Los datos son el nuevo oro y los científicos de datos son el nuevo orfebre. Empresas de todo el mundo están mejorando sus habilidades especiales. Quieren vender más, hacer felices a más clientes y ganar dinero más fácilmente.
Los científicos de datos juegan un papel importante en todo esto. Son como los héroes que ayudan a las empresas a darle sentido a sus datos. De acuerdo a Puerta de cristal, Ahora hay muchos más trabajos de científicos de datos y se les paga alrededor de $ 120,931 en promedio.
Los marcos de ciencia de datos son como súper herramientas para los científicos de datos. Les ayudan a clasificar, trabajar, crear modelos y comprender datos mucho más rápido y mejor.
La mejor parte es que no es necesario ser un asistente de codificación para utilizar estos marcos. Puedes ser un experto en la resolución de problemas del mundo real sin ser un experto en codificación. La mayoría de los profesionales de datos utilizan al menos un marco de aprendizaje automático, lo que hace que su trabajo sea más fácil y eficiente.
Esquema de contenido
¿Qué es el marco de ciencia de datos?
Un marco de ciencia de datos es un conjunto de herramientas, bibliotecas y código preescrito que ayuda a los científicos de datos a recopilar, organizar, procesar y analizar datos de manera más efectiva y eficiente. Estos marcos proporcionan una forma estructurada de trabajar con datos, lo que facilita la creación de modelos, la obtención de conocimientos y la resolución de problemas complejos.
Los marcos de ciencia de datos a menudo incluyen bibliotecas de manipulación de datos y aprendizaje automático, que permiten a los científicos de datos trabajar con grandes conjuntos de datos y extraer información valiosa sin tener que empezar desde cero en la codificación.
Simplifican y agilizan el proceso de ciencia de datos, lo que permite a los profesionales centrarse en resolver desafíos del mundo real en lugar de escribir cada fragmento de código desde cero.
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Los mejores marcos de ciencia de datos
Veamos los marcos populares de ciencia de datos sugeridos por los científicos de datos:
1. Flujo de tensor
TensorFlow es una herramienta gratuita de aprendizaje automático creada por Google. Es bueno trabajando con números y gráficos de flujo de datos.
TensorFlow es una plataforma completa de aprendizaje automático con muchas herramientas y bibliotecas útiles. Es como una gran caja de herramientas para crear aplicaciones de aprendizaje automático. Personas de todo el mundo comparten sus conocimientos y herramientas para hacerlo aún mejor.
Puedes usar TensorFlow para mezclar diferentes tipos de datos, como tablas, gráficos e imágenes. También es de código abierto, lo que significa que es gratuito y siempre mejora. Fue creado originalmente por el equipo de Google Brain. Empresas como Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat y Gmail utilizan TensorFlow.
Funciones rápidas:
- Versatilidad: TensorFlow es súper flexible. Puede usarlo para todas las tareas de aprendizaje automático, desde reconocer imágenes hasta hacer predicciones. Es como una caja de herramientas con herramientas para diferentes trabajos.
- Código abierto: Es gratis y abierto a todos. Esto significa que mucha gente puede trabajar en ello y mejorarlo. No tienes que pagar para usarlo.
- Escalabilidad: Ya sea que estés trabajando en un proyecto pequeño o grande, TensorFlow puede manejarlo. Es fantástico para manejar muchos datos y tareas complejas.
2. entumecido
Piense en NumPy como una caja de herramientas para hacer matemáticas con Python. Es como tener herramientas poderosas para trabajar con números y matrices. Puedes usarlo solo o combinarlo con otras herramientas como TensorFlow o Theano para realizar cálculos numéricos complejos.
Puedes hacer matemáticas regulares, matemáticas complejas como álgebra lineal o transformadas de Fourier, e incluso crear números aleatorios. Es como tener un asistente de matemáticas en tu kit de herramientas de Python.
¡Pero hay más! NumPy es compatible con código antiguo escrito en C y Fortran. Puedes usar el código de tu abuelo en tus proyectos de Python sin demasiados problemas.
Es por eso que mucha gente inteligente piensa que NumPy es lo mejor para matemáticas científicas en Python. ¡Incluso grandes jugadores como la NASA y Google lo utilizan para sus aventuras de cálculo numérico!
Funciones rápidas:
- Es una matriz eficiente para almacenar y manipular datos numéricos.
