Daten sind das neue Gold und Datenwissenschaftler sind der neue Goldschmied. Unternehmen auf der ganzen Welt werden immer besser darin, ihre Spezialfähigkeiten zu verfeinern. Sie wollen mehr verkaufen, mehr Kunden glücklich machen und einfacher Geld verdienen.
Dabei spielen Datenwissenschaftler eine große Rolle. Sie sind wie die Helden, die Unternehmen helfen, ihre Daten zu verstehen. Entsprechend Glastür, Mittlerweile gibt es viel mehr Stellen als Data Scientist, und sie verdienen durchschnittlich etwa 120,931 US-Dollar.
Data-Science-Frameworks sind wie Supertools für Datenwissenschaftler. Sie helfen ihnen, Daten viel schneller und besser zu sortieren, mit ihnen zu arbeiten, Modelle zu erstellen und sie zu verstehen.
Das Beste daran ist, dass Sie kein Programmierexperte sein müssen, um diese Frameworks zu verwenden. Sie können ein Experte für die Lösung realer Probleme sein, ohne ein Programmierexperte zu sein. Die meisten Datenprofis verwenden mindestens ein Framework für maschinelles Lernen, was ihre Arbeit einfacher und effizienter macht.
Inhaltsübersicht
Was ist das Data Science Framework?
Ein Data-Science-Framework besteht aus einer Reihe von Tools, Bibliotheken und vorgefertigtem Code, die Datenwissenschaftlern dabei helfen, Daten effektiver und effizienter zu sammeln, zu organisieren, zu verarbeiten und zu analysieren. Diese Frameworks bieten eine strukturierte Möglichkeit, mit Daten zu arbeiten und erleichtern so die Erstellung von Modellen, die Gewinnung von Erkenntnissen und die Lösung komplexer Probleme.
Data-Science-Frameworks umfassen häufig Bibliotheken für maschinelles Lernen und Datenmanipulation, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, mit großen Datensätzen zu arbeiten und wertvolle Informationen zu extrahieren, ohne bei der Codierung ganz von vorne beginnen zu müssen.
Sie vereinfachen und rationalisieren den Data-Science-Prozess und ermöglichen es Fachleuten, sich auf die Lösung realer Herausforderungen zu konzentrieren, anstatt jedes Stück Code von Grund auf neu zu schreiben.
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Beste Data Science Frameworks
Schauen wir uns die beliebten Data-Science-Frameworks an, wie sie von Data Scientists vorgeschlagen wurden:
1. Tensorfluss
TensorFlow ist ein kostenloses maschinelles Lerntool von Google. Es ist gut im Umgang mit Zahlen und Datenflussdiagrammen.
TensorFlow ist eine vollständige Plattform für maschinelles Lernen mit vielen hilfreichen Tools und Bibliotheken. Es ist wie ein großer Werkzeugkasten zum Erstellen von Anwendungen für maschinelles Lernen. Menschen aus der ganzen Welt teilen ihr Wissen und ihre Werkzeuge, um es noch besser zu machen.
Sie können TensorFlow verwenden, um verschiedene Datentypen wie Tabellen, Grafiken und Bilder zu mischen. Es ist außerdem Open Source, was bedeutet, dass es kostenlos ist und ständig verbessert wird. Es wurde ursprünglich vom Google Brain Team erstellt. Unternehmen wie Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat und Gmail nutzen TensorFlow.
Schnelle Funktionen:
- Vielseitigkeit: TensorFlow ist super flexibel. Sie können es für alle maschinellen Lernaufgaben verwenden, vom Erkennen von Bildern bis zum Treffen von Vorhersagen. Es ist wie ein Werkzeugkasten mit Werkzeugen für verschiedene Aufgaben.
- Open Source: Es ist kostenlos und offen für alle. Das bedeutet, dass viele Leute daran arbeiten und es verbessern können. Sie müssen nicht bezahlen, um es zu nutzen.
