Dane to nowe złoto, a naukowcy zajmujący się danymi to nowy złotnik. Firmy na całym świecie są coraz lepsze w doskonaleniu swoich specjalnych umiejętności. Chcą sprzedawać więcej, uszczęśliwiać więcej klientów i łatwiej zarabiać pieniądze.
Analitycy danych odgrywają w tym dużą rolę. Są jak bohaterowie, którzy pomagają firmom zrozumieć ich dane. Według Glassdoor, obecnie jest znacznie więcej stanowisk pracy dla analityków danych i zarabiają oni średnio około 120,931 XNUMX dolarów.
Frameworki do nauki o danych są jak super narzędzia dla analityków danych. Pomagają im sortować, pracować z danymi, tworzyć modele i rozumieć dane znacznie szybciej i lepiej.
Najlepsze jest to, że nie musisz być mistrzem kodowania, aby korzystać z tych frameworków. Możesz być ekspertem w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów, nie będąc ekspertem w dziedzinie kodowania. Większość specjalistów zajmujących się danymi korzysta z co najmniej jednego frameworka do uczenia maszynowego, dzięki czemu ich praca jest łatwiejsza i wydajniejsza.
Zarys treści
Co to jest struktura nauki o danych?
Struktura nauki o danych to zestaw narzędzi, bibliotek i wstępnie napisanego kodu, który pomaga badaczom danych gromadzić, organizować, przetwarzać i analizować dane w skuteczniejszy i wydajniejszy sposób. Struktury te zapewniają ustrukturyzowany sposób pracy z danymi, ułatwiając budowanie modeli, wyciąganie wniosków i rozwiązywanie złożonych problemów.
Ramy nauki o danych często obejmują biblioteki uczenia maszynowego i manipulacji danymi, które umożliwiają analitykom danych pracę z dużymi zbiorami danych i wydobywanie cennych informacji bez konieczności rozpoczynania kodowania od zera.
Upraszczają i usprawniają proces analizy danych, umożliwiając profesjonalistom skupienie się na rozwiązywaniu rzeczywistych wyzwań, zamiast pisać każdy fragment kodu od zera.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat analityki danych, sprawdź moje Recenzja Datacampu która jest kompleksowym dostawcą kursów.
Najlepsze ramy nauki o danych
Przyjrzyjmy się popularnym frameworkom analityki danych zaproponowanym przez Data Scientist:
1. Przepływ Tensora
TensorFlow to bezpłatne narzędzie do uczenia maszynowego stworzone przez Google. Dobrze radzi sobie z liczbami i wykresami przepływu danych.
TensorFlow to kompletna platforma do uczenia maszynowego z wieloma przydatnymi narzędziami i bibliotekami. To jak duży zestaw narzędzi do tworzenia aplikacji do uczenia maszynowego. Ludzie z całego świata dzielą się swoją wiedzą i narzędziami, aby było jeszcze lepiej.
Za pomocą TensorFlow możesz mieszać różne typy danych, takie jak tabele, wykresy i obrazy. Jest także oprogramowaniem typu open source, co oznacza, że jest bezpłatne i stale udoskonalane. Pierwotnie został stworzony przez zespół Google Brain. Firmy takie jak Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat i Gmail korzystają z TensorFlow.
Szybkie funkcje:
- Wszechstronność: TensorFlow jest super elastyczny. Można go używać do wszystkich zadań związanych z uczeniem maszynowym, od rozpoznawania obrazów po przewidywanie. To jak skrzynka narzędziowa z narzędziami do różnych zadań.
- Otwarte źródło: Jest bezpłatny i otwarty dla każdego. Oznacza to, że wiele osób może nad nim popracować i ulepszyć go. Nie musisz płacić, aby z niego korzystać.
- Skalowalność: Niezależnie od tego, czy pracujesz nad małym, czy ogromnym projektem, TensorFlow sobie z tym poradzi. Świetnie nadaje się do obsługi dużej ilości danych i złożonych zadań.
2. Nudny
Pomyśl o NumPy jak o zestawie narzędzi do wykonywania obliczeń matematycznych w Pythonie. To jak posiadanie potężnych narzędzi do pracy z liczbami i macierzami. Możesz go używać samodzielnie lub połączyć z innymi narzędziami, takimi jak TensorFlow lub Theano, aby wykonywać złożone obliczenia numeryczne.
Możesz wykonywać zwykłą matematykę, złożoną matematykę, taką jak algebra liniowa lub transformaty Fouriera, a nawet tworzyć liczby losowe. To tak, jakby mieć kreatora matematyki w zestawie narzędzi Pythona.
Ale jest coś więcej! NumPy jest przyjazny dla starego kodu napisanego w C i Fortran. Możesz bez większych problemów używać kodu swojego dziadka w swoich projektach w Pythonie.
Dlatego wielu mądrych ludzi uważa, że NumPy jest najlepszym narzędziem do matematyki naukowej w Pythonie. Nawet duzi gracze, tacy jak NASA i Google, używają go do swoich wymagających przygód!
Szybkie funkcje:
- Jest to wydajna tablica do przechowywania i manipulowania danymi numerycznymi.
