Data is het nieuwe goud, en datawetenschappers zijn de nieuwe goudsmid. Bedrijven over de hele wereld worden steeds beter in het verfijnen van hun speciale vaardigheden. Ze willen meer verkopen, meer klanten blij maken en gemakkelijker geld verdienen.
Datawetenschappers spelen in dit alles een grote rol. Ze zijn net de helden die bedrijven helpen hun data te begrijpen. Volgens Glazen deur, er zijn nu veel meer banen voor datawetenschappers, en die krijgen gemiddeld ongeveer $ 120,931 betaald.
Data science-frameworks zijn als supertools voor datawetenschappers. Ze helpen hen gegevens veel sneller en beter te sorteren, ermee te werken, modellen te maken en gegevens te begrijpen.
Het beste is dat je geen codeerwizard hoeft te zijn om deze frameworks te gebruiken. U kunt een expert zijn in het oplossen van problemen uit de echte wereld zonder een codeerexpert te zijn. De meeste dataprofessionals gebruiken ten minste één machine learning-framework, wat hun werk eenvoudiger en efficiënter maakt.
Inhoudsoverzicht
Wat is Data Science Framework?
Een data science-framework is een set tools, bibliotheken en vooraf geschreven code waarmee datawetenschappers gegevens effectiever en efficiënter kunnen verzamelen, organiseren, verwerken en analyseren. Deze raamwerken bieden een gestructureerde manier om met data te werken, waardoor het bouwen van modellen, het trekken van inzichten en het oplossen van complexe problemen eenvoudiger wordt.
Datawetenschapsframeworks omvatten vaak bibliotheken voor machinaal leren en datamanipulatie, waardoor datawetenschappers met grote datasets kunnen werken en waardevolle informatie kunnen extraheren zonder dat ze helemaal opnieuw hoeven te beginnen met coderen.
Ze vereenvoudigen en stroomlijnen het datawetenschapsproces, waardoor professionals zich kunnen concentreren op het oplossen van uitdagingen in de echte wereld in plaats van elk stukje code helemaal opnieuw te schrijven.
Als je nieuwsgierig bent naar datawetenschap, bekijk dan mijn Datacamp-recensie dat is een allesomvattende cursusaanbieder.
Beste datawetenschapsframeworks
Laten we eens kijken naar de populaire data science-frameworks zoals voorgesteld door Data Scientists:
1. Tensorstroom
TensorFlow is een gratis machine learning-tool gemaakt door Google. Het is goed in het werken met cijfers en gegevensstroomgrafieken.
TensorFlow is een compleet machine-learningplatform met veel handige tools en bibliotheken. Het is als een grote gereedschapskist voor het bouwen van machine-learning-applicaties. Mensen van over de hele wereld delen hun kennis en tools om het nog beter te maken.
U kunt TensorFlow gebruiken om verschillende soorten gegevens te combineren, zoals tabellen, grafieken en afbeeldingen. Het is ook open-source, wat betekent dat het gratis is en voortdurend verbetert. Het werd oorspronkelijk gemaakt door het Google Brain Team. Bedrijven als Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat en Gmail gebruiken TensorFlow.
Snelle functies:
- Veelzijdigheid: TensorFlow is superflexibel. Je kunt het gebruiken voor alle machine learning-taken, van het herkennen van afbeeldingen tot het doen van voorspellingen. Het is als een gereedschapskist met gereedschap voor verschillende klussen.
- Open source: Het is gratis en open voor iedereen. Dit betekent dat veel mensen eraan kunnen werken en het kunnen verbeteren. Je hoeft niet te betalen om het te gebruiken.
- schaalbaarheid: Of u nu aan een klein of groot project werkt, TensorFlow kan het aan. Het is geweldig voor het verwerken van veel gegevens en complexe taken.
2. Numpie
Beschouw NumPy als een gereedschapskist voor wiskunde met Python. Het is alsof je krachtige tools hebt om met getallen en matrices te werken. Je kunt het op zichzelf gebruiken of combineren met andere tools zoals TensorFlow of Theano om complexe numerieke berekeningen uit te voeren.
Je kunt reguliere wiskunde uitvoeren, complexe wiskunde zoals lineaire algebra of Fourier-transformaties, en zelfs willekeurige getallen maken. Het is alsof je een wiskundewizard in je Python-toolkit hebt.
Maar er is meer! NumPy is vriendelijk met oude code geschreven in C en Fortran. Je kunt de code van je opa zonder al te veel moeite in je Python-projecten gebruiken.
Dat is de reden waarom veel slimme mensen denken dat NumPy het beste is voor wetenschappelijke wiskunde in Python. Zelfs grote spelers als NASA en Google gebruiken het voor hun rekenavonturen!
Snelle functies:
- Het is een efficiënte array voor het opslaan en manipuleren van numerieke gegevens.