- Skalierbarkeit: Egal, ob Sie an einem kleinen oder einem großen Projekt arbeiten, TensorFlow kann damit umgehen. Es eignet sich hervorragend für die Bewältigung großer Datenmengen und komplexer Aufgaben.
2. Nüppig
Stellen Sie sich NumPy als eine Toolbox für die Mathematik mit Python vor. Es ist, als ob man leistungsstarke Werkzeuge hätte, um mit Zahlen und Matrizen zu arbeiten. Sie können es allein verwenden oder mit anderen Tools wie TensorFlow oder Theano kombinieren, um komplexe numerische Berechnungen durchzuführen.
Sie können normale Mathematik, komplexe Mathematik wie lineare Algebra oder Fourier-Transformationen durchführen und sogar Zufallszahlen erstellen. Es ist, als ob Sie einen Mathe-Assistenten in Ihrem Python-Toolkit hätten.
Aber es gibt noch mehr! NumPy ist mit altem Code kompatibel, der in C und Fortran geschrieben wurde. Sie können den Code Ihres Großvaters ohne großen Aufwand in Ihren Python-Projekten verwenden.
Aus diesem Grund glauben viele kluge Leute, dass NumPy das Beste für wissenschaftliche Mathematik in Python ist. Sogar große Player wie die NASA und Google nutzen es für ihre Abenteuer im Zahlenrechnen!
Schnelle Funktionen:
- Es ist ein effizientes Array zum Speichern und Bearbeiten numerischer Daten.
- Es verfügt über umfangreiche Funktionen für lineare Algebra, Statistik, Fourier-Transformationen und Zufallszahlengenerierung.
- NumPy bietet eine Vielzahl mathematischer Funktionen für die Arbeit mit Arrays.
3. Scikit-Lernen
Scikit-learn ist ein wertvolles Werkzeug für maschinelles Lernen in Python. Es basiert auf einer anderen leistungsstarken Bibliothek namens SciPy. Darin finden Sie alle Arten von Tools für maschinelles Lernen, z. B. Möglichkeiten, Dinge in Gruppen zu sortieren, Vorhersagen zu treffen und mehr.
Aber das Beste daran: Scikit-learn kann diese Tools wie ein Rezept in einer Reihe von Schritten organisieren. Diese Schritte können mit den Daten etwas anfangen und dann Vorhersagen treffen. Es ist, als würde man einem Rezept folgen, um ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen.
Scikit-Learn ist für jeden geeignet, egal ob Sie ein erfahrener Datenwissenschaftler sind oder gerade erst mit maschinellem Lernen beginnen. Es ist gut dokumentiert, was bedeutet, dass es leicht zu erlernen und zu verwenden ist. Außerdem gibt es rund um Scikit-Learn eine große und hilfsbereite Community.
Schnelle Funktionen:
- Zugriff auf eine breite Palette von Algorithmen, darunter sowohl traditionelle als auch Deep-Learning-Modelle.
- Einfache Datenvorverarbeitung und Normalisierung.
- Fähigkeit, sowohl numerische als auch kategoriale Daten zu verarbeiten.
4. Laut
Keras ist eine erstklassige API, die zum Erstellen komplexer neuronaler Netze verwendet wird. Mit ein paar Codezeilen können Sie neue Ebenen, Modelle und Optimierer hinzufügen und die Modelle trainieren. Die Kerndatenstruktur ist Tensor und stellt ein mehrdimensionales Array bereit. Das Python-Framework stellt verschiedene Funktionen zur Vorverarbeitung, zum Laden der Daten und zur Visualisierung der Ergebnisse bereit.
Keras ist ein fantastisches Tool für Ihre Projekte, insbesondere wenn Sie Data-Science-Ideen problemlos ausprobieren möchten. Es hilft Ihnen, mühelos intelligente Systeme wie neuronale Netze aufzubauen.
Und rate was? Große Namen wie Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo und NASCENT Technology nutzen Keras.
Schnelle Funktionen:
- Es läuft nahtlos auf jeder CPU und GPU.
- Es gibt mehr als 10 vorab trainierte Bildklassifizierungsmodelle.
