I dati sono il nuovo oro e i data scientist sono i nuovi orafi. Le aziende di tutto il mondo stanno diventando brave a perfezionare le proprie competenze speciali. Vogliono vendere di più, rendere felici più clienti e guadagnare denaro più facilmente.
I data scientist svolgono un ruolo importante in tutto questo. Sono come gli eroi che aiutano le aziende a dare un senso ai propri dati. Secondo Glassdoor, ci sono molti più lavori di Data Scientist ora e vengono pagati in media circa $ 120,931.
I framework di data science sono come super strumenti per i data scientist. Li aiutano a ordinare, lavorare, creare modelli e comprendere i dati molto più velocemente e meglio.
La parte migliore è che non devi essere un mago della codifica per utilizzare questi framework. Puoi essere un esperto nel risolvere problemi del mondo reale senza essere un esperto di programmazione. La maggior parte dei professionisti dei dati utilizza almeno un framework di machine learning, che rende il proprio lavoro più semplice ed efficiente.
Struttura dei contenuti
Cos'è il framework per la scienza dei dati?
Un framework di data science è un insieme di strumenti, librerie e codice precompilato che aiuta i data scientist a raccogliere, organizzare, elaborare e analizzare i dati in modo più efficace ed efficiente. Questi framework forniscono un modo strutturato per lavorare con i dati, semplificando la creazione di modelli, il disegno di approfondimenti e la risoluzione di problemi complessi.
I framework di data science includono spesso librerie di machine learning e manipolazione dei dati, che consentono ai data scientist di lavorare con set di dati di grandi dimensioni ed estrarre informazioni preziose senza dover iniziare da zero nella codifica.
Semplificano e ottimizzano il processo di data science, consentendo ai professionisti di concentrarsi sulla risoluzione delle sfide del mondo reale anziché scrivere ogni pezzo di codice da zero.
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I migliori framework di scienza dei dati
Diamo un'occhiata ai popolari framework di data science suggeriti dai data scientist:
1. Flusso tensore
TensorFlow è uno strumento gratuito di apprendimento automatico realizzato da Google. È bravo a lavorare con numeri e grafici del flusso di dati.
TensorFlow è una piattaforma di apprendimento automatico completa con molti strumenti e librerie utili. È come una grande cassetta degli attrezzi per creare applicazioni di apprendimento automatico. Persone provenienti da tutto il mondo condividono le proprie conoscenze e strumenti per renderlo ancora migliore.
Puoi utilizzare TensorFlow per combinare diversi tipi di dati, come tabelle, grafici e immagini. È anche open source, il che significa che è gratuito e in continuo miglioramento. È stato originariamente realizzato dal Google Brain Team. Aziende come Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat e Gmail utilizzano TensorFlow.
Funzioni rapide:
- Versatilità: TensorFlow è estremamente flessibile. Puoi usarlo per tutte le attività di machine learning, dal riconoscimento delle immagini alla formulazione di previsioni. È come una cassetta degli attrezzi con strumenti per diversi lavori.
- Open source: È gratuito e aperto a tutti. Ciò significa che molte persone possono lavorarci sopra e migliorarlo. Non devi pagare per usarlo.
- Scalabilità: Che tu stia lavorando su un progetto piccolo o enorme, TensorFlow può gestirlo. È ottimo per gestire molti dati e attività complesse.
2. Numpano
Pensa a NumPy come a una cassetta degli attrezzi per fare matematica con Python. È come avere strumenti potenti per lavorare con numeri e matrici. Puoi usarlo da solo o abbinarlo ad altri strumenti come TensorFlow o Theano per eseguire calcoli numerici complessi.
Puoi eseguire calcoli regolari, complessi come l'algebra lineare o le trasformate di Fourier e persino creare numeri casuali. È come avere un mago della matematica nel tuo toolkit Python.
Ma c'è di più! NumPy è compatibile con il vecchio codice scritto in C e Fortran. Puoi usare il codice di tuo nonno nei tuoi progetti Python senza troppi problemi.
Ecco perché molte persone intelligenti pensano che NumPy sia il migliore per la matematica scientifica in Python. Anche i grandi giocatori come la NASA e Google lo usano per le loro avventure a base di numeri!
Funzioni rapide:
- È un array efficiente per archiviare e manipolare dati numerici.
- Dispone di ricche funzioni per l'algebra lineare, la statistica, le trasformate di Fourier e la generazione di numeri casuali.
