2026’da Veri Bilimi için En İyi 31 Python Kütüphanesi

Python, özellikle veri bilimi ve makine öğrenmesi alanlarında, çeşitli teknoloji disiplinlerinde en popüler programlama dillerinden biridir. Python; çok sayıda kullanım durumu için geniş bir kütüphane koleksiyonuna sahip, nesne yönelimli, yüksek seviyeli ve kolay kodlanabilir bir dil sunar. 200.000’in üzerinde kütüphanesi vardır. 

Python’ın veri bilimi için bu kadar değerli olmasının nedenlerinden biri, veri işleme, veri görselleştirme, makine öğrenmesi ve derin öğrenme kütüphanelerinin geniş yelpazesidir. Python’ın veri bilimi kütüphaneleri ekosistemi bu kadar zengin olduğundan, her şeyi tek bir yazıda kapsamaya çalışmak neredeyse imkânsızdır. Buradaki en iyi kütüphaneler listesi yalnızca beş ana alana odaklanır:

1. Veri Biliminin Temel Taşları
2. Makine Öğrenmesi
3. AutoML
4. Derin Öğrenme
5. Doğal Dil İşleme

Bu listede yer verilmeyen başka pek çok alan vardır; örneğin MLOps, Büyük Veri ve Bilgisayarla Görü. Bu blogdaki liste belirli bir sırayı takip etmez ve herhangi bir şekilde bir sıralama olarak görülmesi amaçlanmamıştır.

Veri Bilimi için Temel Python Kütüphaneleri

1. NumPy

NumPy, en yaygın kullanılan açık kaynaklı Python kütüphanelerinden biridir ve ağırlıklı olarak bilimsel hesaplama için kullanılır. Yerleşik matematiksel işlevleri sayesinde son derece hızlı hesaplama yapabilir; çok boyutlu verileri ve büyük matrisleri destekler. Doğrusal cebirde de kullanılır. NumPy Array’ler, daha az bellek kullanmaları ve daha kullanışlı ve verimli olmaları nedeniyle çoğu zaman listelere tercih edilir. 

NumPy’nin web sitesine göre, Python ile sayısal hesaplamayı mümkün kılmayı amaçlayan bir açık kaynak projedir. 2005’te oluşturulmuştur ve Numeric ile Numarray kütüphanelerinin erken dönem çalışmalarının üzerine inşa edilmiştir. NumPy’nin büyük avantajlarından biri, değiştirilmiş BSD lisansı altında yayımlanmış olması ve bu sayede herkes için daima ücretsiz kalacak olmasıdır.   

NumPy, GitHub üzerinde, NumPy ve geniş bilimsel Python topluluğunun mutabakatıyla açık şekilde geliştirilir. Hakkında daha fazla bilgiyi giriş niteliğindeki Numpy kursumuzda bulabilirsiniz. 

⭐ GitHub Yıldızı: 25K | Toplam İndirme: 2,4 milyar

2. Pandas

Pandas, veri biliminde yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir kütüphanedir. Başlıca veri analizi, veri işleme ve veri temizleme için kullanılır. Pandas, çok fazla kod yazma ihtiyacı olmadan basit veri modelleme ve veri analizi işlemlerine olanak tanır. Web sitelerinde belirtildiği üzere, pandas hızlı, güçlü, esnek ve kullanımı kolay bir açık kaynak veri analizi ve işleme aracıdır. Bu kütüphanenin bazı temel özellikleri şunlardır:

• Hızlı ve verimli veri işleme sağlayan, entegre indeksleme içeren DataFrame’ler;
• Kullanıcıların bellek içi veri yapıları ile Excel dosyaları, metin ve CSV dosyaları, Microsoft, HDF5 formatları ve SQL veritabanları dâhil çeşitli formatlar arasında veri yazıp okumasını sağlayan çeşitli araçlar;
• Etiket tabanlı akıllı dilimleme, gelişmiş indeksleme ve büyük veri kümelerinin alt kümelenmesi;
• Yüksek performanslı birleştirme ve bir araya getirme işlemleri;
• Veri kümeleri üzerinde böl-uygula-birleştir işlemleri yapılmasına imkân veren, veri toplama veya dönüştürmeyi sağlayan güçlü bir group-by motoru;  
• Zaman serisi işlevselliği: tarih aralığı üretimi ve frekans dönüşümü, hareketli pencere istatistikleri, tarih kaydırma ve geciktirme. Zaman serilerini birleştirebilir ve alan-özel zaman ofsetleri oluşturabilirsiniz; veri kaybı yaşamazsınız;
• C veya Cython ile yazılmış kritik kod yollarında çalışmak için idealdir.

pandas ile başlamak oldukça basit ve doğrudandır. Pandas’ı gerçek dünya veri kümelerinde nasıl kullanacağınızı öğrenmek için DataCamp’in Pandas ile Polis Faaliyetlerini Analiz Etme kursuna göz atabilirsiniz.  

⭐ GitHub Yıldızı: 41K | Toplam İndirme: 1,6 milyar

3. Polars

Pandas küçük veride varsayılan tercih olmaya devam ederken, Polars yüksek performanslı veri işleme için standart hâline gelmiştir. Rust ile yazılmıştır; "tembel değerlendirme" motoru kullanarak normalde RAM kısıtlı makineleri çökertme eğilimindeki veri kümelerini (10GB–100GB+) işler. İşlemleri ardışık olarak yürüten Pandas’ın aksine Polars, sorguları uçtan uca optimize eder ve mevcut tüm CPU çekirdekleri arasında paralel olarak çalıştırır.