- Het heeft rijke functies voor lineaire algebra, statistiek, Fourier-transformaties en het genereren van willekeurige getallen.
- NumPy biedt een breed scala aan wiskundige functies voor het werken met arrays.
3. Scikit-Leren
Scikit-learn is een waardevol bezit van machine-learningtools in Python. Het is gebouwd bovenop een andere krachtige bibliotheek genaamd SciPy. Hierin vind je allerlei tools voor machinaal leren, zoals manieren om dingen in groepen te sorteren, voorspellingen te doen en meer.
Maar dit is het beste: Scikit-learn kan deze hulpmiddelen in een reeks stappen organiseren, zoals een recept. Deze stappen kunnen dingen met de gegevens doen en vervolgens voorspellingen doen. Het is alsof je een recept volgt om een machine-learning-model te creëren.
Scikit-Learn is geweldig voor iedereen, of je nu een doorgewinterde datawetenschapper bent of net begint met machine learning. Het is goed gedocumenteerd, wat betekent dat het gemakkelijk te leren en te gebruiken is. Bovendien is er een grote en behulpzame community rond Scikit-Learn.
Snelle functies:
- Toegang tot een breed scala aan algoritmen, waaronder zowel traditionele als deep learning-modellen.
- Eenvoudige gegevensvoorverwerking en normalisatie.
- Vermogen om zowel numerieke als categorische gegevens te verwerken.
4. Kera
Keras is een eersteklas API die wordt gebruikt voor het creëren van complexe neurale netwerken. Met een paar regels code kunt u nieuwe lagen, modellen en optimalisaties toevoegen en de modellen trainen. De kerngegevensstructuur is tensor en biedt een multidimensionale array. Het Python-framework biedt verschillende functies voor het voorbewerken, het laden van gegevens en het visualiseren van de resultaten.
Keras is een fantastisch hulpmiddel voor uw projecten, vooral als u datawetenschapsideeën zonder problemen wilt uitproberen. Het helpt u met gemak slimme systemen, zoals neurale netwerken, te bouwen.
En raad eens? Grote namen als Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo en NASCENT Technology gebruiken Keras.
Snelle functies:
- Het werkt naadloos op elke CPU en GPU.
- Er zijn meer dan 10 vooraf getrainde modellen voor beeldclassificatie.
- Het biedt snelle en gemakkelijke prototyping.
5. Sjogoen
Shogun, een open-source machine learning-bibliotheek, biedt gebruikers een breed scala aan algoritmen voor data-analyse en voorspellende modellering. Het is geschreven in C++ en maakt verbinding met meerdere programmeertalen, waaronder Python.
Shogun geeft prioriteit aan efficiëntie en schaalbaarheid en biedt ruimte aan zowel lineaire als niet-lineaire modellen. Het biedt ook verschillende functies voor gegevensvoorverwerking, zoals functieselectie en dimensionaliteitsreductie.
Deze veelzijdigheid maakt Shogun geschikt voor beeldclassificatie en tekstminingtaken. Het blijft actueel met voortdurende updates, verbetert voortdurend en verdient zijn plaats in de top Python-frameworks.
Snelle functies:
- Het ondersteunt een breed scala aan classificatie-, regressie- en clusteralgoritmen.
- Ondersteunt het streamen van gegevens en online leren.
- Ondersteunt verschillende gegevenstypen, zoals reële waarde, reeks-, grafiek- en tekstgegevens.
6. Scipy
Als datawetenschapper werk je vaak aan taken als statistiek, datavisualisatie en machine learning. Hoewel er voor deze taken verschillende tools beschikbaar zijn, is SciPy een krachtig Python-framework dat uw werk effectiever kan maken.
SciPy is een set modules die functies bieden voor wetenschappelijk computergebruik. Het omvat lineaire algebra, optimalisatie, integratie en statistiek.
SciPy biedt ook krachtige ondersteuning voor datavisualisatie en machine learning. Dit maakt het een cruciaal hulpmiddel voor datawetenschappers, waardoor ze efficiënter kunnen werken en het volledige potentieel van hun data kunnen benutten.
Snelle functies:
- Het raamwerk biedt verschillende modules en voert functies uit zoals optimalisatie, lineaire algebra, integratie, interpolatie en statistiek.
- Het maakt ook integratie met andere pakketten van derden mogelijk om de functionaliteit uit te breiden.
- Het is volledig open source en omvat tools voor wetenschappelijk computergebruik, numerieke analyse en machinaal leren.
7. Schraperig
Scrapy vereenvoudigt als robuust Python-framework het proces van webscrapen, waardoor gebruikers moeiteloos gegevens uit websites en online bronnen kunnen extraheren.
Scrapy functioneert door door websites te navigeren en de gewenste informatie te verzamelen. Deze geëxtraheerde gegevens dienen meerdere doeleinden, van het bouwen van databases tot het genereren van rapporten.
