Data adalah emas baru, dan ilmuwan data adalah pandai emas baru. Perusahaan-perusahaan di seluruh dunia semakin pandai menyempurnakan keterampilan khusus mereka. Mereka ingin menjual lebih banyak, membuat lebih banyak pelanggan senang, dan mendapatkan uang dengan lebih mudah.
Ilmuwan data memainkan peran besar dalam semua ini. Mereka seperti pahlawan yang membantu perusahaan memahami data mereka. Berdasarkan Glassdoor, ada lebih banyak pekerjaan Data Scientist sekarang, dan mereka dibayar rata-rata sekitar $120,931.
Kerangka kerja ilmu data seperti alat super bagi ilmuwan data. Mereka membantu mereka menyortir, mengerjakan, membuat model, dan memahami data dengan lebih cepat dan lebih baik.
Bagian terbaiknya adalah Anda tidak perlu menjadi ahli coding untuk menggunakan kerangka kerja ini. Anda bisa menjadi ahli dalam memecahkan masalah dunia nyata tanpa menjadi ahli coding. Sebagian besar ahli data menggunakan setidaknya satu kerangka pembelajaran mesin, yang membuat pekerjaan mereka lebih mudah dan efisien.
Garis Besar Konten
Apa itu Kerangka Ilmu Data?
Kerangka kerja ilmu data adalah seperangkat alat, perpustakaan, dan kode pra-tertulis yang membantu ilmuwan data mengumpulkan, mengatur, memproses, dan menganalisis data dengan lebih efektif dan efisien. Kerangka kerja ini memberikan cara terstruktur untuk bekerja dengan data, membuat pembuatan model, menggambarkan wawasan, dan memecahkan masalah kompleks menjadi lebih mudah.
Kerangka kerja ilmu data sering kali mencakup pembelajaran mesin dan perpustakaan manipulasi data, yang memberdayakan ilmuwan data untuk bekerja dengan kumpulan data besar dan mengekstrak informasi berharga tanpa harus memulai dari awal dalam pengkodean.
Mereka menyederhanakan dan menyederhanakan proses ilmu data, memungkinkan para profesional untuk fokus pada penyelesaian tantangan dunia nyata daripada menulis setiap bagian kode dari awal.
Jika Anda penasaran untuk mempelajari ilmu data, lihat saya Tinjauan Kamp Data yang merupakan penyedia kursus komprehensif.
Kerangka Ilmu Data Terbaik
Mari kita lihat kerangka ilmu data populer seperti yang disarankan oleh Data Scientist:
1. Aliran Tensor
TensorFlow adalah alat pembelajaran mesin gratis yang dibuat oleh Google. Ini bagus dalam bekerja dengan angka dan grafik aliran data.
TensorFlow adalah platform pembelajaran mesin lengkap dengan banyak alat dan perpustakaan yang berguna. Ini seperti kotak peralatan besar untuk membuat aplikasi pembelajaran mesin. Orang-orang dari seluruh dunia berbagi pengetahuan dan alat mereka untuk menjadikannya lebih baik.
Anda dapat menggunakan TensorFlow untuk menggabungkan berbagai jenis data, seperti tabel, grafik, dan gambar. Ini juga open-source, artinya gratis dan selalu ditingkatkan. Awalnya dibuat oleh Tim Otak Google. Perusahaan seperti Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat, dan Gmail menggunakan TensorFlow.
Fitur cepat:
- fleksibilitas: TensorFlow sangat fleksibel. Anda dapat menggunakannya untuk semua tugas pembelajaran mesin, mulai dari mengenali gambar hingga membuat prediksi. Ini seperti kotak peralatan dengan peralatan untuk berbagai pekerjaan.
- Sumber Terbuka: Ini gratis dan terbuka untuk semua orang. Ini berarti banyak orang dapat mengerjakannya dan menjadikannya lebih baik. Anda tidak perlu membayar untuk menggunakannya.
