Les données sont le nouvel or, et les data scientists sont le nouvel orfèvre. Les entreprises du monde entier parviennent à perfectionner leurs compétences particulières. Ils veulent vendre plus, satisfaire davantage de clients et gagner de l’argent plus facilement.
Les data scientists jouent un rôle important dans tout cela. Ils sont comme des héros qui aident les entreprises à donner du sens à leurs données. Selon Glassdoor, il y a beaucoup plus d'emplois de Data Scientist maintenant, et ils sont payés en moyenne autour de 120,931 XNUMX $.
Les frameworks de science des données sont comme des super outils pour les data scientists. Ils les aident à trier, travailler avec, créer des modèles et comprendre les données beaucoup plus rapidement et mieux.
La meilleure partie est que vous n'avez pas besoin d'être un assistant de codage pour utiliser ces frameworks. Vous pouvez être un expert dans la résolution de problèmes du monde réel sans être un expert en codage. La plupart des professionnels des données utilisent au moins un framework d'apprentissage automatique, ce qui rend leur travail plus facile et plus efficace.
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Qu’est-ce que le cadre de science des données ?
Un framework de science des données est un ensemble d'outils, de bibliothèques et de code pré-écrit qui aide les data scientists à collecter, organiser, traiter et analyser les données de manière plus efficace et efficiente. Ces cadres offrent une manière structurée de travailler avec des données, facilitant la création de modèles, l'élaboration d'informations et la résolution de problèmes complexes.
Les cadres de science des données incluent souvent des bibliothèques d'apprentissage automatique et de manipulation de données, qui permettent aux scientifiques des données de travailler avec de grands ensembles de données et d'extraire des informations précieuses sans avoir à repartir de zéro lors du codage.
Ils simplifient et rationalisent le processus de science des données, permettant aux professionnels de se concentrer sur la résolution de défis du monde réel plutôt que d'écrire chaque morceau de code à partir de zéro.
Si vous êtes curieux d'en savoir plus sur la science des données, consultez mon Examen du camp de données qui est un fournisseur de cours complet.
Meilleurs cadres de science des données
Examinons les cadres de science des données populaires suggérés par les Data Scientists :
1. Flux tenseur
TensorFlow est un outil d'apprentissage automatique gratuit créé par Google. Il est bon de travailler avec des chiffres et des graphiques de flux de données.
TensorFlow est une plate-forme complète d'apprentissage automatique avec de nombreux outils et bibliothèques utiles. C'est comme une grande boîte à outils pour créer des applications d'apprentissage automatique. Des personnes du monde entier partagent leurs connaissances et leurs outils pour le rendre encore meilleur.
Vous pouvez utiliser TensorFlow pour mélanger différents types de données, comme des tableaux, des graphiques et des images. Il est également open source, ce qui signifie qu'il est gratuit et en constante amélioration. Il a été initialement réalisé par la Google Brain Team. Des entreprises comme Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat et Gmail utilisent TensorFlow.
Fonctionnalités rapides :
- Versatilité: TensorFlow est super flexible. Vous pouvez l'utiliser pour toutes les tâches d'apprentissage automatique, de la reconnaissance d'images à la réalisation de prédictions. C'est comme une boîte à outils avec des outils pour différents travaux.
- Open source: C'est gratuit et ouvert à tous. Cela signifie que de nombreuses personnes peuvent y travailler et l’améliorer. Vous n'avez pas besoin de payer pour l'utiliser.
- Évolutivité: Que vous travailliez sur un petit ou un grand projet, TensorFlow peut le gérer. C'est idéal pour gérer de nombreuses données et des tâches complexes.
2. Numpy
Considérez NumPy comme une boîte à outils pour faire des mathématiques avec Python. C'est comme disposer d'outils puissants pour travailler avec des nombres et des matrices. Vous pouvez l'utiliser seul ou l'associer à d'autres outils comme TensorFlow ou Theano pour effectuer des calculs numériques complexes.
Vous pouvez effectuer des mathématiques classiques, des mathématiques complexes comme l'algèbre linéaire ou des transformations de Fourier, et même créer des nombres aléatoires. C'est comme avoir un assistant mathématique dans votre boîte à outils Python.
Mais il y a plus ! NumPy est compatible avec l'ancien code écrit en C et Fortran. Vous pouvez utiliser le code de votre grand-père dans vos projets Python sans trop de problèmes.
C'est pourquoi beaucoup de gens intelligents pensent que NumPy est le meilleur pour les mathématiques scientifiques en Python. Même de grands acteurs comme la NASA et Google l'utilisent pour leurs aventures de calcul !
