками (со сверточными нейросетями), скорее всего, придется использовать данную библиотеку.

Примеры кода [ править ]

Сверточная нейронная сеть [ править ]

Реализация сверточной нейронной сети для классификации цифр из датасета MNIST:

Keras [ править ]

Описание [ править ]

Keras [4] — библиотека для построения нейронных сетей, поддерживающая основные виды слоев и структурные элементы. Поддерживает как рекуррентные, так и сверточные нейросети, имеет в своем составе реализацию известных архитектур нейросетей (например, VGG16). Некоторое время назад слои из данной библиотеки стали доступны внутри библиотеки Tensorflow. Существуют готовые функции для работы с изображениями и текстом. Интегрирована в Apache Spark с помощью дистрибутива dist-keras. Данная библиотека позволяет на более высоком уровне работать с нейронными сетями. В качестве библиотеки для бэкенда может использоваться как Tensorflow, так и Theano.

Примеры кода [ править ]

Сверточная нейронная сеть [ править ]

Реализация сверточной нейронной сети для классификации текста:

Аналитик данных на Python

Освойте Python и делайте свою работу в несколько раз быстрее. Собирайте и обрабатывайте массивы данных, выполняйте сложные вычисления и стройте отчеты за минуты.

скидка 20% первым 20

набор на курс до 17 ноября

Записаться на курс или получить консультацию

Длительность 4 месяца

Онлайн в удобное время

Обучение на практике

Доступ к курсу навсегда

Курс идеально подойдет


Курс поможет вам автоматизировать рутинную работу с отчетами. Вы научитесь писать скрипт, который сам будет собирать и обрабатывать данные. Кроме этого, вы освоите способы презентации итоговой аналитики, получите навыки визуализации с помощью Matplotlib и Seaborn.


На курсе вы познакомитесь с ключевыми аналитическими библиотеками NumPy и Pandas, поработаете с API «Яндекс. Метрики» и Google Analytics, научитесь писать чат-боты и скрипты, которые будут выдавать готовый аудит-анализ.

Директор компании

Вы научитесь строить сквозную аналитику, автоматизируете отчеты из Google Analytics и «Яндекс.Метрики», сможете разгрузить себя и своих сотрудников для решения более важных задач.

Чему вы научитесь

Курс поможет вам решать текущие задачи по сбору, анализу и сортировке в несколько раз быстрее. В вашем распоряжении появится дополнительное время на поиск креативных решений и пути развития компании.

  • Базовые знания языка Python.
  • Автоматизация отчетности.
  • Работа с аналитическими библиотеками NumPy и Pandas.
  • Парсинг открытых данных.
  • Глубокий конкурентный анализ во «ВКонтакте».
  • Работа с базами email-рассылки.
  • Построение модели машинного обучения.
  • Визуализация данных с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn.

Записаться на курс скидка 20% первым 20 студентам

Программа курса

Программа курса содержит 14 основных блоков.

Настройка окружения и базовые знания языка Python.

Знакомство с ключевыми аналитическими библиотеками NumPy

Pandas Advanced. Составляем отчетность.

Визуализация с помощью Matplotlib и Seaborn.

Функции, файлы, базы данных.

API Google Analytics.

Парсинг сайтов на Python.

Введение в статистику. Интервальные оценки.

A/B-тестирование с помощью Python.

Кластеризация и сегментация.

Получите полную программу и индивидуальную консультацию


Алексей Никушин основатель МатеМаркетинг, ведущей конференции для аналитиков

Егор Воронков старший аналитик Билайн

Максим Керемет аналитик данных X5 Retail Group

Как проходит обучение

Вы выполняете домашние задания и открываете доступ к новому уникальному контенту по теме. Достаточно выделить 3–5 часов в неделю.


В курсе — полезные видеоуроки.

Выполняете домашнее задание

В том темпе, в котором вам удобно.

Общаетесь с наставником

Закрепляете знания и исправляете ошибки.

Защищаете дипломный проект

И дополняете им свое портфолио.

Резюме после прохождения

Аделина Ветрова Python-аналитик

Ожидаемая зарплата от 90 000

Python Язык программирования.

PyTorch Библиотека машинного обучения для языка Python.

NumPy Библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python.

Pandas Программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных.

Matplotlib Библиотека на языке Python для визуализации данных двумерной графикой.

Jupyter Notebook Командная оболочка для интерактивных вычислений.

SQL Язык управления реляционными базами данных.

Ключевые навыки:

  • Преобразование данных в табличный вид с помощью API «Яндекс.Метрики».
  • Визуализация данных с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn.
  • Подсчет ROI и LTV.
  • Работа с отчетами в API Google Analytics.
  • Beautiful Soup.
  • Парсинг веб-страниц.
  • Создание Telegram-ботов.

Диплом Skillbox

Подтверждает успешное прохождение курса «Аналитик данных на Python»

Аналитик данных на Python

Стоимость обучения

Скидка 20% первым 20

Стоимость обучения 50 000

3 250 Рассрочка без первого взноса

39 000 Для первых 20 студентов

Гарантия возврата денег в течение 14 дней

Запишитесь на курс

Дата начала: 17 ноября

Осталось: 15 мест

Мнения о курсе

Мария Жданова студентка курса «Аналитик данных на Python»

На курсе «Аналитик данных на Python» мне понравилось то, как спикер Максим Керемет преподносит информацию. Все, что он рассказывал, пригодилось в работе.

Алексей Семенов студент курса «Аналитик данных на Python»

Я прошел курс «Аналитик данных на Python», для себя отметил доступность, с которой спикеры рассказывают о сложных вещах. Уже применяю знания на практике.

Григорий Зинькевич студент курса «Аналитик данных на Python»

Я выбрал курс «Аналитик данных на Python», потому что мне нравится программирование и хочу работать в этом направлении.

Денис Калитин студент курса «Аналитик данных на Python»

Курс «Аналитик данных на Python» понадобился мне для работы. Вся информация нужная, а материалы подробные — пригодилось все. Спасибо Максиму Керемету.

О Skillbox

Максимально практическое обучение от лидеров digital-рынка. Курсы от компаний, работающих на реальных проектах.

После обучения вы можете трудоустроиться в эти компании или к партнёрам университета.

студентов учатся на наших курсах

студентов довольны преподавателями

выпускников получают карьерный рост

выпускников довольны курсом и результатом

Часто задаваемые вопросы

Я могу прийти на курс, если у меня нет опыта в программировании?

Да. Когда мы разрабатываем программу курса, то понимаем, что модули должны быть доступны всем, в том числе новичкам в профессии. Поэтому спикеры Skillbox объясняют каждую тему с самых базовых вещей, чтобы было всем было понятно.

Есть возможность по ходу обучения задавать вопросы?

Конечно. У вас будет куратор в Telegram-чате, который поможет вам разобраться с любыми трудностями в процессе обучения. Обратную связь от преподавателя вы будете получать во время проверки домашних заданий в виде комментариев и полезных советов.

Смогу ли я совмещать курсы с работой?

Да. У вас будет гибкий график, а значит вы сами сможете планировать свое время и учиться тогда, когда вам удобно.

Записаться на курс или получить консультацию

Появились вопросы по курсу?

Оставьте ваш номер телефона, и наш специалист свяжется с вами, чтобы дать подробную информацию.

г. Москва, метро Октябрьская,
Ленинский проспект, дом 6, строение 20

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Все языки программирования для начинающих