- Skalabilitas: Baik Anda sedang mengerjakan proyek kecil atau besar, TensorFlow dapat menanganinya. Ini bagus untuk menangani banyak data dan tugas kompleks.
2. Mati rasa
Bayangkan NumPy sebagai kotak peralatan untuk mengerjakan matematika dengan Python. Ini seperti memiliki alat yang ampuh untuk bekerja dengan angka dan matriks. Anda dapat menggunakannya sendiri atau menggabungkannya dengan alat lain seperti TensorFlow atau Theano untuk melakukan penghitungan numerik yang rumit.
Anda dapat mengerjakan matematika biasa, matematika kompleks seperti aljabar linier, atau Transformasi Fourier, dan bahkan membuat bilangan acak. Ini seperti memiliki ahli matematika di perangkat Python Anda.
Tapi masih ada lagi! NumPy ramah dengan kode lama yang ditulis dalam C dan Fortran. Anda dapat menggunakan kode kakek Anda dalam proyek Python Anda tanpa terlalu banyak kesulitan.
Itu sebabnya banyak orang pintar menganggap NumPy adalah yang terbaik untuk matematika ilmiah dengan Python. Bahkan pemain besar seperti NASA dan Google menggunakannya untuk petualangan menghitung angka!
Fitur cepat:
- Ini adalah array yang efisien untuk menyimpan dan memanipulasi data numerik.
- Ini memiliki fungsi yang kaya untuk Aljabar Linier, Statistik, Transformasi Fourier, dan pembuatan bilangan acak.
- NumPy menawarkan beragam fungsi matematika untuk bekerja dengan array.
3. Scikit-Belajar
Scikit-learn adalah aset berharga alat pembelajaran mesin dengan Python. Itu dibangun di atas perpustakaan kuat lainnya yang disebut SciPy. Di dalamnya, Anda akan menemukan semua jenis alat untuk pembelajaran mesin, seperti cara mengurutkan sesuatu ke dalam kelompok, membuat prediksi, dan banyak lagi.
Namun inilah bagian terbaiknya: Scikit-learn dapat mengatur alat-alat ini ke dalam serangkaian langkah, seperti resep. Langkah-langkah ini dapat melakukan berbagai hal terhadap data dan kemudian membuat prediksi. Ini seperti mengikuti resep untuk membuat model pembelajaran mesin.
Scikit-Learn sangat bagus untuk semua orang, baik Anda seorang ilmuwan data berpengalaman atau baru memulai pembelajaran mesin. Ini terdokumentasi dengan baik, yang berarti mudah dipelajari dan digunakan. Selain itu, ada komunitas besar dan bermanfaat di sekitar Scikit-Learn.
Fitur Cepat:
- Akses ke berbagai algoritme, termasuk model pembelajaran tradisional dan mendalam.
- Pemrosesan awal dan normalisasi data yang mudah.
- Kemampuan untuk menangani data numerik dan kategorikal.
4. Keras
Keras adalah API terbaik yang digunakan untuk membuat jaringan saraf yang kompleks. Dengan beberapa baris kode, Anda dapat menambahkan lapisan, model, dan pengoptimal baru serta melatih model tersebut. Struktur data inti adalah tensor dan menyediakan array multidimensi. Kerangka kerja Python menyediakan berbagai fungsi untuk pra-pemrosesan, pemuatan data, dan memvisualisasikan hasilnya.
Keras adalah alat yang luar biasa untuk proyek Anda, terutama jika Anda ingin mencoba ide ilmu data tanpa kesulitan. Ini membantu Anda membangun sistem cerdas, seperti jaringan saraf, dengan mudah.
Dan coba tebak? Nama-nama besar seperti Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo, dan NASCENT Technology menggunakan Keras.
Fitur Cepat:
- Ini berjalan mulus di CPU dan GPU apa pun.
- Ada lebih dari 10 model klasifikasi gambar terlatih.
