データは新しい金であり、データ サイエンティストは新しい金細工師です。 世界中の企業が、特殊なスキルを微調整することに成功しています。 彼らはより多くを売り、より多くの顧客を満足させ、より簡単にお金を稼ぎたいと考えています。
データサイエンティストはこれらすべてにおいて大きな役割を果たします。 彼らは、企業がデータを理解するのを支援するヒーローのようなものです。 によると グラスドア、 現在、データ サイエンティストの仕事ははるかに増えており、彼らの給与は平均約 120,931 ドルです。
データ サイエンス フレームワークは、データ サイエンティストにとってスーパー ツールのようなものです。 これらは、データの分類、操作、モデルの作成、およびデータの理解をより迅速かつ適切に行うのに役立ちます。
最も良い点は、これらのフレームワークを使用するためにコーディング ウィザードである必要がないことです。 コーディングの専門家でなくても、現実世界の問題を解決する専門家になることができます。 ほとんどのデータ担当者は少なくとも XNUMX つの機械学習フレームワークを使用しており、これにより仕事がより簡単かつ効率的になります。
コンテンツ概要
データサイエンスフレームワークとは何ですか?
データ サイエンス フレームワークは、データ サイエンティストがデータをより効果的かつ効率的に収集、整理、処理、分析するのに役立つ一連のツール、ライブラリ、および事前に作成されたコードです。 これらのフレームワークは、データを操作するための構造化された方法を提供し、モデルの構築、洞察の引き出し、複雑な問題の解決を容易にします。
データ サイエンス フレームワークには、多くの場合、機械学習とデータ操作のライブラリが含まれており、データ サイエンティストがコーディングを最初から開始しなくても、大規模なデータセットを操作して貴重な情報を抽出できるようになります。
これらはデータ サイエンス プロセスを簡素化および合理化し、専門家がすべてのコードを最初から作成するのではなく、現実世界の課題の解決に集中できるようにします。
データサイエンスについて知りたい場合は、私の記事をチェックしてください。 データキャンプのレビュー 総合的なコースプロバイダーです。
最優秀データ サイエンス フレームワーク
データ サイエンティストによって提案されている、人気のあるデータ サイエンス フレームワークを見てみましょう。
1.TensorFlow
TensorFlow は、Google が作成した無料の機械学習ツールです。 数値やデータ フロー グラフの操作が得意です。
TensorFlow は、多くの便利なツールとライブラリを備えた完全な機械学習プラットフォームです。 これは、機械学習アプリケーションを構築するための大きなツールボックスのようなものです。 世界中の人々が知識やツールを共有して、それをさらに改善しています。
TensorFlow を使用すると、表、グラフ、画像などのさまざまなタイプのデータを混合できます。 また、オープンソースでもあるため、無料であり、常に改良されています。 元々は Google Brain チームによって作成されました。 Nvidia、Uber、Intel、Twitter、PayPal、Airbnb、Snapchat、Gmail などの企業が TensorFlow を使用しています。
クイック機能:
- 汎用性： TensorFlow は非常に柔軟です。 画像の認識から予測まで、あらゆる機械学習タスクに使用できます。 さまざまな作業に使用できるツールが入ったツールボックスのようなものです。
- オープンソース： 無料で誰でも利用できます。 これは、多くの人がそれに取り組んでより良いものにすることができることを意味します。 使用するために料金を支払う必要はありません。
- スケーラビリティ： 取り組んでいるプロジェクトが小規模であっても、大規模なプロジェクトであっても、TensorFlow はそれを処理できます。 大量のデータや複雑なタスクを処理するのに最適です。
2. ナンピー
NumPy は、Python で数学を行うためのツールボックスと考えてください。 それは、数値や行列を扱うための強力なツールを持っているようなものです。 これを単独で使用することも、TensorFlow や Theano などの他のツールと組み合わせて複雑な数値計算を実行することもできます。
通常の数学、線形代数やフーリエ変換などの複雑な数学を実行したり、乱数を作成したりすることもできます。 Python ツールキットに数学ウィザードが組み込まれているようなものです。
しかし、それだけではありません! NumPy は、C および Fortran で書かれた古いコードと互換性があります。 おじいちゃんのコードは、それほど問題なく Python プロジェクトで使用できます。
多くの賢明な人々が、Python の科学数学には NumPy が最適であると考えているのはこのためです。 NASA や Google のような大手企業も、数値計算を要する冒険にこれを使用しています。
クイック機能:
- これは、数値データの保存と操作に効率的な配列です。
- 線形代数、統計、フーリエ変換、乱数生成などの豊富な機能を備えています。