- Tiene funciones ricas para álgebra lineal, estadística, transformadas de Fourier y generación de números aleatorios.
- NumPy ofrece una amplia variedad de funciones matemáticas para trabajar con matrices.
3. Scikit-Aprende
Scikit-learn es un activo valioso de las herramientas de aprendizaje automático en Python. Está construido sobre otra poderosa biblioteca llamada SciPy. Dentro de esto, encontrará todo tipo de herramientas para el aprendizaje automático, como formas de ordenar cosas en grupos, hacer predicciones y más.
Pero aquí está la mejor parte: Scikit-learn puede organizar estas herramientas en un conjunto de pasos, como una receta. Estos pasos pueden hacer cosas con los datos y luego hacer predicciones. Es como seguir una receta para crear un modelo de aprendizaje automático.
Scikit-Learn es excelente para todos, ya sea un científico de datos experimentado o recién comenzando con el aprendizaje automático. Está bien documentado, lo que significa que es fácil de aprender y utilizar. Además, existe una comunidad grande y útil en torno a Scikit-Learn.
Características rápidas
- Acceso a una amplia gama de algoritmos, incluidos modelos tradicionales y de aprendizaje profundo.
- Fácil preprocesamiento y normalización de datos.
- Capacidad para manejar datos tanto numéricos como categóricos.
4. Kerás
Keras es una API de primer nivel que se utiliza para crear redes neuronales complejas. Con unas pocas líneas de código, puedes agregar nuevas capas, modelos y optimizadores y entrenar los modelos. La estructura de datos central es tensorial y proporciona una matriz multidimensional. El marco Python proporciona varias funciones para el preprocesamiento, la carga de datos y la visualización de los resultados.
Keras es una herramienta fantástica para tus proyectos, especialmente si te gusta probar ideas de ciencia de datos sin ningún problema. Le ayuda a construir sistemas inteligentes, como redes neuronales, con facilidad.
¿Y adivina qué? Grandes nombres como Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo y NASCENT Technology utilizan Keras.
Características rápidas
- Se ejecuta sin problemas en cualquier CPU y GPU.
- Hay más de 10 modelos de clasificación de imágenes previamente entrenados.
- Ofrece creación de prototipos rápida y sencilla.
5. Shogún
Shogun, una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto, ofrece a los usuarios una amplia gama de algoritmos para el análisis de datos y el modelado predictivo. Está escrito en C++ y se conecta con múltiples lenguajes de programación, incluido Python.
Shogun prioriza la eficiencia y la escalabilidad, acomodando modelos tanto lineales como no lineales. También proporciona varias funciones de preprocesamiento de datos, como selección de funciones y reducción de dimensionalidad.
Esta versatilidad hace que Shogun sea adecuado para tareas de clasificación de imágenes y minería de texto. Se mantiene actualizado con actualizaciones continuas, mejorando continuamente y ganándose un lugar entre los mejores marcos de Python.
Características rápidas
- Admite una amplia gama de algoritmos de clasificación, regresión y agrupación.
- Admite transmisión de datos y aprendizaje en línea.
- Admite varios tipos de datos, como datos de valor real, secuencia, gráficos y texto.
6. ciencia
Como científico de datos, a menudo trabaja en tareas como estadísticas, visualización de datos y aprendizaje automático. Si bien existen varias herramientas disponibles para estas tareas, SciPy es un potente marco de trabajo de Python que puede hacer que su trabajo sea más eficaz.
SciPy es un conjunto de módulos que proporcionan funciones para la informática científica. Cubre álgebra lineal, optimización, integración y estadística.
SciPy también ofrece un sólido soporte para la visualización de datos y el aprendizaje automático. Esto la convierte en una herramienta crucial para los científicos de datos, ya que les permite trabajar de manera más eficiente y aprovechar todo el potencial de sus datos.
Características rápidas
- El marco ofrece varios módulos y realiza funciones que incluyen optimización, álgebra lineal, integración, interpolación y estadística.
- También permite integrarse con otros paquetes de terceros para ampliar la funcionalidad.
- Es completamente de código abierto y comprende herramientas para informática científica, análisis numérico y aprendizaje automático.
7. Raspado
Scrapy, como marco robusto de Python, simplifica el proceso de web scraping, permitiendo a los usuarios extraer datos de sitios web y fuentes en línea sin esfuerzo.