- Es ermöglicht schnelles und einfaches Prototyping.
5.Shogun
Shogun, eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, stellt Benutzern eine breite Palette von Algorithmen für die Datenanalyse und Vorhersagemodellierung zur Verfügung. Es ist in C++ geschrieben und lässt sich mit mehreren Programmiersprachen, einschließlich Python, verbinden.
Shogun legt Wert auf Effizienz und Skalierbarkeit und unterstützt sowohl lineare als auch nichtlineare Modelle. Es bietet außerdem verschiedene Datenvorverarbeitungsfunktionen wie Merkmalsauswahl und Dimensionsreduzierung.
Aufgrund dieser Vielseitigkeit eignet sich Shogun für Bildklassifizierungs- und Text-Mining-Aufgaben. Durch fortlaufende Updates bleibt es auf dem neuesten Stand, verbessert sich kontinuierlich und sichert sich seinen Platz unter den Top-Python-Frameworks.
Schnelle Funktionen:
- Es unterstützt eine breite Palette von Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Algorithmen.
- Unterstützt Streaming-Daten und Online-Lernen.
- Unterstützt verschiedene Datentypen wie reelle Daten, Sequenz-, Diagramm- und Textdaten.
6. SciPy
Als Datenwissenschaftler arbeiten Sie häufig an Aufgaben wie Statistik, Datenvisualisierung und maschinellem Lernen. Für diese Aufgaben stehen zwar verschiedene Tools zur Verfügung, SciPy ist jedoch ein leistungsstarkes Python-Framework, das Ihre Arbeit effektiver machen kann.
SciPy ist eine Reihe von Modulen, die Funktionen für das wissenschaftliche Rechnen bereitstellen. Es umfasst lineare Algebra, Optimierung, Integration und Statistik.
SciPy bietet außerdem starke Unterstützung für Datenvisualisierung und maschinelles Lernen. Dies macht es zu einem entscheidenden Werkzeug für Datenwissenschaftler, das es ihnen ermöglicht, effizienter zu arbeiten und das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.
Schnelle Funktionen:
- Das Framework bietet verschiedene Module und führt Funktionen aus, darunter Optimierung, lineare Algebra, Integration, Interpolation und Statistik.
- Es ermöglicht auch die Integration mit anderen Paketen von Drittanbietern, um die Funktionalität zu erweitern.
- Es ist vollständig Open-Source und umfasst Werkzeuge für wissenschaftliches Rechnen, numerische Analyse und maschinelles Lernen.
7. Scrapy
Scrapy vereinfacht als robustes Python-Framework den Web-Scraping-Prozess und ermöglicht Benutzern das mühelose Extrahieren von Daten aus Websites und Online-Quellen.
Scrapy funktioniert, indem es auf Websites navigiert und die gewünschten Informationen sammelt. Diese extrahierten Daten dienen mehreren Zwecken, vom Aufbau von Datenbanken bis zur Erstellung von Berichten.
Für Datenwissenschaftler ist Scrapy ein wertvolles Werkzeug, um die für die Analyse erforderlichen Daten schnell und effizient zu sammeln. Seine Geschwindigkeit und Effizienz sollen das Web-Scraping leichter zugänglich machen und Funktionen wie automatisiertes Link-Folgen und Datenextraktion aus mehreren Seiten bieten, wodurch der Prozess rationalisiert wirds.
Schnelle Funktionen:
- Benutzerfreundliche Oberfläche auch für neue Programmierer.
- Flexibles Framework und bietet zuverlässige API-Integration.
- Sie können damit sogar Daten aus den statischen und dynamischen Seiten extrahieren.
8. PyTorch
PyTorch wurde von Facebooks Forschungsgruppe für künstliche Intelligenz entwickelt und ist ein bedeutendes Softwaretool und ein starker Konkurrent neben TensorFlow. Was PyTorch auszeichnet, ist sein dynamischer Rechengraph, der während der Programmausführung aktualisiert werden kann. Diese Flexibilität ermöglicht Echtzeitänderungen an der verarbeiteten Architektur.