- Ini menawarkan pembuatan prototipe yang cepat dan mudah.
5. Shogun
Shogun, perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka, memberdayakan pengguna dengan beragam algoritme untuk analisis data dan pemodelan prediktif. Itu ditulis dalam C++ dan terhubung dengan berbagai bahasa pemrograman, termasuk Python.
Shogun mengutamakan efisiensi dan skalabilitas, mengakomodasi model linier dan nonlinier. Ini juga menyediakan berbagai fitur pemrosesan awal data seperti pemilihan fitur dan pengurangan dimensi.
Fleksibilitas ini membuat Shogun cocok untuk tugas klasifikasi gambar dan penambangan teks. Ia tetap mengikuti pembaruan yang sedang berlangsung, terus meningkatkan dan mendapatkan tempatnya di antara kerangka kerja Python teratas.
Fitur Cepat:
- Ini mendukung berbagai algoritma klasifikasi, regresi, dan pengelompokan.
- Mendukung streaming data dan pembelajaran online.
- Mendukung berbagai tipe data seperti data bernilai nyata, urutan, grafik, dan teks.
6. Sains
Sebagai data scientist, Anda sering mengerjakan tugas seperti statistik, visualisasi data, dan pembelajaran mesin. Meskipun ada berbagai alat yang tersedia untuk tugas-tugas ini, SciPy adalah kerangka kerja Python yang kuat yang dapat membuat pekerjaan Anda lebih efektif.
SciPy adalah sekumpulan modul yang menyediakan fungsi untuk komputasi ilmiah. Ini mencakup aljabar linier, optimasi, integrasi, dan statistik.
SciPy juga menawarkan dukungan kuat untuk visualisasi data dan pembelajaran mesin. Hal ini menjadikannya alat yang penting bagi ilmuwan data, memungkinkan mereka bekerja lebih efisien dan memanfaatkan potensi data mereka secara maksimal.
Fitur Cepat:
- Kerangka kerja ini menawarkan berbagai modul dan menjalankan fungsi yang mencakup Optimasi, Aljabar Linier, Integrasi, Interpolasi, dan Statistik.
- Ini juga memungkinkan untuk berintegrasi dengan paket pihak ketiga lainnya untuk memperluas fungsionalitas.
- Ini sepenuhnya bersumber terbuka dan terdiri dari alat untuk komputasi ilmiah, analisis numerik, dan pembelajaran Mesin.
7. Tergores
Scrapy, sebagai kerangka kerja Python yang kuat, menyederhanakan proses web scraping, memungkinkan pengguna mengekstrak data dari situs web dan sumber online dengan mudah.
Scrapy berfungsi dengan menavigasi situs web dan mengumpulkan informasi yang diinginkan. Data yang diekstraksi ini memiliki berbagai tujuan, mulai dari membangun database hingga menghasilkan laporan.
Bagi data scientist, Scrapy adalah alat berharga untuk mengumpulkan data yang diperlukan untuk analisis dengan cepat dan efisien. Kecepatan dan efisiensinya dirancang untuk membuat web scraping lebih mudah diakses, menawarkan fitur seperti mengikuti tautan otomatis dan ekstraksi data dari beberapa halaman, sehingga menyederhanakan prosesnya.s.
Fitur Cepat:
- Antarmuka yang mudah digunakan bahkan untuk programmer baru.
- Kerangka kerja yang fleksibel dan menawarkan integrasi API yang andal.
- Anda bahkan dapat menggunakannya untuk mengekstrak data dari halaman statis dan dinamis.
8.PyTorch
Dikembangkan oleh kelompok riset Kecerdasan Buatan Facebook, PyTorch adalah alat perangkat lunak yang signifikan dan pesaing kuat bersama TensorFlow. Yang membedakan PyTorch adalah grafik komputasi dinamisnya, yang dapat diperbarui saat program berjalan. Fleksibilitas ini memungkinkan perubahan real-time pada arsitektur yang sedang diproses.