- NumPy は、配列を操作するためのさまざまな数学関数を提供します。
3.Scikit-Learn
Scikit-learn は、Python の機械学習ツールの貴重な資産です。 これは、SciPy と呼ばれる別の強力なライブラリ上に構築されています。 この中には、物事をグループに分類したり、予測を行ったりする方法など、機械学習のためのあらゆる種類のツールが含まれています。
しかし、ここが最良の部分です。Scikit-learn は、これらのツールをレシピのように一連のステップに整理できます。 これらの手順では、データに対して何らかの処理を行ってから、予測を行うことができます。 レシピに従って機械学習モデルを作成するようなものです。
Scikit-Learn は、経験豊富なデータ サイエンティストでも、機械学習を始めたばかりでも、誰にとっても最適です。 十分に文書化されているため、学習と使用が簡単です。 さらに、Scikit-Learn には大規模で役立つコミュニティがあります。
クイック機能：
- 従来のモデルと深層学習モデルの両方を含む、幅広いアルゴリズムへのアクセス。
- 簡単なデータの前処理と正規化。
- 数値データとカテゴリデータの両方を処理できる能力。
4.ケラス
Keras は、複雑なニューラル ネットワークの作成に使用される一流の API です。 数行のコードで、新しいレイヤー、モデル、オプティマイザーを追加し、モデルをトレーニングできます。 中心となるデータ構造はテンソルであり、多次元配列を提供します。 Python フレームワークは、前処理、データの読み込み、結果の視覚化のためのさまざまな関数を提供します。
Keras は、特にデータ サイエンスのアイデアを問題なく試したい場合には、プロジェクトにとって素晴らしいツールです。 ニューラル ネットワークなどのスマート システムを簡単に構築するのに役立ちます。
そして、何だと思いますか？ Uber、Netflix、Freeosk、Yelp、Wells Fargo、NASCENT Technology などの大手企業が Keras を使用しています。
クイック機能：
- どの CPU や GPU でもシームレスに実行されます。
- 10 を超える事前トレーニングされた画像分類モデルがあります。
- 迅速かつ簡単なプロトタイピングを提供します。
5.将軍
オープンソースの機械学習ライブラリである Shogun は、データ分析と予測モデリングのための幅広いアルゴリズムをユーザーに提供します。 C++ で書かれており、Python を含む複数のプログラミング言語と接続できます。
Shogun は効率とスケーラビリティを優先し、線形モデルと非線形モデルの両方に対応します。 また、特徴選択や次元削減などのさまざまなデータ前処理機能も提供します。
この多用途性により、Shogun は画像分類やテキスト マイニング タスクに適しています。 継続的な更新により最新の状態を維持し、継続的に改善し、トップの Python フレームワークの中での地位を獲得しています。
クイック機能：
- 幅広い分類、回帰、クラスタリングのアルゴリズムをサポートします。
- ストリーミングデータとオンライン学習をサポートします。
- 実数値、シーケンス、グラフ、テキスト データなどのさまざまなデータ型をサポートします。
6.SciPy
データ サイエンティストは、統計、データの視覚化、機械学習などのタスクに取り組むことがよくあります。 これらのタスクにはさまざまなツールが利用できますが、SciPy は作業をより効率的にできる強力な Python フレームワークです。
SciPy は、科学技術計算のための機能を提供するモジュールのセットです。 線形代数、最適化、統合、統計をカバーします。
SciPy は、データ視覚化と機械学習の強力なサポートも提供します。 これにより、データ サイエンティストにとって重要なツールとなり、より効率的に作業し、データの可能性を最大限に活用できるようになります。
クイック機能：
- このフレームワークはさまざまなモジュールを提供し、最適化、線形代数、統合、内挿、統計などの機能を実行します。
- また、他のサードパーティ パッケージと統合して機能を拡張することもできます。
- これは完全にオープンソースであり、科学計算、数値解析、機械学習のためのツールで構成されています。
7.スクレイピー
Scrapy は堅牢な Python フレームワークであり、Web スクレイピングのプロセスを簡素化し、ユーザーが Web サイトやオンライン ソースからデータを簡単に抽出できるようにします。
Scrapy は、Web サイトをナビゲートし、必要な情報を収集することによって機能します。 この抽出されたデータは、データベースの構築からレポートの生成まで、さまざまな目的に役立ちます。
データ サイエンティストにとって、Scrapy は分析に必要なデータを迅速かつ効率的に収集できる貴重なツールです。 その速度と効率は、Web スクレイピングをよりアクセスしやすくするように設計されており、自動リンクフォローや複数ページからのデータ抽出などの機能を提供し、プロセスを合理化します。s.
