Pygame Kütüphanesi: Oyun üretimi için oluşturulmuştur. Bu kütüphane
yardımıyla interaktif şekilde bir çok oyun geliştirilmiştir.
•Numpy Kütüphanesi: Math kütüphanesini de içinde bulunduran bu
kütüphane daha karmaşık işlemlere sahip olan matematiksel sorunların
çözümünde kullanılmaktadır.
•Pandas Kütüphanesi: Python programlama dilinin en çok kullanılan
kütüphanelerinden birisidir. Veri analizi, veri temizleme, veri madenciliği ve
veri işlemede kullanılmaktadır.
•Matplotlib Kütüphanesi: Veri analizinde kullanılan ve verileri farklı grafiksel
gösterimde anlaşılabilirliğini kolaylaştırmak için kullanılmaktadır.
•Scrapy Kütüphanesi: Web üzerine yerleştirilmiş verilerin veya içeriklerin
taranmasında kullanılır.
•Pytorch Kütüphanesi: Ses tanımlama, görüntü işleme, doğal dil işleme, nesne
tanımlama veya görüntü sınıflandırma gibi bir çok alanda kullanır.
• CatBoost Kütüphanesi: Bu kütüphane sınıflama ve regresyon için
kullanılmaktadır. Yandex tarafından geliştirilmiştir.
•Pybrain Kütüphanesi: Kullanıcıların oluşturduğu algoritma ile hala güçlü ve
kullanımda olan algoritmaları test etmek ve karşılaştırmak için sunulan
alandır.
•XGBoost Kütüphanesi: Bu kütüphane bir çok veri bilimi problemlerini hızlı,
esnek, taşınabilir ve doğru şekilde çözme özelliğine sahip bir makine
öğrenmesi yöntemidir.
•Keras Kütüphanesi: Hemen hemen tüm derin öğrenme modellerinin
tanımlanması ve eğitilmesi için uygun bir yöntem aramak için sinir ağları
kullanan bir derin öğrenme kütüphanesidir.
•OpenCV Kütüphanesi: Python’da görüntü işleme, görüntü işleme değiştirme
veya tanımlama için kullanılan popüler bir kütüphanedir.
•Seaborn Kütüphanesi: İstatistiksel hesaplamalar ve veri görselleştirme
amacıyla kullanılan bir kütüphanedir.
•Speech Recognition Kütüphanesi: Bu kütüphane ses tanımla için
kullanılmaktadır.
•Bokeh Kütüphanesi: Veri görselleştirme amacıyla kullanılmaktadır.
•NLTK Kütüphanesi: Natural Language Toolkit ismi verilen bu kütüphane
doğal dil işlemede araç setleri kullanmaktadır.
•Tensorflow Kütüphanesi: Birden fazla görevin koordinasyonu için kullanılan
bir kütüphanedir.
•Plotly Kütüphanesi: R gibi istatistik temelli programlarda veya Javascript gibi
programlarda verinin görselleştirilmesi ve bu verilerden birer dashboard
(gösterge tablosu) oluşturmak amacıyla kullanılan kütüphanedir.
•Theano Kütüphanesi: Matematiksel alanda özellikle matris değerlerinin
işlenmesinde veya bu değerlerin değerlendirilmesinde kullanılan
kütüphanedir.
•SciKit-Learn Kütüphanesi: Veri işleme, küme analizi, regresyon ve bir çok
istatistiksel yöntemi içerisinde barındırmaktadır.
•StatModels Kütüphanesi: Yapılan istatistiksel çalışmalarda bu modellerin
tahminlerinin yapılması ve anlamsal olarak yapılan çalışmanın farkının
ortaya konulması için bazı istatistiksel testlerin gerçekleştirilmesi için
kullanılan bir kütüphanedir.
•Requests Kütüphanesi: Web üzerindeki kullanıcıların istemiş olduğu
özellikleri yönetmek için kullanılan “http” tabanlı bir kütüphanedir.