Fonctionnalités rapides :
- C'est un tableau efficace pour stocker et manipuler des données numériques.
- Il dispose de fonctions riches pour l'algèbre linéaire, les statistiques, les transformations de Fourier et la génération de nombres aléatoires.
- NumPy propose une grande variété de fonctions mathématiques pour travailler avec des tableaux.
3. Scikit-Apprendre
Scikit-learn est un atout précieux des outils d'apprentissage automatique en Python. Il est construit sur une autre bibliothèque puissante appelée SciPy. À l'intérieur, vous trouverez toutes sortes d'outils pour l'apprentissage automatique, comme des moyens de trier les éléments en groupes, de faire des prédictions, et bien plus encore.
Mais voici le meilleur : Scikit-learn peut organiser ces outils en un ensemble d'étapes, comme une recette. Ces étapes peuvent modifier les données et ensuite faire des prédictions. C'est comme suivre une recette pour créer un modèle d'apprentissage automatique.
Scikit-Learn s'adresse à tout le monde, que vous soyez un data scientist chevronné ou que vous débutiez tout juste dans l'apprentissage automatique. Il est bien documenté, ce qui signifie qu’il est facile à apprendre et à utiliser. De plus, il existe une communauté importante et utile autour de Scikit-Learn.
Caractéristiques rapides:
- Accès à une large gamme d'algorithmes, y compris des modèles d'apprentissage traditionnels et profonds.
- Prétraitement et normalisation faciles des données.
- Capacité à gérer des données numériques et catégorielles.
4. Kéras
Keras est une API de premier ordre utilisée pour créer des réseaux de neurones complexes. Avec quelques lignes de code, vous pouvez ajouter de nouvelles couches, modèles et optimiseurs et entraîner les modèles. La structure de données de base est tensorielle et fournit un tableau multidimensionnel. Le framework Python fournit diverses fonctions de prétraitement, de chargement des données et de visualisation des résultats.
Keras est un outil fantastique pour vos projets, surtout si vous souhaitez essayer des idées de science des données sans aucun problème. Il vous aide à créer facilement des systèmes intelligents, tels que des réseaux de neurones.
Et devine quoi? De grands noms comme Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo et NASCENT Technology utilisent Keras.
Caractéristiques rapides:
- Il fonctionne de manière transparente sur n’importe quel CPU et GPU.
- Il existe plus de 10 modèles de classification d'images pré-entraînés.
- Il offre un prototypage rapide et facile.
5. Shogun
Shogun, une bibliothèque d'apprentissage automatique open source, offre aux utilisateurs un large éventail d'algorithmes pour l'analyse des données et la modélisation prédictive. Il est écrit en C++ et se connecte à plusieurs langages de programmation, dont Python.
Shogun donne la priorité à l'efficacité et à l'évolutivité, s'adaptant aux modèles linéaires et non linéaires. Il fournit également diverses fonctionnalités de prétraitement des données telles que la sélection de fonctionnalités et la réduction de dimensionnalité.
Cette polyvalence rend Shogun adapté aux tâches de classification d'images et d'exploration de texte. Il reste à jour avec des mises à jour continues, s'améliore continuellement et gagne sa place parmi les meilleurs frameworks Python.
Caractéristiques rapides:
- Il prend en charge un large éventail d’algorithmes de classification, de régression et de clustering.
- Prend en charge le streaming de données et l'apprentissage en ligne.
- Prend en charge divers types de données tels que les données à valeur réelle, de séquence, de graphique et de texte.
6. Scipy
En tant que data scientist, vous travaillez souvent sur des tâches telles que les statistiques, la visualisation de données et l'apprentissage automatique. Bien qu'il existe divers outils disponibles pour ces tâches, SciPy est un puissant framework Python qui peut rendre votre travail plus efficace.
SciPy est un ensemble de modules fournissant des fonctions de calcul scientifique. Il couvre l'algèbre linéaire, l'optimisation, l'intégration et les statistiques.
SciPy offre également un support solide pour la visualisation des données et l'apprentissage automatique. Cela en fait un outil crucial pour les data scientists, leur permettant de travailler plus efficacement et d’exploiter tout le potentiel de leurs données.
Caractéristiques rapides:
- Le framework propose divers modules et exécute des fonctions qui incluent l'optimisation, l'algèbre linéaire, l'intégration, l'interpolation et les statistiques.
- Il permet également de s'intégrer à d'autres packages tiers pour étendre les fonctionnalités.
- Il est entièrement open source et comprend des outils de calcul scientifique, d'analyse numérique et d'apprentissage automatique.