Ağır iş yükleri için tak-çalıştır bir yükseltme olacak şekilde tasarlanmıştır; çoğu zaman daha okunabilir bir sözdizimi sunar ve geleneksel DataFrame’lere göre 10–50 kat daha hızlıdır.

İşte dev bir CSV veri kümesinden filtrelenmiş, gruplanmış ve toplulaştırılmış bir seçimi yükleyen örnek bir kod:

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 Yıldızı: 40K+ | Durum: Yüksek Performans Standardı

4. Matplotlib

Matplotlib, sabit, etkileşimli ve animasyonlu Python görselleştirmeleri oluşturmak için kapsamlı bir kütüphanedir.  Çok sayıda üçüncü taraf paket, Matplotlib’in işlevselliğini genişletir ve üzerine inşa eder; bunlara çeşitli üst seviye çizim arayüzleri (Seaborn, HoloViews, ggplot vb.) dahildir.

Matplotlib, MATLAB kadar işlevsel olacak şekilde tasarlanmıştır; üstelik Python kullanmanın avantajını sunar. Ücretsiz ve açık kaynak olması da bir artıdır. Kullanıcının, saçılım grafikleri, histogramlar, çubuk grafikler, hata grafikleri ve kutu grafikleriyle sınırlı olmamak üzere çeşitli grafik türleriyle veriyi görselleştirmesine imkân tanır. Dahası, tüm görselleştirmeler sadece birkaç satır kodla uygulanabilir.

Matplotlib kullanılarak geliştirilen örnek grafikler

Bu adım adım öğreticiyle Matplotlib’e başlayın. 

⭐ GitHub Yıldızı: 18,7K | Toplam İndirme: 653 milyon

5. Seaborn

Bir diğer popüler, Matplotlib tabanlı Python veri görselleştirme çerçevesi olan Seaborn, veriyi incelemek ve anlamak için kritik öneme sahip, estetik ve faydalı istatistiksel görseller oluşturmaya yönelik üst düzey bir arayüzdür. Bu Python kütüphanesi, hem NumPy hem de pandas veri yapılarıyla yakından bağlantılıdır. Seaborn’un itici ilkesi, görselleştirmeyi veri analizinin ve keşfin temel bir bileşeni hâline getirmektir; bu nedenle çizim algoritmaları, tüm veri kümelerini kapsayan veri çerçevelerini kullanır.

Seaborn Örnek Galerisi

Yeni başlayanlar için bu Seaborn öğreticisi, bu dinamik görselleştirme kütüphanesine aşina olmanıza yardımcı olacak harika bir kaynaktır.

⭐ GitHub Yıldızı: 11,6K | Toplam İndirme: 180 milyon

6. Plotly

Son derece popüler açık kaynaklı grafik kütüphanesi Plotly, etkileşimli veri görselleştirmeleri oluşturmak için kullanılabilir. Plotly, Plotly JavaScript kütüphanesi (plotly.js) üzerine inşa edilmiştir ve HTML dosyaları olarak kaydedilebilen veya Jupyter notebook’larda ve Dash kullanan web uygulamalarında görüntülenebilen web tabanlı veri görselleştirmeleri oluşturmak için kullanılabilir. 

Saçılım grafikleri, histogramlar, çizgi grafikler, çubuk grafikler, pasta grafikler, hata çubukları, kutu grafikleri, çoklu eksenler, kıvılcım çizgileri, dendrogramlar ve 3B grafikler gibi 40’tan fazla benzersiz grafik türü sunar. Plotly ayrıca, diğer veri görselleştirme kütüphanelerinde pek yaygın olmayan kontur grafikleri de sağlar.

Etkileşimli görselleştirmeler veya gösterge paneli benzeri grafikler istiyorsanız, Plotly Matplotlib ve Seaborn’a iyi bir alternatiftir. Şu anda MIT lisansı kapsamında kullanılabilir.

Görsel Kaynağı

Bugün Plotly görselleştirme kursu ile Plotly’yi öğrenmeye başlayabilirsiniz. 

⭐ GitHub Yıldızı: 14,7K | Toplam İndirme: 190 milyon

7. Scikit-Learn

Makine öğrenmesi ve scikit-learn ayrılmaz bir ikilidir. Scikit-learn, Python’daki en çok kullanılan makine öğrenmesi kütüphanelerinden biridir. NumPy, SciPy ve Matplotlib üzerine inşa edilmiş olup BSD lisansı altında ticari kullanım için uygun bir açık kaynak Python kütüphanesidir.  Öngörücü veri analizi görevleri için basit ve etkilidir. 

İlk olarak 2007’de bir Google Summer of Code projesi olarak başlatılan scikit-learn, topluluk tarafından yürütülen bir projedir; ancak kurumsal ve özel hibeler sürdürülebilirliğini sağlamaya yardımcı olur.

scikit-learn’ün en iyi yanlarından biri, kullanımının çok kolay olmasıdır.

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)

Kredi: Kod scikit-learn’ün resmi belgelerinden alınmıştır.

Kaynak 

scikit-learn’e başlangıç öğreticisi ile kendiniz deneyebilirsiniz. 