- Posiada bogate funkcje do algebry liniowej, statystyki, transformacji Fouriera i generowania liczb losowych.
- NumPy oferuje szeroką gamę funkcji matematycznych do pracy z tablicami.
3. Nauka Scikit
Scikit-learn to cenny zasób narzędzi do uczenia maszynowego w Pythonie. Jest zbudowany na bazie innej potężnej biblioteki o nazwie SciPy. Znajdziesz w nim wszelkiego rodzaju narzędzia do uczenia maszynowego, takie jak sposoby sortowania rzeczy w grupy, prognozowania i nie tylko.
Ale oto co najlepsze: Scikit-learn może zorganizować te narzędzia w zestaw kroków, na przykład przepis. Te kroki mogą wykonywać różne czynności na danych, a następnie tworzyć prognozy. To jak podążanie za przepisem na stworzenie modelu uczenia maszynowego.
Scikit-Learn jest świetny dla każdego, niezależnie od tego, czy jesteś doświadczonym analitykiem danych, czy dopiero zaczynasz od uczenia maszynowego. Jest dobrze udokumentowany, co oznacza, że łatwo się go nauczyć i używać. Ponadto wokół Scikit-Learn istnieje duża i pomocna społeczność.
Szybkie funkcje:
- Dostęp do szerokiej gamy algorytmów, obejmujących zarówno modele tradycyjne, jak i głębokiego uczenia się.
- Łatwe wstępne przetwarzanie i normalizacja danych.
- Umiejętność obsługi danych liczbowych i kategorycznych.
4. Kerasa
Keras to najwyższej klasy API służące do tworzenia złożonych sieci neuronowych. Za pomocą kilku wierszy kodu możesz dodawać nowe warstwy, modele i optymalizatory oraz trenować modele. Podstawową strukturą danych jest tensor i zapewnia tablicę wielowymiarową. Framework Python zapewnia różne funkcje do wstępnego przetwarzania, ładowania danych i wizualizacji wyników.
Keras to fantastyczne narzędzie do Twoich projektów, zwłaszcza jeśli chcesz bez problemu wypróbować pomysły związane z analityką danych. Pomaga z łatwością budować inteligentne systemy, takie jak sieci neuronowe.
I zgadnij co? Wielkie nazwiska, takie jak Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo i NASCENT Technology korzystają z Keras.
Szybkie funkcje:
- Działa płynnie na każdym procesorze i karcie graficznej.
- Istnieje ponad 10 wstępnie wytrenowanych modeli klasyfikacji obrazów.
- Oferuje szybkie i łatwe prototypowanie.
5. Szogun
Shogun, biblioteka uczenia maszynowego typu open source, udostępnia użytkownikom szeroką gamę algorytmów do analizy danych i modelowania predykcyjnego. Jest napisany w C++ i łączy się z wieloma językami programowania, w tym z Pythonem.
Shogun priorytetowo traktuje wydajność i skalowalność, obsługując zarówno modele liniowe, jak i nieliniowe. Zapewnia także różne funkcje wstępnego przetwarzania danych, takie jak wybór funkcji i redukcja wymiarów.
Ta wszechstronność sprawia, że Shogun nadaje się do zadań związanych z klasyfikacją obrazów i eksploracją tekstu. Jest na bieżąco dzięki ciągłym aktualizacjom, stale się udoskonalając i zdobywając swoje miejsce wśród najlepszych frameworków Pythona.
Szybkie funkcje:
- Obsługuje szeroką gamę algorytmów klasyfikacji, regresji i grupowania.
- Obsługuje przesyłanie strumieniowe danych i naukę online.
- Obsługuje różne typy danych, takie jak dane o wartościach rzeczywistych, sekwencje, wykresy i dane tekstowe.
6. SciPy
Jako analityk danych często pracujesz nad zadaniami takimi jak statystyki, wizualizacja danych i uczenie maszynowe. Chociaż dostępnych jest wiele narzędzi do tych zadań, SciPy jest potężnym frameworkiem Pythona, który może zwiększyć efektywność Twojej pracy.
SciPy to zestaw modułów zapewniających funkcje obliczeń naukowych. Obejmuje algebrę liniową, optymalizację, integrację i statystykę.
SciPy oferuje również silne wsparcie dla wizualizacji danych i uczenia maszynowego. Dzięki temu jest to kluczowe narzędzie dla analityków danych, umożliwiające im wydajniejszą pracę i wykorzystanie pełnego potencjału danych.
Szybkie funkcje:
- Framework oferuje różne moduły i wykonuje funkcje, które obejmują optymalizację, algebrę liniową, integrację, interpolację i statystykę.
- Umożliwia także integrację z pakietami innych firm w celu rozszerzenia funkcjonalności.
- Jest całkowicie open source i obejmuje narzędzia do obliczeń naukowych, analizy numerycznej i uczenia maszynowego.
7. Złośliwy
Scrapy, jako solidna platforma Pythona, upraszcza proces skrobania sieci, umożliwiając użytkownikom bezproblemowe wyodrębnianie danych ze stron internetowych i źródeł internetowych.
