As 31 melhores bibliotecas Python para ciência de dados em 2026

Python é uma das linguagens de programação mais populares usadas em várias áreas da tecnologia, especialmente em ciência de dados e machine learning. Python é uma linguagem fácil de programar, orientada a objetos e de alto nível, com um monte de bibliotecas para vários casos de uso. Tem mais de 200.000 bibliotecas. 

Uma das razões pelas quais o Python é tão valioso para a ciência de dados é sua vasta coleção de bibliotecas de manipulação de dados, visualização de dados, machine learning e aprendizado profundo. Como o Python tem um ecossistema tão rico de bibliotecas de ciência de dados, é quase impossível falar de tudo em um único artigo. A lista das principais bibliotecas aqui se concentra em apenas cinco áreas principais:

1. Fundamentos da Ciência de Dados
2. machine learning
3. AutoML
4. Aprendizado profundo
5. Processamento de Linguagem Natural

Tem várias outras áreas que não estão nessa lista; tipo, MLOps, Big Data e Visão Computacional. A lista neste blog não segue nenhuma ordem específica e não pretende ser vista de forma alguma como um tipo de classificação.

Bibliotecas essenciais de Python para ciência de dados

1. NumPy

O NumPy é uma das bibliotecas Python de código aberto mais usadas e serve principalmente para cálculos científicos. As funções matemáticas integradas permitem cálculos super rápidos e podem lidar com dados multidimensionais e grandes matrizes. Também é usado em álgebra linear. A matriz NumPy costuma ser usada em vez das listas, porque usa menos memória e é mais prática e eficiente. 

De acordo com o site do NumPy, trata-se de um projeto de código aberto que visa possibilitar a computação numérica com Python. Foi criado em 2005 e baseado no trabalho inicial das bibliotecas Numeric e Numarray. Uma das grandes vantagens do NumPy é que ele foi lançado sob a licença BSD modificada e, portanto, sempre será gratuito para todos usarem.   

O NumPy é desenvolvido abertamente no GitHub com o consenso da comunidade NumPy e da comunidade científica Python em geral. Você pode saber mais sobre isso no nosso curso introdutório do Numpy. 

⭐ GitHub Stars: 25K | Total de downloads: 2,4 bilhões

2. Pandas

Pandas é uma biblioteca de código aberto que todo mundo usa na ciência de dados. É usado principalmente para análise, manipulação e limpeza de dados. O Pandas permite modelar dados e fazer análises de dados de forma simples, sem precisar escrever muito código. Como dizem no site deles, o pandas é uma ferramenta de análise e manipulação de dados de código aberto que é rápida, poderosa, flexível e fácil de usar. Algumas das principais características desta biblioteca incluem:

• DataFrame, que permitem uma manipulação rápida e eficiente dos dados e incluem indexação integrada;
• Várias ferramentas que permitem aos usuários gravar e ler dados entre estruturas de dados na memória e diversos formatos, incluindo arquivos Excel, arquivos de texto e CSV, formatos Microsoft, HDF5 e bancos de dados SQL;
• Corte inteligente baseado em rótulos, indexação sofisticada e subconjuntos de grandes conjuntos de dados;
• Fusão e junção de conjuntos de dados com alto desempenho;
• Um motor poderoso de agrupamento que permite a agregação ou transformação de dados, permitindo aos usuários realizar operações de divisão, aplicação e combinação em conjuntos de dados;  
• Funcionalidade de séries temporais, que permite gerar intervalos de datas e converter frequências, fazer estatísticas de janela móvel, mudar datas e atrasar. Você vai poder juntar séries temporais e criar deslocamentos de tempo específicos do domínio sem se preocupar em perder dados;
• Ideal pra trabalhar com caminhos de código críticos escritos em C ou Cython.

Começar a usar o pandas é simples e direto. Você pode conferir o curso Analisando a atividade policial com pandas do DataCamp para aprender a usar o pandas em conjuntos de dados reais.  

⭐ GitHub Stars: 41K | Total de downloads: 1,6 bilhão

3. Pólos

Enquanto o Pandas continua sendo o padrão para pequenos volumes de dados, o Polars se tornou o padrão para o processamento de dados de alto desempenho. Escrito em Rust, ele usa um mecanismo de “avaliação preguiçosa” para processar conjuntos de dados (10 GB–100 GB+) que normalmente travariam máquinas com RAM limitada. Diferente do Pandas, que faz as operações uma atrás da outra, o Polars otimiza as consultas do começo ao fim e as executa ao mesmo tempo em todos os núcleos de CPU disponíveis.

Ele foi feito pra ser uma atualização fácil pra cargas de trabalho pesadas, com uma sintaxe que geralmente é mais fácil de ler e de 10 a 50 vezes mais rápida que os DataFrame tradicionais.