⭐ GitHub Yıldızı: 57K | Toplam İndirme: 703 milyon

8. Streamlit

Veri Bilimcilerin yalnızca statik PDF raporlar teslim ettiği günler geride kaldı. Streamlit, Python betiklerini dakikalar içinde etkileşimli, paylaşılabilir web uygulamalarına dönüştürür. HTML, CSS veya JavaScript bilgisi gerektirmez. 2025’te paydaşlar için dahili araçlar, gösterge paneli prototipleri ve etkileşimli model demoları geliştirmek için yaygın olarak kullanılır.

st.write() ve st.slider() gibi basit API çağrılarıyla, gerçek zamanlı veri değişimlerine tepki veren bir arayüz inşa ederek analiz ile mühendislik arasındaki boşluğu kapatabilirsiniz.

⭐ GitHub Yıldızı: 42K+ | Durum: Teslimat için Vazgeçilmez

9. Pydantic

Aslen bir web geliştirme aracı olan Pydantic artık yapay zeka yığınının temel taşlarından biridir. Python tür açıklamalarını kullanarak veri doğrulama ve ayar yönetimi yapar. LLM çağında, verinin (ve model çıktılarının) belirli bir şemayla kesin biçimde eşleşmesini sağlamak kritiktir.

Pydantic, LangChain ve Hugging Face gibi kütüphanelerin motorudur; AI modellerinden gelen dağınık JSON çıktılarının aşağı akış kodunuzu bozmayacak, yapılandırılmış ve geçerli Python nesnelerine dönüştürülmesini sağlar.

⭐ GitHub Yıldızı: 26K+ | Durum: Kritik Altyapı

Makine Öğrenmesi Python Kütüphaneleri 

10. LightGBM

LightGBM, ağaç tabanlı algoritmalar kullanan, son derece popüler bir açık kaynak gradyan arttırma kütüphanesidir. Şu avantajları sunar:

• Daha hızlı eğitim ve daha yüksek verimlilik
• Daha düşük bellek kullanımı
• Daha iyi doğruluk
• Paralel, dağıtık ve GPU öğrenme desteği
• Büyük ölçekli veriyi işleyebilme

Hem denetimli sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılabilir. Bu harika çerçeve hakkında daha fazla bilgi edinmek için resmî belgelerine veya GitHub sayfalarına göz atabilirsiniz.

⭐ GitHub Yıldızı: 15,8K | Toplam İndirme: 162 milyon

11. XGBoost

XGBoost, taşınabilir, esnek ve verimli olacak şekilde oluşturulmuş, yaygın olarak kullanılan bir dağıtık gradyan arttırma kütüphanesidir. Gradyan arttırma çerçevesi içinde makine öğrenmesi algoritmalarının uygulanmasını sağlar. XGBoost, birçok veri bilimi problemine hızlı ve doğru çözümler sunan (GBDT) gradyanla güçlendirilmiş karar ağaçları ve paralel ağaç arttırma olanağı sağlar. Aynı kod, başlıca dağıtık ortamlarda (Hadoop, SGE, MPI) çalışır ve sayısız problemi çözebilir.

Son birkaç yılda, neredeyse tüm Kaggle yapılandırılmış veri yarışmalarının kazanılmasına yardımcı olması sayesinde XGBoost büyük bir popülerlik kazanmıştır. XGBoost’un avantajları şunlardır:

• Büyük ve sürekli büyüyen bir kullanıcı tabanı
• Regresyon, sınıflandırma ve sıralama dâhil geniş bir yelpazede kullanılabilir
• OS X, Windows ve Linux platformlarının tümünü destekler
• Bulut entegrasyonu
• Birçok kuruluş tarafından üretimde kullanılır

XGBoost, aktif topluluk üyeleri tarafından geliştirilmiş ve sürdürülmüştür; Apache lisansı kapsamında kullanım için lisanslanmıştır. Daha fazla bilgi edinmek isterseniz şu XGBoost öğreticisi harika bir kaynaktır. 

⭐ GitHub Yıldızı: 25,2K | Toplam İndirme: 179 milyon

12. CatBoost

CatBoost, Python, R, Java ve C++ için sıralama, sınıflandırma, regresyon ve diğer makine öğrenmesi görevlerinde kullanılan, hızlı, ölçeklenebilir ve yüksek performanslı bir karar ağaçları üzerinde gradyan arttırma kütüphanesidir. CPU ve GPU üzerinde hesaplamayı destekler.

MatrixNet algoritmasının halefi olarak, sıralama görevleri, tahminleme ve öneriler için yaygın biçimde kullanılır. Evrensel karakteri sayesinde, çok geniş bir alanda ve çeşitli problemler için uygulanabilir.

Depolarına göre CatBoost’un avantajları şunlardır:

• Diğer gradyanla güçlendirilmiş karar ağacı kütüphaneleriyle karşılaştırıldığında birçok veri kümesinde daha yüksek performans  
• Sınıfının en iyisi tahminleme hızı
• Sayısal ve kategorik özellikler için destek
• Mükemmel GPU desteği
• Dahili görselleştirme araçları
• Apache Spark ve CLI ile tekrarlanabilir, verimli dağıtık eğitim

⭐ GitHub Yıldızı: 7,5K | Toplam İndirme: 53 milyon

13. Statsmodels

Statsmodels, kullanıcıların çeşitli istatistiksel modelleri tahmin etmesine, istatistiksel testler yürütmesine ve istatistiksel veri keşfi yapmasına olanak tanıyan sınıflar ve işlevler sağlar.  Ardından her tahminleyici için kapsamlı bir sonuç istatistikleri listesi sunulur. Sonuçların doğruluğu mevcut istatistik paketlerine karşı test edilebilir. 