•Pyglet Kütüphanesi: Resim, video, müzik derlemeyi destekleyen oyun veya
multimedya uygulamalarında kullanılan bir kütüphanedir.
yardımıyla interaktif şekilde bir çok oyun geliştirilmiştir.
•Numpy Kütüphanesi: Math kütüphanesini de içinde bulunduran bu
kütüphane daha karmaşık işlemlere sahip olan matematiksel sorunların
çözümünde kullanılmaktadır.
•Pandas Kütüphanesi: Python programlama dilinin en çok kullanılan
kütüphanelerinden birisidir. Veri analizi, veri temizleme, veri madenciliği ve
veri işlemede kullanılmaktadır.
•Matplotlib Kütüphanesi: Veri analizinde kullanılan ve verileri farklı grafiksel
gösterimde anlaşılabilirliğini kolaylaştırmak için kullanılmaktadır.
•Scrapy Kütüphanesi: Web üzerine yerleştirilmiş verilerin veya içeriklerin
taranmasında kullanılır.
•Pytorch Kütüphanesi: Ses tanımlama, görüntü işleme, doğal dil işleme, nesne
tanımlama veya görüntü sınıflandırma gibi bir çok alanda kullanır.
• CatBoost Kütüphanesi: Bu kütüphane sınıflama ve regresyon için
kullanılmaktadır. Yandex tarafından geliştirilmiştir.
•Pybrain Kütüphanesi: Kullanıcıların oluşturduğu algoritma ile hala güçlü ve
kullanımda olan algoritmaları test etmek ve karşılaştırmak için sunulan
alandır.
•XGBoost Kütüphanesi: Bu kütüphane bir çok veri bilimi problemlerini hızlı,
esnek, taşınabilir ve doğru şekilde çözme özelliğine sahip bir makine
öğrenmesi yöntemidir.
•Keras Kütüphanesi: Hemen hemen tüm derin öğrenme modellerinin
tanımlanması ve eğitilmesi için uygun bir yöntem aramak için sinir ağları
kullanan bir derin öğrenme kütüphanesidir.
•OpenCV Kütüphanesi: Python’da görüntü işleme, görüntü işleme değiştirme
veya tanımlama için kullanılan popüler bir kütüphanedir.
•Seaborn Kütüphanesi: İstatistiksel hesaplamalar ve veri görselleştirme
amacıyla kullanılan bir kütüphanedir.
•Speech Recognition Kütüphanesi: Bu kütüphane ses tanımla için
kullanılmaktadır.
•Bokeh Kütüphanesi: Veri görselleştirme amacıyla kullanılmaktadır.
•NLTK Kütüphanesi: Natural Language Toolkit ismi verilen bu kütüphane
doğal dil işlemede araç setleri kullanmaktadır.
•Tensorflow Kütüphanesi: Birden fazla görevin koordinasyonu için kullanılan
bir kütüphanedir.
•Plotly Kütüphanesi: R gibi istatistik temelli programlarda veya Javascript gibi
programlarda verinin görselleştirilmesi ve bu verilerden birer dashboard
(gösterge tablosu) oluşturmak amacıyla kullanılan kütüphanedir.
•Theano Kütüphanesi: Matematiksel alanda özellikle matris değerlerinin
işlenmesinde veya bu değerlerin değerlendirilmesinde kullanılan
kütüphanedir.
•SciKit-Learn Kütüphanesi: Veri işleme, küme analizi, regresyon ve bir çok
istatistiksel yöntemi içerisinde barındırmaktadır.
•StatModels Kütüphanesi: Yapılan istatistiksel çalışmalarda bu modellerin
tahminlerinin yapılması ve anlamsal olarak yapılan çalışmanın farkının
ortaya konulması için bazı istatistiksel testlerin gerçekleştirilmesi için
kullanılan bir kütüphanedir.
•Requests Kütüphanesi: Web üzerindeki kullanıcıların istemiş olduğu
özellikleri yönetmek için kullanılan “http” tabanlı bir kütüphanedir.
•Pyglet Kütüphanesi: Resim, video, müzik derlemeyi destekleyen oyun veya
multimedya uygulamalarında kullanılan bir kütüphanedir.