Aqui está um exemplo de código para liderar uma seleção filtrada, agrupada e agregada a partir de um conjunto de dados CSV gigante:

import polars as pl

# Lazy evaluation: Nothing runs until .collect() is called
# allowing Polars to optimize the query plan beforehand
q = (
    pl.scan_csv("massive_dataset.csv")
    .filter(pl.col("category") == "Technology")
    .group_by("region")
    .agg(pl.col("sales").sum())
)

df = q.collect() # Executes in parallel

⭐ GitHub Stars: Mais de 40 mil | Status: Padrão de alto desempenho

4. Matplotlib

Matplotlib é uma biblioteca bem completa pra criar visualizações fixas, interativas e animadas em Python.  Um monte de pacotes de terceiros ampliam e melhoram as funcionalidades do Matplotlib, incluindo várias interfaces de plotagem de nível superior (Seaborn, HoloViews, ggplot, etc.).

O Matplotlib foi feito pra ser tão funcional quanto o MATLAB, com a vantagem extra de poder usar Python. Ele também tem a vantagem de ser gratuito e de código aberto. Permite ao usuário visualizar dados usando vários tipos diferentes de gráficos, incluindo, entre outros, gráficos de dispersão, histogramas, gráficos de barras, gráficos de erros e gráficos de caixa. Além disso, todas as visualizações podem ser feitas com só algumas linhas de código.

Exemplos de gráficos criados com o Matplotlib

Comece a usar o Matplotlib com este tutorial passo a passo. 

⭐ GitHub Stars: 18,7 mil | Total de downloads: 653 milhões

5. Seaborn

Outra estrutura popular de visualização de dados Python baseada em Matplotlib, o Seaborn é uma interface de alto nível para criar visuais estatísticos esteticamente atraentes e valiosos, que são essenciais para estudar e entender os dados. Essa biblioteca Python está bem ligada às estruturas de dados NumPy e pandas. O princípio fundamental por trás do Seaborn é tornar a visualização um componente essencial da análise e exploração de dados; assim, seus algoritmos de plotagem usam estruturas de dados que abrangem conjuntos de dados inteiros.

Galeria de exemplos do Seaborn

Este tutorial do Seaborn para iniciantes é um ótimo recurso para te ajudar a se familiarizar com essa biblioteca de visualização dinâmica.

⭐ GitHub Stars: 11,6 mil | Total de downloads: 180 milhões

6. Plotly

A biblioteca gráfica de código aberto super popular Plotly pode ser usada para criar visualizações de dados interativas. O Plotly é construído com base na biblioteca JavaScript Plotly (plotly.js) e pode ser usado para criar visualizações de dados baseadas na web que podem ser salvas como arquivos HTML ou exibidas em notebooks Jupyter e aplicativos web usando o Dash. 

Ele oferece mais de 40 tipos de gráficos exclusivos, como gráficos de dispersão, histogramas, gráficos de linha, gráficos de barras, gráficos de pizza, barras de erro, gráficos de caixa, eixos múltiplos, minigráficos, dendrogramas e gráficos 3D. O Plotly também oferece gráficos de contorno, que não são tão comuns em outras bibliotecas de visualização de dados.

Se você quer visualizações interativas ou gráficos tipo painel, o Plotly é uma boa alternativa ao Matplotlib e ao Seaborn. Atualmente, está disponível para uso sob a licença MIT.

Fonte da imagem

Você pode começar a dominar o Plotly hoje mesmo com este curso de visualização do Plotly. 

⭐ GitHub Stars: 14,7 mil | Total de downloads: 190 milhões

7. Scikit-Learn

Os termos machine learning e scikit-learn são inseparáveis. O Scikit-learn é uma das bibliotecas de machine learning mais usadas em Python. Feita com NumPy, SciPy e Matplotlib, é uma biblioteca Python de código aberto que pode ser usada comercialmente com a licença BSD.  É uma ferramenta simples e eficiente para tarefas de análise preditiva de dados. 

Lançado inicialmente em 2007 como um projeto do Google Summer of Code, o Scikit-learn é um projeto comunitário; no entanto, subsídios institucionais e privados ajudam a garantir sua sustentabilidade.

A melhor coisa sobre o scikit-learn é que ele é super fácil de usar.

import numpy as np

from sklearn import datasets, linear_model

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# Load the diabetes dataset

diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)

# Use only one feature

diabetes_X = diabetes_X[:, np.newaxis, 2]

# Split the data into training/testing sets

diabetes_X_train = diabetes_X[:-20]

diabetes_X_test = diabetes_X[-20:]

# Split the targets into training/testing sets

diabetes_y_train = diabetes_y[:-20]

diabetes_y_test = diabetes_y[-20:]

# Create linear regression object

regr = linear_model.LinearRegression()

# Train the model using the training sets

regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train)

# Make predictions using the testing set

diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test)

Crédito: Código copiado da documentação oficial do scikit-learn.