Kitaplıktaki çoğu test sonucu en az bir başka istatistik paketi (R, Stata veya SAS) ile doğrulanmıştır. statsmodels’ın bazı özellikleri şunlardır:

• NumPy veya SciPy gibi sayısal kütüphanelerde bulunmayan gelişmiş istatistiksel test ve modelleme işlevleri içerir.
• Doğrusal regresyon.
• Lojistik regresyon.
• Zaman serisi analizi.
• DataFrame’lerle çalışır.
• İstatistiksel analiz yöntemi, R programlama diline daha yakındır; bu da R’a aşina olup Python’a geçiş yapmak isteyen veri bilimciler için uygun bir kütüphane olmasını sağlar.

Daha fazlasını öğrenmek isterseniz, başlangıç statsmodels kursu mükemmel bir başlangıç noktasıdır. 

⭐ GitHub Yıldızı: 9,2K | Toplam İndirme: 161 milyon

14. RAPIDS.AI cuDF ve cuML

Açık kaynaklı RAPIDS yazılım kütüphaneleri paketi, uçtan uca veri bilimi ve analitik veri işlem hatlarını tamamen GPU’larda yürütür. Dask ile GPU iş istasyonlarından çok GPU’lu sunuculara ve çok düğümlü kümelere sorunsuz biçimde ölçeklenir. Proje NVIDIA tarafından desteklenir ve ayrıca Numba, Apache Arrow ve diğer birçok açık kaynak projeye dayanır.

cuDF, veri yüklemek, birleştirmek, toplulaştırmak, filtrelemek ve veriyi başka yollarla işlemek için kullanılan bir GPU DataFrame kütüphanesidir. Apache Arrow’daki sütun bazlı bellek formatına dayanarak geliştirilmiştir. Veri mühendisleri ve veri bilimcilere tanıdık gelecek pandas benzeri bir API sağlar; böylece CUDA programlamanın ayrıntılarına girmeden iş akışlarını kolayca hızlandırabilirler.

cuML, diğer RAPIDS projeleriyle uyumlu API’leri paylaşan makine öğrenmesi algoritmalarını ve matematiksel temel işlevleri uygulayan kütüphaneler paketidir. Veri bilimcilerin, araştırmacıların ve yazılım mühendislerinin geleneksel tablo tabanlı ML görevlerini CUDA programlama ayrıntılarına girmeden GPU’larda çalıştırmasına imkân tanır. cuML’nin Python API’si genellikle scikit-learn API’siyle uyumludur.

15. Optuna

Bu açık kaynaklı hiperparametre optimizasyon çerçevesi, ağırlıklı olarak hiperparametre aramalarını otomatikleştirmek için kullanılır. Python döngüleri, koşulları ve sözdizimini kullanarak otomatik biçimde en iyi hiperparametreleri arar; geniş uzaylarda arama yapabilir ve vaat etmeyen denemeleri budayarak daha hızlı sonuç verir. En güzeli de, büyük veri kümelerinde paralelleştirmesi ve ölçeklendirmesi kolaydır. 

GitHub depolarına göre temel özellikleri:

• Hafif, çok yönlü ve platformdan bağımsız mimari
• Pythonik arama uzayları
• Verimli optimizasyon algoritmaları
• Kolay paralelleştirme
• Hızlı görselleştirme

⭐ GitHub Yıldızı: 9,1K | Toplam İndirme: 18 milyon

Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML) Python Kütüphaneleri

16. PyCaret

Bu son derece popüler, açık kaynak makine öğrenmesi kütüphanesi, çok az kodla Python’da makine öğrenmesi iş akışlarını otomatikleştirir. Deney döngüsünü dramatik biçimde hızlandırabilen uçtan uca bir model yönetimi ve makine öğrenmesi aracıdır.

Diğer açık kaynak makine öğrenmesi kütüphaneleriyle karşılaştırıldığında PyCaret, yüzlerce satır kodu yalnızca birkaç satırla değiştirebilen düşük kodlu bir çözüm sunar. Bu da deneyleri katbekat hızlı ve verimli hâle getirir. 

PyCaret şu anda MIT lisansı kapsamında kullanılabilir. Daha fazla bilgi için resmî belgelerine veya GitHub deposuna göz atabilir ya da giriş niteliğindeki PyCaret öğreticisini inceleyebilirsiniz. 

PyCaret’te Örnek Model İş Akışı - Kaynak

⭐ GitHub Yıldızı: 8,1K | Toplam İndirme: 3,9 milyon

17. H2O

H2O, büyük veri üzerinde makine öğrenmesi modellerinin oluşturulmasını sağlayan bir makine öğrenmesi ve öngörücü analitik platformudur. Ayrıca bu modellerin kurumsal ortamda kolayca üretime alınmasını sağlar.

H2O’nun çekirdek kodu Java ile yazılmıştır. Algoritmalar çoklu iş parçacığı için Java Fork/Join çerçevesini kullanır ve H2O’nun dağıtık Map/Reduce çerçevesi üzerinde uygulanır.  

H2O, Apache Lisansı Sürüm 2.0 kapsamında lisanslanmıştır; Python, R ve Java dilleri için kullanılabilir. H2O AutoML hakkında daha fazla bilgi için resmî belgelerine bakın.