- NumPy offre un'ampia varietà di funzioni matematiche per lavorare con gli array.
3. Scikit-impara
Scikit-learn è una risorsa preziosa per gli strumenti di apprendimento automatico in Python. È costruito sopra un'altra potente libreria chiamata SciPy. Al suo interno troverai tutti i tipi di strumenti per l'apprendimento automatico, come modi per ordinare le cose in gruppi, fare previsioni e altro ancora.
Ma ecco la parte migliore: Scikit-learn può organizzare questi strumenti in una serie di passaggi, come una ricetta. Questi passaggi possono apportare modifiche ai dati e quindi effettuare previsioni. È come seguire una ricetta per creare un modello di apprendimento automatico.
Scikit-Learn è ottimo per tutti, che tu sia un data scientist esperto o che tu abbia appena iniziato con l'apprendimento automatico. È ben documentato, il che significa che è facile da apprendere e utilizzare. Inoltre, c'è una grande e utile comunità attorno a Scikit-Learn.
Caratteristiche rapide:
- Accesso a un'ampia gamma di algoritmi, inclusi modelli tradizionali e di deep learning.
- Facile preelaborazione e normalizzazione dei dati.
- Capacità di gestire sia dati numerici che categorici.
4.Keras
Keras è un'API di prim'ordine utilizzata per creare reti neurali complesse. Con poche righe di codice puoi aggiungere nuovi livelli, modelli e ottimizzatori e addestrare i modelli. La struttura dati principale è tensore e fornisce un array multidimensionale. Il framework Python fornisce varie funzioni per la pre-elaborazione, il caricamento dei dati e la visualizzazione dei risultati.
Keras è uno strumento fantastico per i tuoi progetti, soprattutto se desideri provare idee di data science senza problemi. Ti aiuta a costruire facilmente sistemi intelligenti, come le reti neurali.
E indovina cosa? Grandi nomi come Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo e NASCENT Technology utilizzano Keras.
Caratteristiche rapide:
- Funziona perfettamente su qualsiasi CPU e GPU.
- Sono disponibili più di 10 modelli di classificazione delle immagini preaddestrati.
- Offre una prototipazione rapida e semplice.
5. Shōgun
Shogun, una libreria di machine learning open source, offre agli utenti un'ampia gamma di algoritmi per l'analisi dei dati e la modellazione predittiva. È scritto in C++ e si connette con più linguaggi di programmazione, incluso Python.
Shogun dà priorità all'efficienza e alla scalabilità, adattandosi sia ai modelli lineari che a quelli non lineari. Fornisce inoltre varie funzionalità di preelaborazione dei dati come la selezione delle funzionalità e la riduzione della dimensionalità.
Questa versatilità rende Shogun adatto per attività di classificazione delle immagini e di text mining. Rimane aggiornato con aggiornamenti continui, migliorando continuamente e guadagnandosi un posto tra i migliori framework Python.
Caratteristiche rapide:
- Supporta un'ampia gamma di algoritmi di classificazione, regressione e clustering.
- Supporta lo streaming di dati e l'apprendimento online.
- Supporta vari tipi di dati come dati con valori reali, sequenza, grafico e testo.
6. Scipy
In qualità di data scientist, lavori spesso su attività come statistiche, visualizzazione dei dati e apprendimento automatico. Sebbene siano disponibili vari strumenti per queste attività, SciPy è un potente framework Python che può rendere il tuo lavoro più efficace.
SciPy è un insieme di moduli che forniscono funzioni per il calcolo scientifico. Copre l'algebra lineare, l'ottimizzazione, l'integrazione e la statistica.
SciPy offre anche un forte supporto per la visualizzazione dei dati e l'apprendimento automatico. Ciò lo rende uno strumento cruciale per i data scientist, poiché consente loro di lavorare in modo più efficiente e sfruttare tutto il potenziale dei loro dati.
Caratteristiche rapide:
- Il framework offre vari moduli ed esegue funzioni che includono ottimizzazione, algebra lineare, integrazione, interpolazione e statistica.
- Consente inoltre l'integrazione con altri pacchetti di terze parti per estendere le funzionalità.
- È completamente open source e comprende strumenti per il calcolo scientifico, l'analisi numerica e l'apprendimento automatico.
7. Scarso
Scrapy, in quanto robusto framework Python, semplifica il processo di web scraping, consentendo agli utenti di estrarre dati da siti Web e fonti online senza sforzo.