Der Erfolg von PyTorch wird auch auf die Benutzerfreundlichkeit, die einfache API und die Effizienz zurückgeführt. Es ist eine ausgezeichnete Wahl für das Training von Modellen für verschiedene Aufgaben wie Objekterkennung, Forschung und Produktionsabläufe.
Große Unternehmen wie Salesforce, die Stanford University, Udacity und Microsoft verlassen sich bei ihren datenwissenschaftlichen Anwendungen auf PyTorch.
Schnelle Funktionen:
- Intuitive und funktionsreiche API für die Entwicklung komplexer Projekte.
- Das Framework bietet Tools zum Debuggen und Optimieren.
- Es bietet auch Interaktion mit anderen Python-Bibliotheken.
9. Theano
Theano ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek zum Definieren, Optimieren und Auswerten mathematischer Operationen auf mehrdimensionalen Arrays. Es eignet sich auch gut zur Erstellung effizienter Modelle für maschinelles Lernen.
Was Theano auszeichnet, ist seine bemerkenswerte Fähigkeit, Code auf Geschwindigkeit zu optimieren. Diese Optimierung ist in datenwissenschaftlichen Projekten von entscheidender Bedeutung, bei denen rechenintensive Operationen wiederholt ausgeführt werden müssen.
Theano zeichnet sich durch GPU-Computing aus und verbessert die Geschwindigkeit der Codeausführung. Darüber hinaus bietet es eine Reihe integrierter mathematischer Funktionen, die numerische Operationen an Arrays vereinfachen. Dies macht es zu einem wertvollen Werkzeug für Datenwissenschaftler und Praktiker des maschinellen Lernens.
Schnelle Funktionen:
- Theano kann automatisch Gradienten mathematischer Ausdrücke in Bezug auf Variablen berechnen. Dies ist wertvoll für Aufgaben wie die gradientenbasierte Optimierung beim maschinellen Lernen.
- Theano kann die Rechenkapazitäten von NVIDIA-GPUs nutzen, was Matrixoperationen erheblich beschleunigt. Dies ist insbesondere beim Umgang mit umfangreichen Datensätzen und komplexen Berechnungen von Vorteil.
- Theano ist in portablem Python-Code geschrieben und mit verschiedenen Plattformen kompatibel. Es ist außerdem erweiterbar, sodass Benutzer ihre benutzerdefinierten Vorgänge definieren können, wodurch es für verschiedene Anwendungen und Anforderungen vielseitig einsetzbar ist.
10. Ketter
Chainer ist ein Python-Framework für Datenwissenschaft, das ursprünglich von einem Robotik-Startup in Tokio entwickelt wurde. Es zeichnet sich durch seine Geschwindigkeit aus und übertrifft Frameworks wie TensorFlow.
Eine der bemerkenswerten Funktionen von Chainer ist die „Define-by-Run“-Definition neuronaler Netzwerke, die beim Debuggen neuronaler Netzwerke hilft. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, die Netzwerkstruktur im Laufe der Zeit zu ändern und so Probleme einfacher zu identifizieren und zu beheben.
Chainer unterstützt die CUDA-Implementierung, sodass Sie die Leistung mehrerer GPUs mit minimalem Aufwand nutzen können, was besonders für das effiziente Training von Deep-Learning-Modellen wertvoll ist.
Schnelle Funktionen:
- Einfache GPU-Integration
- Vereinfachtes Debuggen neuronaler Netzwerke
- Unterstützung für verschiedene neuronale Netzwerktypen
Zusammenfassung
Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die bei Datenwissenschaftlern beliebt ist. Es ist beliebt, weil Sie es für alle möglichen Aufgaben verwenden können, von der Datenverwaltung bis hin zum Erlernen des Computerlernens. Was Python auszeichnet, ist sein Framework.
Python beschleunigt Ihre Arbeit und hält Ihren Code sauber. Sie können diese Frameworks ausprobieren und für Ihre zukünftigen Projekte testen.