⭐ GitHub Yıldızı: 10,6K | Toplam İndirme: 15,1 milyon

18. Auto-sklearn

Auto-sklearn, otomatik bir makine öğrenmesi araç takımıdır ve bir scikit-learn modeline uygun bir ikamedir. Hiperparametre ayarlama ve algoritma seçimini otomatik olarak gerçekleştirerek makine öğrenmesi uygulayıcılarına ciddi zaman kazandırır. Tasarımı, meta-öğrenme, topluluk oluşturma ve Bayesçi optimizasyondaki son gelişmeleri yansıtır. 

scikit-learn’e bir eklenti olarak inşa edilen auto-sklearn, belirli bir veri kümesi için en iyi performans gösteren model hattını belirlemek üzere Bayesçi Optimizasyon arama prosedürü kullanır.

auto-sklearn’ü kullanmak son derece kolaydır ve hem denetimli sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılabilir.

import autosklearn.classification

cls = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier()

cls.fit(X_train, y_train)

predictions = cls.predict(X_test)

Kaynak: Örnek, auto-sklearn’ün resmî belgelerinden alınmıştır.

auto-sklearn hakkında daha fazla bilgi için GitHub depolarına göz atın.

⭐ GitHub Yıldızı: 7,3K | Toplam İndirme: 675B

19. FLAML

FLAML, doğru makine öğrenmesi modellerini otomatik olarak belirleyen hafif bir Python kütüphanesidir. Öğrenicileri ve hiperparametreleri otomatik seçerek makine öğrenmesi uygulayıcılarına ciddi zaman ve emek tasarrufu sağlar. GitHub depolarına göre FLAML’in bazı özellikleri şunlardır:

• Sınıflandırma ve regresyon görevleri için FLAML, düşük hesaplama kaynaklarıyla hızlıca kaliteli modeller bulabilir. 
• Derin sinir ağlarını ve klasik makine öğrenmesi modellerini destekler. 
• Özelleştirmesi veya genişletmesi kolaydır. 
• Karmaşık kısıtları ve erken durdurmayı ele alabilen hızlı otomatik ayarlamayı destekler.  

Yalnızca üç satır kodla, bu hızlı AutoML motoruyla scikit-learn tarzında bir tahminleyici elde edebilirsiniz. 

from flaml import AutoML

automl = AutoML()

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

Kaynak: Örnek, resmî GitHub deposundan alınmıştır

⭐ GitHub Yıldızı: 3,5K | Toplam İndirme: 456B

20. AutoGluon

Diğer AutoML kütüphaneleri hız odaklıyken, Amazon tarafından geliştirilen AutoGluon sağlamlık ve son teknoloji doğruluk üzerine odaklanır. "Çok katmanlı yığın toplulaştırma" stratejisiyle ünlüdür; bu strateji, tablo verisi kıyaslamalarında çoğu zaman insan tarafından ayarlanmış modellerin üstesinden gelmesini sağlar.

Sadece tablo verisini değil, çok modlu problemleri de destekler. Bu, metin, görseller ve sayılardan oluşan sütunlar içeren bir veri kümesi üzerinde, karmaşık öznitelik mühendisliği olmadan tek bir tahminleyici eğitmenize olanak tanıdığı anlamına gelir.

Aşağıdaki kod parçacığı AutoGluon sözdizimini gösterir:

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

⭐ GitHub Yıldızı: 10K+ | Durum: Sınıfının En İyisi Doğruluk

Derin Öğrenme Python Kütüphaneleri

21. TensorFlow

TensorFlow, Google’daki Google Brain ekibi tarafından geliştirilen, yüksek performanslı sayısal hesaplama için popüler bir açık kaynak kütüphanedir ve derin öğrenme araştırmalarında temel taşlardan biridir.  

Resmî web sitesinde belirtildiği üzere TensorFlow, uçtan uca bir açık kaynak makine öğrenmesi platformudur. Makine öğrenmesi araştırmacılarına ve geliştiricilerine yönelik kapsamlı ve esnek bir araç, kütüphane ve topluluk kaynakları yelpazesi sunar. 

TensorFlow’u popüler ve yaygın kullanılan bir derin öğrenme kütüphanesi yapan bazı özellikler:

• Modeller kolayca geliştirilebilir.
• Karmaşık Sayısal Hesaplamalar ölçeklenebilir şekilde yapılabilir.
• TensorFlow, API bakımından zengindir ve Python ve C dillerinde düşük ve yüksek seviyeli kararlı API’ler sağlar. 
• CPU ve GPU ile kolay dağıtım ve hesaplama. 
• Önceden eğitilmiş modeller ve veri kümeleri içerir.
• Mobil, gömülü cihazlar ve üretim için önceden eğitilmiş modeller.
• Deneyleri ve model eğitimini günlüğe almak ve izlemek için TensorFlow’un görselleştirme araç takımını kullanan Tensorboard.
• TensorFlow’un yüksek seviyeli API’si olan Keras ile uyumlu.

TensorFlow hakkında daha fazla bilgi için resmî rehberlerini veya GitHub deposunu inceleyebilir ya da adım adım TensorFlow öğreticisini takip ederek kendiniz deneyebilirsiniz.

⭐ GitHub Yıldızı: 180K | Toplam İndirme: 384 milyon

22. PyTorch

PyTorch, araştırma prototiplemesinden üretim dağıtımına giden yolu büyük ölçüde hızlandıran bir makine öğrenmesi çerçevesidir. GPU’lar ve CPU’lar kullanarak derin öğrenme için optimize edilmiş bir tensör kütüphanesidir ve TensorFlow’a bir alternatif olarak görülür. Zaman içinde PyTorch’un popülaritesi Google trendlerinde TensorFlow’u geride bırakacak düzeye gelmiştir. 