Funzioni scrapy navigando nei siti Web e raccogliendo le informazioni desiderate. Questi dati estratti servono a molteplici scopi, dalla creazione di database alla generazione di report.
Per i data scientist, Scrapy è uno strumento prezioso per raccogliere in modo rapido ed efficiente i dati necessari per l'analisi. La sua velocità ed efficienza sono progettate per rendere il web scraping più accessibile, offrendo funzionalità come il monitoraggio automatico dei collegamenti e l'estrazione dei dati da più pagine, semplificando il processos.
Caratteristiche rapide:
- Interfaccia facile da usare anche per i nuovi programmatori.
- Framework flessibile e offre un'integrazione API affidabile.
- Puoi anche usarlo per estrarre dati dalle pagine statiche e dinamiche.
8. Torcia
Sviluppato dal gruppo di ricerca sull'intelligenza artificiale di Facebook, PyTorch è uno strumento software significativo e un forte concorrente insieme a TensorFlow. Ciò che distingue PyTorch è il suo grafico computazionale dinamico, che può essere aggiornato durante l'esecuzione del programma. Questa flessibilità consente modifiche in tempo reale all'architettura in fase di elaborazione.
Il successo di PyTorch è anche attribuito alla sua facilità d'uso, alla sua API semplice ed all'efficienza. È una scelta eccellente per addestrare i modelli in varie attività come il rilevamento di oggetti, la ricerca e le operazioni di produzione.
Grandi aziende come Salesforce, Stanford University, Udacity e Microsoft si affidano a PyTorch per le loro applicazioni di data science.
Caratteristiche rapide:
- API intuitiva e ricca di funzionalità per lo sviluppo di progetti complessi.
- Il framework offre strumenti per il debug e l'ottimizzazione.
- Offre anche l'interazione con altre librerie Python.
9. Teano
Theano è una potente libreria Python progettata per definire, ottimizzare e valutare operazioni matematiche su array multidimensionali. È inoltre adatto per creare modelli efficienti di machine learning.
Ciò che distingue Theano è la sua straordinaria capacità di ottimizzare il codice per la velocità. Questa ottimizzazione è fondamentale nei progetti di scienza dei dati in cui è necessario eseguire ripetutamente operazioni ad alta intensità di calcolo.
Theano eccelle nel GPU computing, migliorando la velocità di esecuzione del codice. Inoltre, offre una gamma di funzioni matematiche integrate, semplificando le operazioni numeriche sugli array. Ciò lo rende uno strumento prezioso per i data scientist e i professionisti del machine learning.
Caratteristiche rapide:
- Theano può calcolare automaticamente i gradienti delle espressioni matematiche riguardanti le variabili. Ciò è utile per attività come l'ottimizzazione basata sul gradiente nell'apprendimento automatico.
- Theano può sfruttare le capacità di elaborazione delle GPU NVIDIA, che accelerano significativamente le operazioni della matrice. Ciò è particolarmente vantaggioso quando si gestiscono set di dati consistenti e calcoli complessi.
- Theano è scritto in codice Python portatile ed è compatibile con varie piattaforme. È anche estensibile e consente agli utenti di definire le proprie operazioni personalizzate, rendendolo versatile per diverse applicazioni ed esigenze.
10. Catena
Chainer è un framework Python per la scienza dei dati, inizialmente sviluppato da una startup di robotica a Tokyo. Si distingue per la sua velocità, surclassando framework come TensorFlow.
Una delle caratteristiche più importanti di Chainer è la sua definizione di rete neurale "define-by-run", che aiuta nel debug delle reti neurali. Questo approccio ti consente di modificare la struttura della rete man mano che procedi, semplificando l'identificazione e la risoluzione dei problemi.
Chainer supporta l'implementazione CUDA, consentendoti di sfruttare la potenza di più GPU con il minimo sforzo, il che è particolarmente utile per addestrare in modo efficiente i modelli di deep learning.
Caratteristiche rapide:
- Facile integrazione della GPU
- Debug semplificato della rete neurale
- Supporto per vari tipi di reti neurali
Conclusione
Python si distingue come un linguaggio di programmazione versatile amato dai data scientist. È popolare perché puoi usarlo per tutti i tipi di attività, dalla gestione dei dati all'insegnamento dell'apprendimento ai computer. Ciò che distingue Python è la sua struttura.
Python potenzia il tuo lavoro e mantiene pulito il tuo codice. Puoi provare questi framework e testarli per i tuoi progetti futuri.