Source 

Você pode experimentar o scikit-learn por conta própria com este tutorial introdutório ao scikit-learn. 

⭐ GitHub Stars: 57K | Total de downloads: 703 milhões

8. Streamlit

Já se foram os dias em que os cientistas de dados só entregavam relatórios PDF estáticos. O Streamlit transforma scripts Python em aplicativos web interativos e compartilháveis em poucos minutos. Não precisa saber nada de HTML, CSS ou JavaScript. É muito usado em 2025 pra criar ferramentas internas, protótipos de painéis e demonstrações de modelos interativos pra quem está interessado.

Com chamadas simples de API como st.write() e st.slider(), você pode criar um front-end que reage às mudanças de dados em tempo real, fazendo a ponte entre a análise e a engenharia.

⭐ GitHub Stars: Mais de 42 mil | Status: Essencial para a entrega

9. Pydantic

Originalmente uma ferramenta de desenvolvimento web, o Pydantic agora é um dos pilares da pilha de IA. Ele faz a validação de dados e gerencia as configurações usando anotações de tipo Python. Na era dos LLMs, é super importante garantir que os dados (e os resultados dos modelos) correspondam exatamente a um esquema específico.

O Pydantic é o motor que alimenta bibliotecas como LangChain e Hugging Face, garantindo que as saídas JSON confusas dos modelos de IA sejam transformadas em objetos Python estruturados e válidos que não vão danificar seu código downstream.

⭐ GitHub Stars: Mais de 26 mil | Status: Infraestrutura crítica

Bibliotecas Python para machine learning 

10. LightGBM

O LightGBM é uma biblioteca de código aberto super popular que usa algoritmos baseados em árvores para aumentar o gradiente. Tem as seguintes vantagens:

• Treino mais rápido e mais eficiente
• Menos uso de memória
• Maior precisão
• Suporte para aprendizagem paralela, distribuída e por GPU
• Capaz de lidar com dados em grande escala

Pode ser usado tanto para tarefas de classificação supervisionada quanto para tarefas de regressão. Você pode conferir a documentação oficial ou o GitHub deles para saber mais sobre essa incrível estrutura.

⭐ GitHub Stars: 15,8 mil | Total de downloads: 162 milhões

11. XGBoost

O XGBoost é outra biblioteca de reforço de gradiente distribuído muito usada, criada para ser portátil, flexível e eficiente. Permite a implementação de algoritmos de machine learning dentro da estrutura de reforço de gradiente. O XGBoost oferece árvores de decisão com reforço de gradiente (GBDT), um reforço paralelo de árvores que dá soluções rápidas e precisas para muitos problemas de ciência de dados. O mesmo código funciona nos principais ambientes distribuídos (Hadoop, SGE, MPI) e pode resolver vários problemas.

O XGBoost ficou bem popular nos últimos anos porque ajudou pessoas e equipes a ganhar praticamente todas as competições de dados estruturados do Kaggle. As vantagens do XGBoost incluem:

• Uma base de usuários grande e que não para de crescer
• Pode ser usado em várias aplicações, como regressão, classificação e ranking.
• Funciona com todas as plataformas OS X, Windows e Linux.
• Integração na nuvem
• Usado na produção por muitas organizações

O XGBoost foi desenvolvido e é mantido por membros ativos da comunidade e está licenciado para uso sob a licença Apache. Este tutorial do XGBoost é um ótimo recurso se você quiser saber mais. 

⭐ GitHub Stars: 25,2 mil | Total de downloads: 179 milhões

12. CatBoost

Catboost é uma biblioteca rápida, escalável e de alto desempenho para reforço de gradiente em árvores de decisão, usada para classificação, regressão e outras tarefas de machine learning para Python, R, Java e C++. Ele suporta cálculos em CPU e GPU.

Como sucessor do algoritmo MatrixNet, é muito usado para tarefas de classificação, previsão e recomendações. Graças ao seu caráter universal, pode ser aplicado em uma ampla gama de áreas e a uma variedade de problemas.

As vantagens do CatBoost, de acordo com o repositório deles, são:

• Desempenho superior em muitos conjuntos de dados quando comparado com outras bibliotecas de árvores de decisão com reforço de gradiente  
• A melhor velocidade de previsão da categoria
• Suporte para características numéricas e categóricas
• Ótimo suporte para GPU
• Ferramentas de visualização incluídas
• Treinamento distribuído eficiente e reproduzível com Apache Spark e CLI

⭐ GitHub Stars: 7,5 mil | Total de downloads: 53 milhões

13. Modelos estatísticos

O Statsmodels oferece classes e funções que permitem aos usuários estimar vários modelos estatísticos, fazer testes estatísticos e explorar dados estatísticos.  Depois, aparece uma lista completa de estatísticas de resultados para cada estimador. A precisão dos resultados pode então ser testada em relação aos pacotes estatísticos existentes. 