Facebook tarafından geliştirilmiş ve sürdürülmektedir; şu anda BSD kapsamında kullanılabilir.

Resmî web sitesine göre PyTorch’un temel özellikleri şunlardır:

• TorchScript ile istekli ve grafik modları arasında sorunsuz geçiş yapar ve TorchServe ile üretime giden yolu hızlandırır.
• Araştırmada ölçeklenebilir dağıtık eğitim ve performans optimizasyonu sunar; üretimde torch.distributed arka ucu tarafından etkinleştirilir.
• Zengin araç ve kütüphane ekosistemi, PyTorch’u genişletir ve bilgisayarla görme, NLP ve diğer alanlarda geliştirmeyi destekler.
• Büyük bulut platformlarında kapsamlı destek 

Kaynak

⭐ GitHub Yıldızı: 74K | Toplam İndirme: 119 milyon

23. FastAI

FastAI, kullanıcılarına en son teknolojiyi zahmetsizce elde edebilecekleri üst düzey bileşenler sunan bir derin öğrenme kütüphanesidir. Ayrıca, yeni yaklaşımlar geliştirmek için değiştirilebilir düşük seviyeli bileşenler de içerir. Tüm bunları kullanım kolaylığı, esneklik veya performanstan kayda değer biçimde ödün vermeden yapmayı amaçlar. 

Özellikler:

• Python için tip dağıtım sistemi ve tensörler için anlamsal bir tip hiyerarşisi.
• Tamamen saf Python ile genişletilebilir, GPU’ya optimize edilmiş bir bilgisayarla görme kütüphanesi
• Modern optimize edicilerin ortak işlevselliğini iki temel parçaya ayıran ve optimizasyon algoritmalarının 4–5 satır kodla uygulanmasına olanak tanıyan bir optimize edici.
• Eğitimin herhangi bir noktasında modelin, verinin veya optimize edicinin herhangi bir bileşenine erişip onu değiştirebilen çift yönlü bir geri çağırım sistemi.

Proje hakkında daha fazla bilgi için resmî belgelerine göz atın.

⭐ GitHub Yıldızı: 25,1K | Toplam İndirme: 6,1 milyon

24. Keras

Keras, insanlar için tasarlanmış bir derin öğrenme API’sidir; makineler için değil. Keras, bilişsel yükü azaltmaya yönelik en iyi uygulamaları takip eder: tutarlı ve basit API’ler sunar, yaygın kullanım durumları için gereken kullanıcı eylemlerinin sayısını en aza indirir ve net, uygulanabilir hata mesajları sağlar. Keras o kadar sezgiseldir ki TensorFlow, TF 2.0 sürümünde Keras’ı varsayılan API olarak benimsemiştir. 

Keras, sinir ağlarını ifade etmek için daha basit bir mekanizma sunar; ayrıca model geliştirme, veri kümesi işleme, grafik görselleştirme ve daha fazlası için en iyi araçlardan bazılarını içerir.

Özellikler:

• Hem CPU hem de GPU üzerinde sorunsuz çalışır.
• Evrişimsel, gömme, havuzlama, yinelemeli vb. dâhil neredeyse tüm sinir ağı modellerini destekler. Bu modeller daha karmaşık modeller oluşturmak için de birleştirilebilir.
• Doğası gereği modüler olan Keras, son derece ifade gücü yüksek, esnek ve yenilikçi araştırmalar için uygundur.
• Hata ayıklaması ve keşfi son derece kolaydır.

Keras hakkında daha fazla bilgi için resmî belgelerine bakın veya şu giriş kursunu alın: Keras ile Derin Öğrenmeye Giriş.

⭐ GitHub Yıldızı: 60,2K | Toplam İndirme: 163 milyon

25. PyTorch Lightning

PyTorch Lightning, PyTorch için üst düzey bir arayüz sunar. Yüksek performanslı ve hafif çerçevesi, PyTorch kodunu araştırmayı mühendislikten ayıracak şekilde düzenleyebilir; bu da derin öğrenme deneylerini anlamayı ve çoğaltmayı kolaylaştırır. Dağıtık donanımda sorunsuz çalışan ölçeklenebilir derin öğrenme modelleri oluşturmak için geliştirilmiştir.

Resmî web sitesine göre PyTorch Lightning, daha az mühendislik, daha çok araştırma yapabilmeniz için tasarlanmıştır. Hızlı bir yeniden düzenleme ile şunları yapabilirsiniz:

• Kodunuzu herhangi bir donanımda çalıştırın.
• Performansı ve darboğazları profilleyin. 
• Model checkpointing.
• 16 bit hassasiyet.
• Dağıtık eğitim çalıştırın.

Bu kütüphane hakkında daha fazla bilgi için resmî web sitesine bakın.

⭐ GitHub Yıldızı: 25,6K | Toplam İndirme: 18,2 milyon

26. JAX

JAX, Google tarafından geliştirilen yüksek performanslı bir sayısal hesaplama kütüphanesidir. PyTorch kullanıcı dostu standart ise, JAX aşırı hıza ihtiyaç duyan araştırmacıların (DeepMind dâhil) kullandığı "Formula 1 arabasıdır". NumPy kodunun, XLA (Hızlandırılmış Lineer Cebir) aracılığıyla hızlandırıcılarda (GPU/TPU) çalışacak şekilde otomatik derlenmesini sağlar.

