🎓 Лучшие библиотеки Python для Data Science — от данных до предсказаний

Ты когда-нибудь задумывался, на чём держится вся магия Data Science?
На библиотеках Python. Мощные, гибкие и почти безграничные — они превращают код в инсайты, а данные в решения.

📦 Вот что стоит изучить, если хочешь прокачаться в аналитике и ML:

🖍 Reinforcement Learning
Позволь алгоритмам учиться на действиях и ошибках.
🧠 OpenAI Gym — отличная точка входа в мир умных агентов и ИИ.

🧮 Feature Engineering
Сырые данные — это только начало.
🔧 Featuretools помогает автоматически преобразовывать их в ценные признаки для моделей.

👨‍💻 Machine Learning & AI
Прогнозы, классификация, кластеризация — всё это проще с
⚙️ Scikit-Learn, TensorFlow, XGBoost.

📈 Анализ и подготовка данных
➡️ Pandas и NumPy — мастхэв для каждого дата-сайентиста.
С ними хаос превращается в порядок.

📊 Визуализация данных
Когда числа — это не всё.
✍️ Matplotlib, Seaborn, Plotly оживляют отчёты, графики и дашборды.

🗣 Обработка текста (NLP)
Работа с естественным языком?
📚 NLTK, SpaCy и Transformers помогут машине "понять" человеческую речь.

⚙️ Data Engineering & ETL
Управляй потоками данных, как профи.
⛓️ Airflow, Luigi и DVC — чтобы не утонуть в пайплайнах.

📆 Time Series & Forecasting
Прогнозы на основе истории.
📊 Statsmodels, Prophet, tsfresh — для анализа временных рядов.

💥 Big Data & Распределённые вычисления
Когда данные уже не помещаются в оперативку:
🔥 PySpark, Dask и Modin — мощь распределённого анализа.

🔐 Безопасность данных
🛡 Обеспечь приватность и соответствие требованиям
— от Diffprivlib до инструментов для очистки и защиты.

📉 Anomaly Detection
Найди выбросы до того, как они станут проблемой.
🚨 PyOD и другие библиотеки выявят аномалии в потоке данных.

🚀 Data Science — это не про магию, а про инструменты.
И Python — твой главный союзник.

📂 Сохраняй, чтобы не потерять!

#cheatsheet #python #doc