クイック機能：
- 初心者プログラマーでも使いやすいインターフェース。
- 柔軟なフレームワークと信頼性の高い API 統合を提供します。
- これを使用して、静的ページや動的ページからデータを抽出することもできます。
8.PyTorch
Facebook の人工知能研究グループによって開発された PyTorch は重要なソフトウェア ツールであり、TensorFlow と並ぶ有力な候補です。 PyTorch を際立たせているのは、プログラムの実行中に更新できる動的計算グラフです。 この柔軟性により、処理中のアーキテクチャに対するリアルタイムの変更が可能になります。
PyTorch の成功は、その使いやすさ、シンプルな API、効率性にも起因しています。 これは、物体検出、研究、生産操作などのさまざまなタスクでモデルをトレーニングするのに最適です。
Salesforce、スタンフォード大学、Udacity、Microsoft などの大手企業は、データ サイエンス アプリケーションに PyTorch を利用しています。
クイック機能：
- 複雑なプロジェクトを開発するための直感的で機能豊富な API。
- このフレームワークは、デバッグと最適化のためのツールを提供します。
- 他の Python ライブラリとの対話も提供します。
9.テアノ
Theano は、多次元配列の数学演算を定義、最適化、評価するために設計された強力な Python ライブラリです。 効率的な機械学習モデルの作成にも適しています。
Theano の特徴は、コードを最適化して速度を向上させる驚くべき機能です。 この最適化は、計算負荷の高い操作を繰り返し実行する必要があるデータ サイエンス プロジェクトにおいて非常に重要です。
Theano は GPU コンピューティングに優れており、コードの実行速度を向上させます。 さらに、さまざまな組み込み数学関数を提供し、配列の数値演算を簡素化します。 このため、データ サイエンティストや機械学習の実践者にとって貴重なツールとなります。
クイック機能：
- Theano は変数に関する数式の勾配を自動的に計算できます。 これは、機械学習における勾配ベースの最適化などのタスクに役立ちます。
- Theano は NVIDIA GPU のコンピューティング機能を活用し、行列演算を大幅に高速化します。 これは、大量のデータセットや複雑な計算を処理する場合に特に有益です。
- Theano は移植可能な Python コードで書かれており、さまざまなプラットフォームと互換性があります。 また、拡張可能であるため、ユーザーがカスタム操作を定義できるため、さまざまなアプリケーションやニーズに合わせて多用途に使用できます。
10.チェイナー
Chainer はデータ サイエンス用の Python フレームワークで、当初は東京のロボット工学スタートアップによって開発されました。 TensorFlow のようなフレームワークを上回る速度で際立っています。
Chainer の注目すべき機能の XNUMX つは、ニューラル ネットワークのデバッグに役立つ「実行による定義」ニューラル ネットワーク定義です。 このアプローチにより、ネットワーク構造を途中で変更できるため、問題の特定と修正が容易になります。
Chainer は CUDA 実装をサポートしており、最小限の労力で複数の GPU の能力を活用できるため、深層学習モデルを効率的にトレーニングする場合に特に役立ちます。
クイック機能：
- 簡単な GPU 統合
- 簡素化されたニューラル ネットワークのデバッグ
- さまざまなタイプのニューラル ネットワークのサポート
まとめ
Python は、データ サイエンティストに愛される多用途のプログラミング言語として際立っています。 データの管理からコンピューターに学習を教えることまで、あらゆる種類のタスクに使用できるため人気があります。 Python を際立たせているのは、そのフレームワークです。
Python は作業を大幅に強化し、コードをクリーンに保ちます。 これらのフレームワークを試して、将来のプロジェクトでテストすることができます。