Yerel Python işlevleri üzerinde otomatik türev alma yeteneği, özellikle üretici modelleme ve fizik simülasyonlarında sıfırdan yeni algoritmalar geliştirmek için onu favori yapar.

⭐ GitHub Yıldızı: 35K+ | Durum: Araştırma Standardı

Doğal Dil İşleme için Python Kütüphaneleri

27. spaCy

spaCy, endüstriyel ölçekte, açık kaynaklı bir Python doğal dil işleme kütüphanesidir. spaCy, büyük ölçekli bilgi çıkarımı görevlerinde mükemmeldir. Baştan ayağa, dikkatli bellek yönetimiyle Cython’da yazılmıştır. Uygulamanızın devasa web dökümlerini işlemesi gerekiyorsa spaCy ideal kütüphanedir.  

Özellikler:

• spaCy, CPU ve GPU işlemeyi destekler.
• 66+ dil için destek sunar
• 22 dil için 73 eğitilmiş boru hattı vardır
• BERT gibi önceden eğitilmiş dönüştürücülerle çok görevli öğrenme
• Önceden eğitilmiş kelime vektörleri
• Alanında son teknoloji hız
• Üretime hazır eğitim sistemi
• Adlandırılmış varlık tanıma, sözcük türü etiketleme, bağımlılık ayrıştırma, cümle bölütleme, metin sınıflandırma, kök bulma, biçimbilimsel analiz, varlık ilişkilendirme ve daha fazlası için bileşenler
• Özel TensorFlow ve PyTorch modelleri için destek 
• Sözdizimi ve NER için yerleşik görselleştiriciler
• Kolay model paketleme, dağıtım ve iş akışı yönetimi

spaCy hakkında daha fazla bilgi için resmî web sitesine veya GitHub deposuna bakın. Ayrıca, bu kullanışlı spaCY kopya kâğıdı ile işlevlerine hızla aşina olabilirsiniz.  

⭐ GitHub Yıldızı: 28K | Toplam İndirme: 81 milyon

28. Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers, Hugging Face tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir kütüphanedir. Transformers, en son teknolojiye sahip önceden eğitilmiş modelleri kolayca indirip eğitmek için API’ler sunar. Önceden eğitilmiş modellerin kullanımı, hesaplama maliyetlerinizi ve karbon ayak izinizi azaltabilir; bir modeli sıfırdan eğitme zahmetinden de sizi kurtarır. Modeller aşağıdaki türlerdeki görevler için uygundur:

• Metin: metin sınıflandırma, bilgi çıkarımı, soru yanıtlama, çeviri, özetleme ve 100’den fazla dilde metin üretimi.
• Görseller: görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve bölütleme.
• Ses: konuşma tanıma ve ses sınıflandırma.
• Çok modlu: tablo soru yanıtlama, optik karakter tanıma, taranmış belgelerden bilgi çıkarımı, video sınıflandırma ve görsel soru yanıtlama.

transformers kütüphanesi, en popüler üç derin öğrenme kütüphanesi olan PyTorch, TensorFlow ve JAX arasında sorunsuz entegrasyonu destekler. Bir çerçevede yalnızca üç satır kodla modelinizi eğitebilir, başka bir çerçevede çıkarım için yükleyebilirsiniz. Her dönüştürücünün mimarisi bağımsız bir Python modülünde tanımlanır; bu da onları deney ve araştırmalar için kolayca özelleştirilebilir kılar.

Kütüphane şu anda Apache Lisansı 2.0 kapsamında kullanılabilir.

transformers hakkında daha fazla bilgi için resmî web sitesine veya GitHub deposuna bakın ve Transformers ve Hugging Face kullanımı üzerine hazırladığımız öğreticiyi inceleyin. 

Kaynak

⭐ GitHub Yıldızı: 119K | Toplam İndirme: 62 milyon

29. LangChain

LangChain, Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) için endüstri standardı orkestrasyon çerçevesidir. Geliştiricilerin, bir LLM’yi (ör. GPT 5.2) diğer hesaplama veya bilgi kaynaklarına bağlamak gibi, farklı bileşenleri birbirine "zincirlemesine" olanak tanır.

İstemlerle çalışmanın karmaşıklığını soyutlar; böylece bir hesap makinesi, Google Arama veya bir Python REPL gibi araçları kullanarak çok adımlı akıl yürütme problemlerini çözebilen "Ajanlar"ı kolayca oluşturabilirsiniz.

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 Yıldızı: 123K+ | Durum: GenAI için Vazgeçilmez

30. LlamaIndex

LangChain akıl yürütmeyi ele alırken, LlamaIndex veriyi ele alır. RAG (Geri Getirmeyle Zenginleştirilmiş Üretim) için önde gelen çerçevedir. PDF’ler, SQL veritabanları, Excel sayfaları gibi özel verilerinizi içeri almak, indekslemek ve geri getirmek konusunda uzmanlaşmıştır; böylece LLM’ler bu veriler hakkında doğru şekilde soruları yanıtlayabilir.

2025’te "belgelerinizle sohbet etmek" standart bir iş gereksinimi hâline geldi ve LlamaIndex, bunun verimli ve halüsinasyonsuz olmasını sağlayan optimize edilmiş veri yapıları sunar.

⭐ GitHub Yıldızı: 35K+ | Durum: RAG Standardı

31. ChromaDB

LLM’lerin bilgiyi "hatırlamasını" sağlamak için bir Vektör Veritabanına ihtiyacınız vardır. ChromaDB, Python geliştiricileri için varsayılan hâle gelmiş, açık kaynaklı, yapay zekâ yerli vektör veritabanıdır. Metni gömme (kelimeleri sayı listelerine dönüştürme) ve bunları anlamsal arama için depolama karmaşıklığını ele alır.