A maioria dos resultados dos testes na biblioteca foi verificada com pelo menos um outro pacote estatístico: R, Stata ou SAS. Algumas características do statsmodels são:

• Tem funções avançadas para testes estatísticos e modelagem que não estão disponíveis em bibliotecas numéricas como NumPy ou SciPy.
• Regressão linear.
• Regressão logística.
• Análise de séries temporais.
• Funciona com DataFrames.
• O método de análise estatística está mais alinhado com a linguagem de programação R, tornando-a uma biblioteca adequada para cientistas de dados que já estão familiarizados com R e que desejam fazer a transição para Python.

Este curso introdutório sobre modelos estatísticos é um excelente ponto de partida se você quiser aprender mais. 

⭐ GitHub Stars: 9,2 mil | Total de downloads: 161 milhões

14. RAPIDS.AI cuDF e cuML

O conjunto de bibliotecas de software de código aberto RAPIDS executa pipelines completos de ciência de dados e análise inteiramente em GPUs. Ele se adapta perfeitamente desde estações de trabalho com GPU até servidores com várias GPUs e clusters com vários nós com o Dask. O projeto tem o apoio da NVIDIA e também conta com o Numba, o Apache Arrow e vários outros projetos de código aberto.

O cuDF é uma biblioteca GPU DataFrame usada para carregar, juntar, agregar, filtrar e manipular dados. Foi desenvolvido com base no formato de memória colunar encontrado no Apache Arrow. Ele oferece uma API parecida com a do pandas, que os engenheiros e cientistas de dados já conhecem, o que permite que eles acelerem seus fluxos de trabalho sem precisar se preocupar com os detalhes da programação CUDA.

O cuML é um conjunto de bibliotecas que implementa algoritmos de machine learning e funções matemáticas primitivas que compartilham APIs compatíveis com outros projetos RAPIDS. Isso permite que cientistas de dados, pesquisadores e engenheiros de software executem tarefas tradicionais de ML tabular em GPUs sem se aprofundar nos detalhes da programação CUDA. A API Python do cuML geralmente corresponde à API scikit-learn.

15. Optuna

Essa estrutura de otimização de hiperparâmetros de código aberto é usada principalmente para automatizar pesquisas de hiperparâmetros. Ele usa loops, condicionais e sintaxe Python pra procurar automaticamente os hiperparâmetros ideais e pode pesquisar em espaços grandes e eliminar tentativas sem futuro pra resultados mais rápidos. O melhor de tudo é que é fácil fazer a paralelização e a escalabilidade em grandes conjuntos de dados. 

Principais recursos, de acordo com o repositório GitHub:

• Arquitetura leve, versátil e independente de plataforma
• Espaços de pesquisa Python
• Algoritmos de otimização eficientes
• Paralelização fácil
• Visualização rápida

⭐ GitHub Stars: 9,1 mil | Total de downloads: 18 milhões

Bibliotecas Python de machine learning de máquina (AutoML)

16. PyCaret

Essa biblioteca de machine learning de código aberto super popular automatiza fluxos de trabalho de machine learning em Python usando pouquíssimo código. É uma ferramenta completa para gerenciamento de modelos e machine learning que pode acelerar bastante o ciclo de experimentos.

Comparado com outras bibliotecas de machine learning de código aberto, o PyCaret oferece uma solução de baixo código que pode substituir centenas de linhas de código por apenas algumas. Isso torna as experiências exponencialmente rápidas e eficientes. 

O PyCaret está disponível para uso sob a licença MIT. Pra saber mais sobre o PyCaret, dá uma olhada na documentação oficial ou no repositório GitHub deles, ou confere esse tutorial introdutório do PyCaret. 

Exemplo de fluxo de trabalho do modelo em PyCaret - Fonte

⭐ GitHub Stars: 8,1 mil | Total de downloads: 3,9 milhões

17. H2O

H2O é uma plataforma de machine learning e análise preditiva que permite a construção de modelos de machine learning em big data. Ele também facilita a produção desses modelos em um ambiente empresarial.

O código principal do H2O é escrito em Java. Os algoritmos usam a estrutura Java Fork/Join para multithreading e são implementados sobre a estrutura distribuída Map/Reduce da H2O.  

O H2O é licenciado sob a Licença Apache, Versão 2.0, e está disponível para as linguagens Python, R e Java. Para saber mais sobre o H2O AutoML, dá uma olhada na documentação oficial deles.