Scrapy funciona navegando por sitios web y recopilando la información deseada. Estos datos extraídos sirven para múltiples propósitos, desde crear bases de datos hasta generar informes.
Para los científicos de datos, Scrapy es una herramienta valiosa para recopilar de forma rápida y eficiente los datos necesarios para el análisis. Su velocidad y eficiencia están diseñadas para hacer que el web scraping sea más accesible, ofreciendo funciones como seguimiento automatizado de enlaces y extracción de datos de múltiples páginas, agilizando el proceso.s.
Características rápidas
- Interfaz fácil de usar incluso para nuevos programadores.
- Marco flexible y ofrece integración API confiable.
- Incluso puede usarlo para extraer datos de páginas estáticas y dinámicas.
8. PyTorch
Desarrollado por el grupo de investigación de Inteligencia Artificial de Facebook, PyTorch es una importante herramienta de software y un fuerte competidor junto a TensorFlow. Lo que distingue a PyTorch es su gráfico computacional dinámico, que se puede actualizar a medida que se ejecuta el programa. Esta flexibilidad permite cambios en tiempo real en la arquitectura que se está procesando.
El éxito de PyTorch también se atribuye a su facilidad de uso, API simple y eficiencia. Es una excelente opción para entrenar modelos en diversas tareas como detección de objetos, investigación y operaciones de producción.
Grandes empresas como Salesforce, la Universidad de Stanford, Udacity y Microsoft confían en PyTorch para sus aplicaciones de ciencia de datos.
Características rápidas
- API intuitiva y rica en funciones para desarrollar proyectos complejos.
- El marco ofrece herramientas para la depuración y optimización.
- También ofrece interacción con otras bibliotecas de Python.
9. Teano
Theano es una potente biblioteca de Python diseñada para definir, optimizar y evaluar operaciones matemáticas en matrices multidimensionales. También es adecuado para crear modelos eficientes de aprendizaje automático.
Lo que distingue a Theano es su notable capacidad para optimizar la velocidad del código. Esta optimización es crucial en proyectos de ciencia de datos donde es necesario realizar repetidamente operaciones computacionalmente intensivas.
Theano sobresale en computación GPU, mejorando la velocidad de ejecución del código. Además, ofrece una gama de funciones matemáticas integradas, que simplifican las operaciones numéricas en matrices. Esto lo convierte en una herramienta valiosa para los científicos de datos y los profesionales del aprendizaje automático.
Características rápidas
- Theano puede calcular automáticamente gradientes de expresiones matemáticas relativas a variables. Esto es valioso para tareas como la optimización basada en gradientes en el aprendizaje automático.
- Theano puede aprovechar las capacidades informáticas de las GPU NVIDIA, lo que acelera significativamente las operaciones matriciales. Esto es particularmente beneficioso cuando se manejan conjuntos de datos sustanciales y cálculos complejos.
- Theano está escrito en código Python portátil y es compatible con varias plataformas. También es extensible, lo que permite a los usuarios definir sus operaciones personalizadas, lo que lo hace versátil para diferentes aplicaciones y necesidades.
10. Encadenador
Chainer es un marco de Python para ciencia de datos, desarrollado inicialmente por una startup de robótica en Tokio. Se distingue por su velocidad, superando a frameworks como TensorFlow.
Una de las características notables de Chainer es su definición de red neuronal "definida por ejecución", que ayuda a depurar redes neuronales. Este enfoque le permite modificar la estructura de la red a medida que avanza, lo que facilita la identificación y solución de problemas.
Chainer admite la implementación de CUDA, lo que le permite aprovechar el poder de múltiples GPU con un mínimo esfuerzo, lo cual es particularmente valioso para entrenar modelos de aprendizaje profundo de manera eficiente.
Características rápidas
- Fácil integración de GPU
- Depuración simplificada de redes neuronales
- Soporte para varios tipos de redes neuronales.
Conclusión
Python se destaca como un lenguaje de programación versátil amado por los científicos de datos. Es popular porque puedes usarlo para todo tipo de tareas, desde administrar datos hasta enseñar a las computadoras a aprender. Lo que distingue a Python es su marco.
Python potencia tu trabajo y mantiene tu código limpio. Puede probar estos marcos y probarlos para sus proyectos futuros.
