Python’ın veri bilimi ekosistemi her geçen yıl genişliyor. Pandas ve NumPy gibi klasikleşmiş kütüphaneleri kullanıyorsanız, sırada keşfetmeniz gereken daha birçok araç bulunuyor. 2025 yılında veri işleme hızınızı artıracak, iş akışlarınızı otomatikleştirecek ve analizlerinizi daha akıllı hale getirecek yedi önemli Python kütüphanesini sizler için derledik.
1- ConnectorX
Veri bilimcilerin büyük bölümü verilerle dosya sistemlerinden ziyade veritabanları üzerinde çalışıyor. ConnectorX bu noktada devreye giriyor. Rust programlama diliyle geliştirilen bu kütüphane, veritabanlarından Pandas, Polars veya Dask formatlarına veri yüklemeyi oldukça kolaylaştırıyor.
ConnectorX veri çıkarma işlemini paralelize ederek maksimum hız sağlıor. PostgreSQL, MySQL, Redshift, SQL Server, Azure SQL ve Oracle gibi popüler veritabanlarını destekliyor. Yavaş SQL sorgularından şikayetçi olan analistler için bu araç önemli bir zaman kazandırıcı niteliğinde. PyArrow ve Modin ile entegrasyon sunması da kullanım esnekliği sağlıyor.
2- DuckDB
DuckDB, modern veri analitiği iş akışları için tasarlanmış, gömülü ve sıfır yapılandırma gerektiren bir analitik veritabanı sistemidir. SQLite’ın işlemsel (OLTP) iş yükleri için sunduğu sadeliği ve hafif yapıyı, analitik (OLAP) senaryolar için sağlayarak sektörde önemli bir boşluğu dolduruyor.
Sistem, yalnızca pip install duckdb komutuyla kurulabilen basit yapısına rağmen, CSV, Parquet ve JSON gibi yaygın veri formatlarını doğrudan sorgulama, gelişmiş SQL fonksiyonları, pencere işlemleri ve istatistiksel örnekleme desteği gibi gelişmiş özellikler sunar. Ayrıca genişletilebilir eklenti mimarisi sayesinde tam metin arama, Excel entegrasyonu, mekansal veri analizi ve harici veritabanlarına doğrudan bağlantı gibi profesyonel ihtiyaçları da karşılayabilir.
3- Optimus
Optimus, veri temizleme ve ön işleme süreçlerinde karmaşıklığı azaltmak amacıyla geliştirilmiş bir Python kütüphanesidir. Pandas, Dask, Vaex ve Spark gibi popüler veri işleme çerçeveleri üzerinde tutarlı bir API arayüzü sunarak, farklı platformlar arasında geçiş yapmayı kolaylaştırır.
Kütüphane, sezgisel .rows() ve .cols() metodları aracılığıyla veri seçimi, filtreleme, sıralama ve dönüşüm işlemlerini yalın bir şekilde gerçekleştirme imkânı tanır. Özellikle e-posta adresleri, URL’ler ve telefon numaraları gibi yapılandırılmış veri tiplerini tanıma ve işleme konusunda uzmanlaşmıştır.
Güncelleme sıklığı sınırlı olsa da, Optimus’un sağlam mimarisi ve çoklu veri çekirdekleriyle uyumluluğu, büyük ölçekli veri kümeleri üzerinde yapılan keşifsel analiz ve veri dönüşüm çalışmalarında etkinliğini korumasını sağlıyor.
4- Polars
Pandas’ın büyük veri kümelerinde performans sınırlarına ulaştığı noktada, Polars etkili bir alternatif olarak öne çıkıyor. Rust tabanlı mimarisi sayesinde paralel işleme ve SIMD optimizasyonlarını varsayılan olarak kullanan kütüphane, herhangi bir ek yapılandırma gerektirmeden yüksek verimlilik sunuyor.
Polars, hevesli (eager) ve tembel (lazy) yürütme modları arasında esnek seçim imkânı tanırken, akış (streaming) API’sı ile bellek sınırlarını aşan veri kümelerinde bile kararlı performans sergiliyor. Sorgu planlarını Graphviz ile görselleştirme özelliği, performans optimizasyonu için değerli bir araç sunuyor.
Pandas’a benzer sözdizimi ile alışma sürecini en aza indirirken, sunduğu teknik üstünlüklerle modern veri işleme süreçleri için gelecek odaklı bir çözüm olarak öne çıkıyor.
5- DVC
Veri kümelerini, modelleri ve deneyleri takip etmek, versiyon kontrolü olmadan bir kabusa dönüşebilir. DVC (Data Version Control) bu sorunu çözüyor. Veri ve model versiyonlarınızı, Git’in kodunuzu yönettiği gibi yönetmenizi sağlıyor.