⭐ GitHub Stars: 10,6 mil | Total de downloads: 15,1 milhões

18. Auto-sklearn

O Auto-sklearn é um kit de ferramentas de machine learning automatizado e um substituto legal para o modelo scikit-learn. Ele faz o ajuste de hiperparâmetros e a seleção de algoritmos automaticamente, economizando um tempão para quem trabalha com machine learning. Seu design mostra os avanços recentes em metaaprendizagem, construção de conjuntos e otimização bayesiana. 

Criado como um complemento para o scikit-learn, o auto-sklearn usa um procedimento de pesquisa de otimização bayesiana para identificar o pipeline de modelos com melhor desempenho para um determinado conjunto de dados.

É super fácil usar o auto-sklearn, e ele pode ser usado tanto para tarefas de classificação supervisionada quanto para tarefas de regressão.

import autosklearn.classification

cls = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier()

cls.fit(X_train, y_train)

predictions = cls.predict(X_test)

Fonte: Exemplo tirado da documentação oficial do auto-sklearn.

Pra saber mais sobre o auto-sklearn, dá uma olhada no repositório GitHub deles.

⭐ GitHub Stars: 7,3 mil | Total de downloads: 675K

19. FLAML

FLAML é uma biblioteca leve de Python que identifica automaticamente modelos precisos de machine learning. Ele escolhe os alunos e os hiperparâmetros automaticamente, economizando um monte de tempo e esforço para quem trabalha com machine learning. De acordo com o repositório GitHub, algumas funcionalidades do FLAML são:

• Para tarefas de classificação e regressão, o FLAML consegue achar rapidinho modelos de qualidade com poucos recursos computacionais. 
• Ele suporta redes neurais profundas, bem como modelos clássicos de machine learning. 
• É fácil de personalizar ou ampliar. 
• Ele suporta ajuste automático rápido, capaz de lidar com restrições complexas e parada antecipada.  

Com só três linhas de código, você consegue um estimador no estilo scikit-learn com esse motor AutoML rápido. 

from flaml import AutoML

automl = AutoML()

automl.fit(X_train, y_train, task="classification")

Fonte: Exemplo tirado do repositório oficial do GitHub

⭐ GitHub Stars: 3,5 mil | Total de downloads: 456K

20. AutoGluon

Enquanto outras bibliotecas AutoML se concentram na velocidade, o AutoGluon (desenvolvido pela Amazon) se concentra na robustez e na precisão de ponta. É famoso pela sua estratégia de “montagem em camadas múltiplas”, que muitas vezes permite superar os modelos ajustados por humanos em benchmarks de dados tabulares.

Ele suporta não só dados tabulares, mas também problemas multimodais. Isso quer dizer que você pode treinar um único preditor em um conjunto de dados com colunas de texto, imagens e números ao mesmo tempo, sem precisar fazer engenharia de recursos complicada.

O trecho de código a seguir mostra a sintaxe do AutoGluon:

from autogluon.tabular import TabularPredictor
predictor = TabularPredictor(label='class').fit(train_data)
# AutoGluon automatically trains, tunes, and ensembles multiple models

⭐ GitHub Stars: Mais de 10 mil | Status: Precisão de primeira

Bibliotecas Python para Deep Learning

21. TensorFlow

O TensorFlow é uma biblioteca de código aberto super popular para cálculos numéricos de alto desempenho, desenvolvida pela equipe Google Brain do Google, e é um dos pilares na área de pesquisa de aprendizado profundo.  

Como tá no site oficial, o TensorFlow é uma plataforma de código aberto completa pra machine learning. Oferece uma ampla e versátil variedade de ferramentas, bibliotecas e recursos comunitários para pesquisadores e desenvolvedores de machine learning. 

Algumas das características do TensorFlow que o tornaram uma biblioteca de deep learning popular e amplamente utilizada:

• Os modelos podem ser desenvolvidos facilmente.
• Cálculos numéricos complexos são possíveis de forma escalável.
• O TensorFlow tem várias APIs e oferece APIs estáveis de baixo e alto nível em Python e C. 
• Fácil implementação e computação usando CPU e GPU. 
• Tem modelos e conjuntos de dados pré-treinados.
• Modelos pré-treinados para celulares, dispositivos integrados e produção.
• Tensorboard, um kit que usa o kit de ferramentas de visualização do TensorFlow para registrar e programar experimentos e treinamento de modelos.
• Compatível com Keras - uma API de alto nível do TensorFlow.

Pra saber mais sobre o TensorFlow, dá uma olhada no guia oficial deles ou no repositório GitHub, ou tenta usar você mesmo seguindo este tutorial passo a passo do TensorFlow.

⭐ GitHub Stars: 180 mil | Total de downloads: 384 milhões

22. PyTorch

O PyTorch é uma estrutura de machine learning que acelera bastante a jornada desde a prototipagem da pesquisa até a implantação da produção. É uma biblioteca de tensores otimizada para aprendizado profundo usando GPUs e CPUs, e é vista como uma alternativa ao TensorFlow. Com o tempo, a popularidade do PyTorch cresceu e passou o TensorFlow nas tendências do Google. 