7. grattant
Scrapy, en tant que framework Python robuste, simplifie le processus de web scraping, permettant aux utilisateurs d'extraire sans effort des données de sites Web et de sources en ligne.
Scrapy fonctionne en naviguant sur des sites Web et en collectant les informations souhaitées. Ces données extraites servent à plusieurs fins, de la création de bases de données à la génération de rapports.
Pour les data scientists, Scrapy est un outil précieux pour collecter rapidement et efficacement les données nécessaires à l'analyse. Sa vitesse et son efficacité sont conçues pour rendre le web scraping plus accessible, offrant des fonctionnalités telles que le suivi automatisé des liens et l'extraction de données à partir de plusieurs pages, rationalisant ainsi le processus.s.
Caractéristiques rapides:
- Interface facile à utiliser même pour les nouveaux programmeurs.
- Cadre flexible et offre une intégration API fiable.
- Vous pouvez même l'utiliser pour extraire des données des pages statiques et dynamiques.
8. PyTorche
Développé par le groupe de recherche sur l'intelligence artificielle de Facebook, PyTorch est un outil logiciel important et un concurrent sérieux aux côtés de TensorFlow. Ce qui distingue PyTorch, c'est son graphique de calcul dynamique, qui peut être mis à jour au fur et à mesure de l'exécution du programme. Cette flexibilité permet des modifications en temps réel de l'architecture en cours de traitement.
Le succès de PyTorch est également attribué à sa facilité d'utilisation, sa simplicité d'API et son efficacité. C'est un excellent choix pour former des modèles à diverses tâches telles que la détection d'objets, la recherche et les opérations de production.
De grandes entreprises telles que Salesforce, l'Université de Stanford, Udacity et Microsoft s'appuient sur PyTorch pour leurs applications de science des données.
Caractéristiques rapides:
- API intuitive et riche en fonctionnalités pour développer des projets complexes.
- Le framework propose des outils de débogage et d'optimisation.
- Il offre également une interaction avec d'autres bibliothèques Python.
9. Théano
Theano est une puissante bibliothèque Python conçue pour définir, optimiser et évaluer des opérations mathématiques sur des tableaux multidimensionnels. Il est également bien adapté à la création de modèles d’apprentissage automatique efficaces.
Ce qui distingue Theano, c'est sa remarquable capacité à optimiser le code pour la vitesse. Cette optimisation est cruciale dans les projets de science des données où des opérations informatiques intensives doivent être effectuées de manière répétée.
Theano excelle dans le calcul GPU, améliorant la vitesse d'exécution du code. De plus, il offre une gamme de fonctions mathématiques intégrées, simplifiant les opérations numériques sur les tableaux. Cela en fait un outil précieux pour les data scientists et les praticiens de l’apprentissage automatique.
Caractéristiques rapides:
- Theano peut calculer automatiquement les gradients d'expressions mathématiques concernant les variables. Ceci est précieux pour des tâches telles que l’optimisation basée sur le gradient dans l’apprentissage automatique.
- Theano peut exploiter les capacités informatiques des GPU NVIDIA, ce qui accélère considérablement les opérations matricielles. Ceci est particulièrement utile lors de la gestion d’ensembles de données importants et de calculs complexes.
- Theano est écrit en code Python portable et est compatible avec diverses plateformes. Il est également extensible, permettant aux utilisateurs de définir leurs opérations personnalisées, ce qui le rend polyvalent pour différentes applications et besoins.
10. Chaîne
Chainer est un framework Python pour la science des données, initialement développé par une startup de robotique à Tokyo. Il se distingue par sa rapidité, surpassant les frameworks comme TensorFlow.
L'une des caractéristiques notables de Chainer est sa définition de réseau neuronal « définie par exécution », qui facilite le débogage des réseaux neuronaux. Cette approche vous permet de modifier la structure du réseau au fur et à mesure, facilitant ainsi l'identification et la résolution des problèmes.
Chainer prend en charge la mise en œuvre de CUDA, vous permettant d'exploiter la puissance de plusieurs GPU avec un minimum d'effort, ce qui est particulièrement utile pour entraîner efficacement des modèles d'apprentissage en profondeur.
Caractéristiques rapides:
- Intégration GPU facile
- Débogage simplifié du réseau neuronal
- Prise en charge de divers types de réseaux neuronaux
Conclusion
Python se distingue comme un langage de programmation polyvalent apprécié des data scientists. Il est populaire car vous pouvez l'utiliser pour toutes sortes de tâches, de la gestion des données à l'apprentissage des ordinateurs. Ce qui distingue Python, c'est son framework.
Python dynamise votre travail et garde votre code propre. Vous pouvez essayer ces frameworks et les tester pour vos futurs projets.