DVC, yerel ve uzak verileri (AWS S3 gibi) takip edebiliyor ve Git deposu ile senkronizasyonu koruyabiliyor. Pipeline’lar tanımlamanıza, tekrarlanabilir deneyler çalıştırmanıza ve model sonuçlarını karşılaştırmanıza olanak tanıyor. Bu özellikler, DVC’yi makine öğrenimi mühendisleri için şeffaflık, izlenebilirlik ve tekrarlanabilirlik isteyen iş akışlarında vazgeçilmez kılıyor.
6- Cleanlab
Temiz ve güvenilir veri, yüksek performanslı makine öğrenimi modellerinin temel taşıdır. Ancak gerçek dünya veri kümeleri genellikle etiket hataları, aykırı değerler ve tutarsızlıklarla doludur. Cleanlab, bu sorunu kökten çözmek için yapay zekâ destekli çözümler sunar. Bu araç kullanıcılar için istatistiksel metodolojiler kullanarak veri kümesindeki gizli hataları otomatik olarak tespit eder ve düzeltir.
Kütüphane, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow ve hatta OpenAI modelleriyle kusursuz entegrasyon sağlayarak regresyondan nesne tespitine, çoklu ortam veri tiplerine kadar geniş bir kullanım alanı sunar. Cleanlab’in en güçlü yanı, model eğitimini sekteye uğratan veri kalitesi sorunlarını proaktif bir şekilde ele almasıdır. Bu sayede hem model doğruluğunu artırır hem de eğitim sürecinin güvenilirliğini güçlendirir. Kirli verilerle mücadele eden veri bilimciler için Cleanlab, model geliştirme sürecinde niteliksel bir sıçrama sağlayan stratejik bir araçtır.
7- Snakemake
Veri projeleri büyüdükçe iş akışları karmaşık hale gelebilir. Snakemake düzen ve otomasyon getiriyor. GNU Make’ten ilham alan bu araç, girdileri, çıktıları ve komutları belirten net, kural tabanlı adımlarla iş akışlarını tanımlamanızı sağlıyor.
Snakemake’ı yerel sisteminizde çalıştırabilir veya Kubernetes, AWS veya Google Cloud üzerinde dağıtabilirsiniz. Yapılandırma için YAML veya JSON’u destekliyor, hız için çoklu iş parçacığı özelliği bulunuyor ve hatta yürütülen iş akışları için birim testleri oluşturabiliyor. Snakemake, tekrarlanabilirlik, ölçeklenebilirlik ve otomasyon sağlayarak ekiplerin farklı ortamlarda sorunsuz iş birliği yapmasına yardımcı oluyor.
Python ekosistemi artık yalnızca Pandas ve NumPy’den ibaret değil. Polars, DuckDB, ConnectorX, DVC, Cleanlab, Optimus ve Snakemake gibi araçlar, veri biliminde hız, güvenilirlik ve esneklik sunarak yeni bir dönemi başlatıyor. Bu araçlar, hem veri analistlerinin hem de makine öğrenimi mühendislerinin üretkenliğini artırarak 2025’in veri bilimi standartlarını yeniden şekillendiriyor.
Sıkça Sorulan Sorular
Pandas’ın En Hızlı Alternatifi Hangisidir?
Polars, DataFrame kütüphaneleri arasında en hızlı seçeneklerden biridir. Yerleşik paralel işleme ve tembel yürütme özellikleri sayesinde maksimum hız sunar. Büyük veri kümeleri üzerinde Pandas’a kıyasla çok daha yüksek performans sağlar.
DuckDB ile SQLite Arasındaki Fark Nedir?
DuckDB analitik sorgular için optimize edilmişken, SQLite işlemsel veritabanı işlemleri için tasarlanmıştır. DuckDB büyük ölçekli veri analizi ve karmaşık sorgular için ideal çözüm sunar. SQL dosyalarını doğrudan sorgulayabilme yeteneği ise önemli bir avantaj sağlar.
DVC Kullanmak İçin Git Gerekiyor mu?
DVC en iyi performansı Git ile birlikte çalıştığında sağlar. Ancak veri kümelerini takip etmek ve tekrarlanabilir iş akışları oluşturmak için Git olmadan da kullanılabilir. DVC veri versiyonlamayı bağımsız şekilde yönetebilir.
Bu Araçları Birlikte Kullanabilir miyim?
Evet, bu araçlar birbirini tamamlayıcı niteliktedir. Örneğin ConnectorX ile veritabanından veri çekip, Polars ile işleyebilirsiniz. DVC ile de sonuçları versiyonlayabilirsiniz. Her araç farklı bir ihtiyaca çözüm sunar.
Başlangıç İçin En Uygun Araç Hangisidir?
Yeni başlayanlar için DuckDB ve Polars önerilir. Bu araçlar kolay kurulum ve kullanım sunarken, performans açısından da önemli avantajlar sağlar. Mevcut Pandas bilgisi olanlar Polars’a rahatlıkla geçiş yapabilir.