Foi desenvolvido e é mantido pelo Facebook e está atualmente disponível para uso sob a licença BSD.

De acordo com o site oficial, as principais características do PyTorch são:

• Ele faz a transição perfeita entre os modos eager e graph com o TorchScript e acelera o caminho para a produção com o TorchServe.
• Ele oferece treinamento distribuído escalável e otimização de desempenho em pesquisa, e a produção é possibilitada pelo backend torch.distributed.
• Um rico ecossistema de ferramentas e bibliotecas amplia o PyTorch e dá suporte ao desenvolvimento em visão computacional, NLP e outras áreas.
• Suporte completo nas principais plataformas de nuvem 

Fonte

⭐ GitHub Stars: 74K | Total de downloads: 119 milhões

23. FastAI

FastAI é uma biblioteca de deep learning que oferece aos usuários componentes de alto nível que podem gerar resultados de última geração sem esforço. Também inclui componentes de baixo nível que podem ser trocados para desenvolver novas abordagens. O objetivo é fazer essas duas coisas sem comprometer muito a facilidade de uso, a flexibilidade ou o desempenho. 

Características:

• Um sistema de despacho de tipos para Python junto com uma hierarquia semântica de tipos para tensores.
• Uma biblioteca de visão computacional otimizada para GPU que é totalmente extensível usando Python puro.
• Um otimizador que refatora as funcionalidades comuns dos otimizadores modernos em duas partes básicas, permitindo que os algoritmos de otimização sejam implementados em 4 a 5 linhas de código.
• Um sistema de retorno de chamada bidirecional que consegue acessar e alterar qualquer componente do modelo, dos dados ou do otimizador em qualquer momento do treinamento.

Pra saber mais sobre o projeto, dá uma olhada na documentação oficial deles.

⭐ GitHub Stars: 25,1 mil | Total de downloads: 6,1 milhões

24. Keras

Keras é uma API de deep learning feita para pessoas, não para máquinas. O Keras segue as melhores práticas para reduzir a carga cognitiva: oferece APIs consistentes e simples, minimiza o número de ações do usuário necessárias para casos de uso comuns e fornece mensagens de erro claras e acionáveis. O Keras é tão intuitivo que o TensorFlow adotou o Keras como sua API padrão na versão TF 2.0. 

O Keras oferece um jeito mais simples de expressar redes neurais e também inclui algumas das melhores ferramentas para desenvolver modelos, processar conjuntos de dados, visualizar gráficos e muito mais.

Características:

• Funciona bem tanto na CPU quanto na GPU.
• Ele suporta quase todos os modelos de redes neurais, incluindo convolucionais, de incorporação, de agrupamento, recorrentes, etc. Esses modelos também podem ser combinados para formar modelos cada vez mais complexos.
• O Keras, por ser modular, é super expressivo, flexível e ideal para pesquisas inovadoras.
• É super fácil de depurar e explorar.

Pra saber mais sobre o Keras, dá uma olhada na documentação oficial deles ou faz esse curso introdutório: Aprendizado profundo com Keras.

⭐ GitHub Stars: 60,2 mil | Total de downloads: 163 milhões

25. PyTorch Lightning

O PyTorch Lightning oferece uma interface de alto nível para o PyTorch. Sua estrutura leve e de alto desempenho pode organizar o código PyTorch para separar a pesquisa da engenharia, tornando os experimentos de deep learning mais fáceis de entender e reproduzir. Foi desenvolvido para criar modelos de deep learning escaláveis que podem ser executados perfeitamente em hardware distribuído.

De acordo com o site oficial, o PyTorch Lightning foi feito pra você poder dedicar mais tempo à pesquisa e menos à engenharia. Uma refatoração rápida vai te ajudar a:

• Execute seu código em qualquer hardware.
• Desempenho do perfil e gargalos. 
• Verificação do modelo.
• Tem precisão de 16 bits.
• Execute o treinamento distribuído.

Pra saber mais sobre essa biblioteca, dá uma olhada no site oficial dela.

⭐ GitHub Stars: 25,6 mil | Total de downloads: 18,2 milhões

26. JAX

JAX é uma biblioteca de computação numérica de alto desempenho desenvolvida pelo Google. Enquanto o PyTorch é o padrão fácil de usar, o JAX é o “carro de Fórmula 1” usado por pesquisadores (incluindo a DeepMind) que precisam de velocidade extrema. Permite que o código NumPy seja compilado automaticamente para rodar em aceleradores (GPUs/TPUs) via XLA (Algebra Linear Acelerada).

A capacidade de fazer diferenciação automática em funções nativas do Python faz dele um dos favoritos para desenvolver novos algoritmos do zero, principalmente em modelagem generativa e simulações físicas.

