데이터 과학자들이 실제로 2025 년에 사용하는 7 파이썬 통계 도구

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데이터 과학의 급속한 발전에도 불구하고, 많은 대학과 기관은 여전히 통계 분석 및보고를위한 Excel 및 SPSS와 같은 도구에 크게 의존하고 있습니다. 이 플랫폼은 수십 년 동안 목적을 달성했지만, 그들에게만 고수한다는 것은 최신 파이썬 도구가 제공하는 단순성, 힘 및 유연성을 놓치는 것을 의미합니다.

이 기사에서는 데이터 과학자들이 실제로 2025 년에 사용하는 7 가지 필수 파이썬 도구를 살펴볼 것입니다. 이러한 도구는 분석 보고서가 작성되고 통계적 문제가 해결되고 연구 논문이 작성되며 고급 데이터 분석이 수행되는 방식을 변환하고 있습니다.

7 파이썬 통계 도구

레거시 소프트웨어로 과거에 여전히 살고 있다면 파이썬이 워크 플로우를 위해 무엇을 할 수 있는지 발견해야합니다.

1. Python의 내장 통계 모듈 : 빠르고 쉬운 통계

Python의 내장 통계 모듈은 평균, 중앙값, 모드, 분산 등을 계산하기위한 간단한 기능을 제공합니다. 외부 의존성없이 빠른 통계 분석에 적합하여 소규모 데이터 세트와 기본 탐색 작업을위한 편리한 도구입니다.

import statistics as stats

2. Numpy : 수치 컴퓨팅의 기초

Numpy는 Python에서 과학 컴퓨팅의 중추입니다. 가장 널리 사용되는 패키지이며 대부분의 기계 학습 및 데이터 분석 Python 패키지는 이에 따라 달라집니다. Numpy는 강력한 배열 작업, 수학적 기능 및 임의 번호 기능을 제공하여 통계 분석 및 데이터 조작에 필수적입니다.

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3. 팬더 : 데이터 분석 및 조작은 간단하게 만들어졌습니다

Pandas는 데이터 조작 및 분석을위한 도서관입니다. 데이터 과학자로 일하는 동안 데이터를로드, 처리, 청소 및 데이터 분석을 수행하는 데 매일 사용합니다. 직관적 인 데이터 프레임 구조를 통해 Pandas는 강력한 Groupby 운영 및 내장 통계 방법을 포함한 데이터를 쉽게 청소, 변환 및 분석 할 수 있도록합니다.

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4. Scipy : 고급 통계 기능 등

Scipy는 Numpy를 기반으로하며 광범위한 고급 통계 기능, 확률 분포 및 가설 테스트 기능을 제공합니다. 파이썬에서 과학적 또는 통계 컴퓨팅을 수행하는 사람에게는 필수적입니다.

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5. StatsModels : 심층 통계 모델링

Statsmodels는 통계 모델링 및 가설 테스트를 위해 설계되었습니다. 선형 및 비선형 회귀, 시계열 분석 및 통계 테스트 도구를 제공합니다. Numpy와 Pandas는 훌륭하지만 최대한 활용하려면 간단한 선형 회귀 분석, 예측, 시계열 분석 등과 같은 작업에 스테이크 모드를 사용해야합니다.

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6. Scikit-Learn : 머신 러닝은 통계를 충족합니다

Scikit-Learn은 기계 학습을 위해 가장 인기있는 라이브러리 중 하나이지만 데이터 전처리, 기능 선택 및 모델 평가를위한 통계 도구도 제공합니다. 사용자 친화적 인 API 및 Numpy 및 Pandas와의 통합으로 다양한 워크 플로우를위한 도구가됩니다. 간단한 분석 프로젝트에서도 Scikit-Learn을 사용하여 범주 형 기능을 수치로 변환하고 데이터를 정규화하는 등을 사용합니다.

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7. Matplotlib : 통계적 통찰력 시각화

Matplotlib는 데이터 시각화를위한 표준 파이썬 라이브러리입니다. 이를 통해 광범위한 플롯 및 차트를 만들 수 있으므로 데이터의 통계 분포, 트렌드 및 관계를 쉽게 시각화 할 수 있습니다. 핵심 파이썬 패키지로서 Seaborn 및 Plotly와 같은 다른 시각화 라이브러리가 크게 의존합니다.

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최종 생각

AI의 시대에 통계 분석은 쓸모없고 멀지 않습니다. 실제로 그 어느 때보 다 중요합니다. 데이터 과학자와 분석가들은 여전히 데이터를 깊이 이해하고 결과를 해석하며 귀중한 보고서를 작성하기 위해 통계 도구에 의존합니다. AI 기반 플랫폼은 데이터 분석의 여러 측면을 자동화하고 가속화 할 수 있지만, 이러한 시스템의 중추는 전문가가 수년간 신뢰해온 시도 된 진실 된 Python 라이브러리 및 통계적 방법으로 남아 있습니다.

따라서 데이터 분석의 환경이 빠르게 변화하고 있지만 Python의 통계 도구는 여기에 있으며, 마스터하면 데이터 과학의 최전선에 서 있습니다.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자입니다. 현재 그는 컨텐츠 제작 및 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그 작성에 중점을두고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 취득했습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고있는 학생들을위한 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.