Scrapy działa poprzez nawigację po stronach internetowych i zbieranie pożądanych informacji. Wyodrębnione dane służą wielu celom, od budowania baz danych po generowanie raportów.
Dla analityków danych Scrapy jest cennym narzędziem do szybkiego i wydajnego gromadzenia danych wymaganych do analizy. Jego szybkość i wydajność mają na celu uczynienie skrobania sieci bardziej dostępnym, oferując funkcje takie jak automatyczne śledzenie linków i ekstrakcja danych z wielu stron, usprawniając process.
Szybkie funkcje:
- Łatwy w obsłudze interfejs nawet dla nowych programistów.
- Elastyczne ramy i oferują niezawodną integrację API.
- Można go nawet używać do wyodrębniania danych ze stron statycznych i dynamicznych.
8. PyTorch
Opracowany przez grupę badawczą Facebooka zajmującą się sztuczną inteligencją, PyTorch jest znaczącym narzędziem programowym i silnym konkurentem obok TensorFlow. Tym, co wyróżnia PyTorch, jest dynamiczny wykres obliczeniowy, który można aktualizować w trakcie działania programu. Ta elastyczność pozwala na wprowadzanie zmian w przetwarzanej architekturze w czasie rzeczywistym.
Sukces PyTorch przypisuje się także łatwości obsługi, prostemu interfejsowi API i wydajności. Jest to doskonały wybór do szkolenia modeli w różnych zadaniach, takich jak wykrywanie obiektów, badania i operacje produkcyjne.
Duże firmy, takie jak Salesforce, Uniwersytet Stanforda, Udacity i Microsoft, korzystają z PyTorch w swoich aplikacjach do analizy danych.
Szybkie funkcje:
- Intuicyjne i bogate w funkcje API do tworzenia złożonych projektów.
- Framework oferuje narzędzia do debugowania i optymalizacji.
- Oferuje także interakcję z innymi bibliotekami Pythona.
9. Teano
Theano to potężna biblioteka Pythona przeznaczona do definiowania, optymalizowania i oceniania operacji matematycznych na tablicach wielowymiarowych. Świetnie nadaje się również do tworzenia wydajnych modeli uczenia maszynowego.
To, co wyróżnia Theano, to niezwykła zdolność optymalizacji kodu pod kątem szybkości. Optymalizacja ta ma kluczowe znaczenie w projektach związanych z analizą danych, w których istnieje potrzeba wielokrotnego wykonywania operacji wymagających dużej mocy obliczeniowej.
Theano przoduje w obliczeniach na GPU, zwiększając szybkość wykonywania kodu. Ponadto oferuje szereg wbudowanych funkcji matematycznych, upraszczających operacje numeryczne na tablicach. Dzięki temu jest to cenne narzędzie dla analityków danych i praktyków uczenia maszynowego.
Szybkie funkcje:
- Theano może automatycznie obliczać gradienty wyrażeń matematycznych dotyczących zmiennych. Jest to cenne w przypadku zadań takich jak optymalizacja oparta na gradientach w uczeniu maszynowym.
- Theano potrafi wykorzystać możliwości obliczeniowe procesorów graficznych NVIDIA, co znacznie przyspiesza działanie matrycy. Jest to szczególnie korzystne w przypadku obsługi dużych zbiorów danych i skomplikowanych obliczeń.
- Theano jest napisany w przenośnym kodzie Pythona i jest kompatybilny z różnymi platformami. Jest również rozszerzalny, umożliwiając użytkownikom definiowanie niestandardowych operacji, co czyni go wszechstronnym w przypadku różnych zastosowań i potrzeb.
10. Łańcuchowiec
Chainer to framework Python do nauki o danych, pierwotnie opracowany przez start-up zajmujący się robotyką w Tokio. Wyróżnia się szybkością, przewyższając frameworki takie jak TensorFlow.
Jedną z godnych uwagi funkcji Chainera jest definicja sieci neuronowej „definiuj po uruchomieniu”, która pomaga w debugowaniu sieci neuronowych. Takie podejście umożliwia modyfikowanie struktury sieci na bieżąco, co ułatwia identyfikowanie i rozwiązywanie problemów.
Chainer obsługuje implementację CUDA, umożliwiając wykorzystanie mocy wielu procesorów graficznych przy minimalnym wysiłku, co jest szczególnie cenne w efektywnym szkoleniu modeli głębokiego uczenia się.
Szybkie funkcje:
- Łatwa integracja procesora graficznego
- Uproszczone debugowanie sieci neuronowej
- Obsługa różnych typów sieci neuronowych
Wnioski
Python wyróżnia się jako wszechstronny język programowania, uwielbiany przez analityków danych. Jest popularny, ponieważ można go używać do wszelkiego rodzaju zadań, od zarządzania danymi po uczenie komputerów uczenia się. Tym, co wyróżnia Pythona, jest jego framework.
Python usprawnia Twoją pracę i utrzymuje kod w czystości. Możesz wypróbować te frameworki i przetestować je w swoich przyszłych projektach.