⭐ GitHub Stars: Mais de 35 mil | Status: Padrão de pesquisa

Bibliotecas Python para processamento de linguagem natural

27. spaCy

O spaCy é uma biblioteca de processamento de linguagem natural de código aberto e de nível industrial em Python. O spaCy é ótimo para tarefas de extração de informações em grande escala. Foi escrito do zero em Cython, com gerenciamento cuidadoso da memória. O spaCy é a biblioteca ideal para usar se o seu aplicativo precisa processar grandes volumes de dados da web.  

Características:

• O spaCy suporta processamento por CPU e GPU.
• Oferece suporte para mais de 66 idiomas
• Tem 73 pipelines treinados para 22 idiomas
• Aprendizado multitarefa com transformadores pré-treinados, como o BERT
• Vetores de palavras pré-treinados
• Velocidade de última geração
• Sistema de treinamento pronto para produção
• Componentes para reconhecimento de entidades nomeadas, marcação de partes do discurso, análise de dependências, segmentação de frases, classificação de textos, lematização, análise morfológica, ligação de entidades e muito mais.
• Suporte para modelos personalizados do TensorFlow e PyTorch 
• Visualizadores integrados para sintaxe e NER
• Fácil gerenciamento de pacotes, implantação e fluxo de trabalho de modelos

Pra saber mais sobre o spaCy, dá uma olhada no site oficial deles ou no repositório GitHub. Você também pode se familiarizar rapidamente com as funcionalidades usando esta prática folha de dicas do spaCY.  

⭐ GitHub Stars: 28K | Total de downloads: 81 milhões

28. Transformadores Hugging Face abraçados

Hugging Face Transformers é uma biblioteca de código aberto da Hugging Face. Os transformadores permitem que as APIs baixem e treinem facilmente modelos pré-treinados de última geração. Usar modelos pré-treinados pode reduzir seus custos de computação, pegada de carbono e economizar tempo, já que você não precisa treinar um modelo do zero. Os modelos são adequados para uma variedade de modalidades, incluindo:

• Texto: classificar texto, extrair informações, responder perguntas, traduzir, resumir e até mesmo gerar texto em mais de 100 idiomas.
• Imagens: classificação de imagens, detecção de objetos e segmentação.
• Áudio: reconhecimento de voz e classificação de áudio.
• Multimodal: resposta a perguntas em tabelas, reconhecimento óptico de caracteres, extração de informações de documentos digitalizados, classificação de vídeos e resposta a perguntas visuais.

A biblioteca de transformadores dá suporte à integração perfeita entre três das bibliotecas de deep learning mais populares: PyTorch, TensorFlow e JAX. Você pode treinar seu modelo em três linhas de código em uma estrutura e carregá-lo para inferência com outra. A arquitetura de cada transformador é definida dentro de um módulo Python independente, tornando-os facilmente personalizáveis para experimentos e pesquisas.

A biblioteca está disponível para uso sob a Licença Apache 2.0.

Pra saber mais sobre transformadores, dá uma olhada no site oficial deles ou no repositório GitHub e confere nosso tutorial sobre como usar Transformers e Hugging Face. 

Fonte

⭐ GitHub Stars: 119K | Total de downloads: 62 milhões

29. LangChain

LangChain é a estrutura de orquestração padrão da indústria para Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs). Isso permite que os desenvolvedores “encadeiem” diferentes componentes, por exemplo, conectando um LLM (como o GPT 5.2) a outras fontes de computação ou conhecimento.

Ele simplifica a complexidade de trabalhar com prompts, permitindo que você crie facilmente “Agentes” que podem usar ferramentas (como uma calculadora, Pesquisa Google ou um REPL Python) para resolver problemas de raciocínio com várias etapas.

from langchain.chains import LLMChain
# Example: Creating a chain that takes user input and formats it 
# before sending to an LLM
chain = prompt | llm | output_parser
result = chain.invoke({"topic": "Data Science"})

⭐ GitHub Stars: 123 mil+ | Status: GenAI Essential

30. LlamaIndex

Enquanto o LangChain cuida do raciocínio, o LlamaIndex cuida dos dados. É a estrutura líder para RAG (Geração Aumentada por Recuperação). É especialista em pegar, indexar e recuperar seus dados pessoais (PDFs, bancos de dados SQL, planilhas Excel) para que os LLMs possam responder perguntas sobre eles com precisão.

Em 2025, “conversar com seus documentos” é um requisito padrão nos negócios, e o LlamaIndex oferece estruturas de dados otimizadas para tornar isso eficiente e sem alucinações.