Tam anahtar sözcük eşleştiren geleneksel SQL veritabanlarının aksine, ChromaDB anlama göre sorgulama yapmanıza olanak tanır; bu da onu modern yapay zekâ uygulamalarının uzun süreli bellek arka ucu yapar.

⭐ GitHub Yıldızı: 25K+ | Durum: Vektör Mağazası Standardı

En İyi Python Kütüphanesini Seçmek

Veri bilimi, makine öğrenmesi veya doğal dil işleme görevleriniz için doğru Python kütüphanesini seçmek, projelerinizin başarısını önemli ölçüde etkileyebilecek kritik bir karardır. Çok sayıda kütüphane mevcutken, bilinçli bir seçim yapmak için çeşitli faktörleri göz önünde bulundurmak gerekir. İşte sizi yönlendirecek temel hususlar:

1. Proje gereksinimleri

• Hedeflerinizi tanımlayın: Projenizin amaçlarını net biçimde ortaya koyun. Projenizin içerdiği veri işleme, görselleştirme, makine öğrenmesi veya doğal dil işleme gibi belirli görevleri belirleyin.
• Kapsamı anlayın: Projenizin kapsamını değerlendirin. Bazı kütüphaneler belirli alanlarda mükemmeldir; bu nedenle gereksinimlerinizi bir kütüphanenin güçlü yönleriyle eşleştirmek hayati önem taşır.

2. Kullanım kolaylığı ve öğrenme eğrisi

• Kullanıcı dostu arayüzler: Her kütüphanenin kullanım kolaylığını değerlendirin. Sezgisel API’lere, kapsamlı belgelere ve destekleyici bir topluluğa sahip kütüphaneler, daha sorunsuz bir geliştirme süreci sağlayabilir.
• Öğrenme kaynakları: Her kütüphane için öğretici, kurs ve topluluk forumlarının mevcudiyetini kontrol edin. Zengin eğitim kaynaklarına sahip kütüphaneler öğrenme eğrisini hızlandırabilir.

3. Topluluk desteği

• Aktif topluluk: Canlı ve aktif bir topluluk, sağlıklı ve iyi bakımı yapılan bir kütüphanenin göstergesidir. Katkıda bulunanların sayısı, güncellemelerin sıklığı ve topluluk sorularına verilen yanıtları dikkate alın.
• GitHub etkinliği: GitHub depolarında son değişiklikler, sorunlar ve tartışmaları kontrol edin. Canlı bir GitHub deposu, genellikle devam eden geliştirme ve topluluk etkileşimini gösterir.

4. Performans ve ölçeklenebilirlik

• Ölçeklenebilirlik: Kütüphanenin büyük veri kümelerini veya karmaşık hesaplamaları ele alma ölçeklenebilirliğini değerlendirin. Bazı kütüphaneler performans için optimize edilmiştir ve artan veri boyutlarıyla verimli şekilde ölçeklenebilir.

5. Ekosistemle entegrasyon

• Uyumluluk: Seçtiğiniz kütüphanenin mevcut teknoloji yığınınızla sorunsuz entegre olduğundan emin olun. Kullanmayı planladığınız diğer kütüphaneler, çerçeveler veya araçlarla uyumluluk, uyumlu bir iş akışı için kritik önemdedir.

6. Lisans ve hukuki hususlar

• Lisanslama: Her kütüphanenin lisans koşullarını anlayın. Lisansın, projenizin gereksinimleri ve kuruluşunuzun olası hukuki hususlarıyla uyumlu olduğundan emin olun.

7. Topluluk geri bildirimi ve itibar

• İncelemeler ve referanslar: Kütüphaneleri kullanmış diğer geliştirici ve veri bilimcilerin değerlendirme ve referanslarını arayın. Bu birinci elden geri bildirim, kütüphanelerin pratik kullanımına dair içgörüler sağlayabilir.

8. Süregelen bakım ve güncellemeler

• Son Güncellemeler: Kütüphanenin en son ne zaman güncellendiğini kontrol edin. Düzenli güncellemeler, devam eden bakım ve iyileştirmelerin göstergesidir. Artık aktif olarak bakımı yapılmayan kütüphanelerden kaçının.

9. Performans kıyaslamaları

• Kıyaslama: Özellikle performans projenizde kritik bir faktörse, kütüphaneler için performans kıyaslamalarını inceleyin. Kıyaslamalar, farklı kütüphanelerin hız ve verimliliğini karşılaştırmanıza yardımcı olabilir.

10. Gelecek gelişmelerin dikkate alınması

• Yol haritası: Her kütüphane için yol haritasını veya gelecekteki geliştirme planlarını araştırın. Gelecekteki iyileştirmeler için net bir vizyona sahip bir kütüphaneyi seçmek, projeleriniz için uzun vadeli destek sağlar.

Bu faktörleri dikkatlice değerlendirerek, veri bilimi veya makine öğrenimi çalışmaları için Python kütüphanelerini seçerken bilinçli bir karar verebilirsiniz. Unutmayın: Projeniz için en iyi kütüphane, ulaşmayı hedeflediğiniz özgül gereksinimlere ve amaçlara bağlıdır.

Veri bilimi kariyerinize hızlı bir başlangıç yapmak için Python ile Veri Bilimci kariyer yolunu alın.