Voor datawetenschappers is Scrapy een waardevol hulpmiddel voor het snel en efficiënt verzamelen van de gegevens die nodig zijn voor analyse. De snelheid en efficiëntie zijn ontworpen om webscrapen toegankelijker te maken en bieden functies zoals het automatisch volgen van links en gegevensextractie van meerdere pagina's, waardoor het proces wordt gestroomlijnds.
Snelle functies:
- Eenvoudig te gebruiken interface, zelfs voor nieuwe programmeurs.
- Flexibel raamwerk en biedt betrouwbare API-integratie.
- U kunt het zelfs gebruiken om gegevens uit zowel de statische als de dynamische pagina's te extraheren.
8. Py Torch
PyTorch is ontwikkeld door de onderzoeksgroep voor kunstmatige intelligentie van Facebook en is een belangrijke softwaretool en een sterke concurrent naast TensorFlow. Wat PyTorch onderscheidt is de dynamische rekengrafiek, die kan worden bijgewerkt terwijl het programma draait. Deze flexibiliteit maakt realtime wijzigingen mogelijk in de architectuur die wordt verwerkt.
Het succes van PyTorch wordt ook toegeschreven aan het gebruiksgemak, de eenvoudige API en de efficiëntie. Het is een uitstekende keuze voor het trainen van modellen in verschillende taken, zoals objectdetectie, onderzoek en productieactiviteiten.
Grote bedrijven zoals Salesforce, Stanford University, Udacity en Microsoft vertrouwen op PyTorch voor hun data science-toepassingen.
Snelle functies:
- Intuïtieve en veelzijdige API voor het ontwikkelen van complexe projecten.
- Het raamwerk biedt tools voor foutopsporing en optimalisatie.
- Het biedt ook interactie met andere Python-bibliotheken.
9. Theano
Theano is een krachtige Python-bibliotheek die is ontworpen voor het definiëren, optimaliseren en evalueren van wiskundige bewerkingen op multidimensionale arrays. Het is ook zeer geschikt voor het creëren van efficiënte machine learning-modellen.
Wat Theano onderscheidt, is het opmerkelijke vermogen om code te optimaliseren voor snelheid. Deze optimalisatie is cruciaal in data science-projecten waarbij rekenintensieve bewerkingen herhaaldelijk moeten worden uitgevoerd.
Theano blinkt uit in GPU-computing, waardoor de uitvoeringssnelheid van code wordt verbeterd. Bovendien biedt het een reeks ingebouwde wiskundige functies, waardoor numerieke bewerkingen op arrays worden vereenvoudigd. Dit maakt het een waardevol hulpmiddel voor datawetenschappers en machine learning-beoefenaars.
Snelle functies:
- Theano kan automatisch gradiënten berekenen van wiskundige uitdrukkingen met betrekking tot variabelen. Dit is waardevol voor taken zoals op gradiënten gebaseerde optimalisatie bij machinaal leren.
- Theano kan gebruikmaken van de rekenmogelijkheden van NVIDIA GPU's, waardoor matrixbewerkingen aanzienlijk worden versneld. Dit is vooral handig bij het verwerken van substantiële datasets en complexe berekeningen.
- Theano is geschreven in draagbare Python-code en is compatibel met verschillende platforms. Het is ook uitbreidbaar, waardoor gebruikers hun eigen bewerkingen kunnen definiëren, waardoor het veelzijdig is voor verschillende toepassingen en behoeften.
10. Kettingzaag
Chainer is een Python-framework voor datawetenschap, aanvankelijk ontwikkeld door een robotica-startup in Tokio. Het onderscheidt zich door zijn snelheid en presteert beter dan frameworks als TensorFlow.
Een van de opvallende kenmerken van Chainer is de 'define-by-run'-definitie van neurale netwerken, die helpt bij het debuggen van neurale netwerken. Met deze aanpak kunt u de netwerkstructuur gaandeweg aanpassen, waardoor het identificeren en oplossen van problemen eenvoudiger wordt.
Chainer ondersteunt CUDA-implementatie, waardoor u met minimale inspanning de kracht van meerdere GPU's kunt benutten, wat vooral waardevol is voor het efficiënt trainen van deep learning-modellen.
Snelle functies:
- Eenvoudige GPU-integratie
- Vereenvoudigde foutopsporing in neurale netwerken
- Ondersteuning voor verschillende neurale netwerktypen
Conclusie
Python valt op als een veelzijdige programmeertaal die geliefd is bij datawetenschappers. Het is populair omdat je het voor allerlei soorten taken kunt gebruiken, van het beheren van gegevens tot het leren van computers. Wat Python onderscheidt is het raamwerk.
Python geeft uw werk een boost en houdt uw code schoon. U kunt deze raamwerken uitproberen en testen voor uw toekomstige projecten.