⭐ GitHub Stars: Mais de 35 mil | Status: Padrão RAG

31. ChromaDB

Para fazer com que os LLMs “lembrem” as informações, você precisa de um banco de dados vetorial. O ChromaDB é um banco de dados vetorial de código aberto e nativo de IA que virou o padrão para desenvolvedores Python. Ele lida com a complexidade de incorporar texto (transformar palavras em listas de números) e armazená-las para pesquisa semântica.

Diferente dos bancos de dados SQL tradicionais que procuram palavras-chave exatas, o ChromaDB te deixa fazer consultas por significado, o que o torna o backend de memória de longo prazo para aplicativos modernos de IA.

⭐ GitHub Stars: Mais de 25 mil | Status: Padrão de armazenamento de vetores

Escolhendo a melhor biblioteca Python

Escolher a biblioteca Python certa para suas tarefas de ciência de dados, machine learning ou processamento de linguagem natural é uma decisão importante que pode afetar bastante o sucesso dos seus projetos. Com uma grande variedade de bibliotecas disponíveis, é essencial pensar em vários fatores para fazer uma escolha certa. Aqui estão algumas considerações importantes para te ajudar:

1. Requisitos do projeto

• Defina seus objetivos: Defina claramente os objetivos do seu projeto. Identifique as tarefas específicas, como manipulação de dados, visualização, machine learning ou processamento de linguagem natural, que seu projeto envolve.
• Entenda o escopo: Pense no tamanho do seu projeto. Algumas bibliotecas são ótimas em áreas específicas, então é super importante combinar suas necessidades com os pontos fortes de uma biblioteca.

2. Facilidade de uso e curva de aprendizado

• Interfaces fáceis de usar: Veja como é fácil usar cada biblioteca. Bibliotecas com APIs intuitivas, documentação abrangente e uma comunidade solidária podem facilitar um processo de desenvolvimento mais tranquilo.
• Recursos de aprendizagem: Dá uma olhada na disponibilidade de tutoriais, cursos e fóruns da comunidade para cada biblioteca. Bibliotecas com muitos recursos educacionais podem ajudar a acelerar o aprendizado.

3. Apoio da comunidade

• Comunidade ativa: Uma comunidade animada e ativa é sinal de uma biblioteca saudável e bem cuidada. Pense no número de colaboradores, na frequência das atualizações e na capacidade de resposta às perguntas da comunidade.
• Atividade no GitHub: Dá uma olhada nos repositórios do GitHub pra ver os commits, problemas e discussões mais recentes. Um repositório GitHub ativo geralmente mostra que o desenvolvimento está rolando e que a galera está envolvida.

4. Desempenho e escalabilidade

• Escalabilidade: Pense na escalabilidade da biblioteca para lidar com grandes conjuntos de dados ou cálculos complexos. Algumas bibliotecas são otimizadas para desempenho e podem ser dimensionadas de forma eficiente com o aumento do tamanho dos dados.

5. Integração com o ecossistema

• Compatibilidade: Certifique-se de que a biblioteca escolhida se integra perfeitamente à sua pilha de tecnologia existente. A compatibilidade com outras bibliotecas, estruturas ou ferramentas que você planeja usar é essencial para um fluxo de trabalho coeso.

6. Considerações legais e sobre licenças

• Licenciamento: Entenda os termos de licença de cada biblioteca. Certifique-se de que a licença esteja de acordo com os requisitos do seu projeto e com quaisquer considerações legais que sua organização possa ter.

7. Feedback e reputação da comunidade

• Avaliações e depoimentos: Procure por avaliações e depoimentos de outros desenvolvedores e cientistas de dados que já usaram as bibliotecas. Esse feedback direto pode ajudar a entender melhor como as bibliotecas são usadas na prática.

8. Manutenção e atualizações contínuas

• Atualizações recentes: Dá uma olhada em quando a biblioteca foi atualizada pela última vez. Atualizações regulares mostram que a manutenção e as melhorias estão sempre rolando. Evite usar bibliotecas que não são mais atualizadas.

9. Referências de desempenho

• Benchmarking: Dá uma olhada nos benchmarks de desempenho das bibliotecas, principalmente se o desempenho for um fator importante no seu projeto. Os benchmarks podem te ajudar a comparar a velocidade e a eficiência de diferentes bibliotecas.

10. Consideração de desenvolvimentos futuros

• Roteiro: Dá uma olhada no roteiro ou nos planos de desenvolvimento futuro de cada biblioteca. Escolher uma biblioteca com uma visão clara para melhorias futuras garante suporte a longo prazo para seus projetos.

Ao avaliar cuidadosamente esses fatores, você pode tomar uma decisão informada ao escolher bibliotecas Python para seus projetos de ciência de dados ou machine learning. Lembre-se de que a melhor biblioteca para o seu projeto depende dos requisitos específicos e dos objetivos que você quer alcançar.

Para dar o pontapé inicial na sua carreira em ciência de dados, siga o programa de Cientista de Dados em Python.