Keberhasilan PyTorch juga disebabkan oleh kemudahan penggunaan, API sederhana, dan efisiensi. Ini adalah pilihan tepat untuk melatih model dalam berbagai tugas seperti deteksi objek, penelitian, dan operasi produksi.
Perusahaan besar seperti Salesforce, Stanford University, Udacity, dan Microsoft mengandalkan PyTorch untuk aplikasi ilmu data mereka.
Fitur Cepat:
- API yang intuitif dan kaya fitur untuk mengembangkan proyek yang kompleks.
- Kerangka kerja ini menawarkan alat untuk debugging dan optimasi.
- Ia juga menawarkan interaksi dengan perpustakaan Python lainnya.
9. Teano
Theano adalah pustaka Python canggih yang dirancang untuk mendefinisikan, mengoptimalkan, dan mengevaluasi operasi matematika pada array multidimensi. Ini juga cocok untuk membuat model pembelajaran mesin yang efisien.
Yang membedakan Theano adalah kemampuannya yang luar biasa dalam mengoptimalkan kode untuk kecepatan. Pengoptimalan ini sangat penting dalam proyek ilmu data yang memerlukan operasi komputasi intensif yang harus dilakukan berulang kali.
Theano unggul dalam komputasi GPU, meningkatkan kecepatan eksekusi kode. Selain itu, ia menawarkan serangkaian fungsi matematika bawaan, menyederhanakan operasi numerik pada array. Hal ini menjadikannya alat yang berharga bagi ilmuwan data dan praktisi pembelajaran mesin.
Fitur Cepat:
- Theano dapat secara otomatis menghitung gradien ekspresi matematika mengenai variabel. Ini berguna untuk tugas-tugas seperti pengoptimalan berbasis gradien dalam pembelajaran mesin.
- Theano dapat memanfaatkan kemampuan komputasi GPU NVIDIA, yang secara signifikan mempercepat operasi matriks. Hal ini sangat bermanfaat ketika menangani kumpulan data besar dan penghitungan kompleks.
- Theano ditulis dalam kode Python portabel dan kompatibel dengan berbagai platform. Ini juga dapat diperluas, memungkinkan pengguna untuk menentukan operasi kustom mereka, menjadikannya serbaguna untuk berbagai aplikasi dan kebutuhan.
10. Rantai
Chainer adalah kerangka kerja Python untuk ilmu data, yang awalnya dikembangkan oleh startup robotika di Tokyo. Ia membedakan dirinya dari kecepatannya, mengungguli kerangka kerja seperti TensorFlow.
Salah satu fitur penting Chainer adalah definisi jaringan saraf “define-by-run”, yang membantu dalam men-debug jaringan saraf. Pendekatan ini memungkinkan Anda untuk mengubah struktur jaringan seiring berjalannya waktu, sehingga memudahkan pengidentifikasian dan perbaikan masalah.
Chainer mendukung implementasi CUDA, memungkinkan Anda memanfaatkan kekuatan beberapa GPU dengan sedikit usaha, yang sangat berharga untuk melatih model pembelajaran mendalam secara efisien.
Fitur Cepat:
- Integrasi GPU yang mudah
- Proses debug jaringan saraf yang disederhanakan
- Dukungan untuk berbagai jenis jaringan saraf
Kesimpulan
Python menonjol sebagai bahasa pemrograman serbaguna yang disukai oleh para ilmuwan data. Ini populer karena Anda dapat menggunakannya untuk segala macam tugas, mulai dari mengelola data hingga mengajar komputer untuk belajar. Yang membedakan Python adalah kerangka kerjanya.
Python meningkatkan pekerjaan Anda dan menjaga kode Anda tetap bersih. Anda dapat mencoba kerangka kerja ini dan mengujinya untuk proyek masa depan Anda.
