Os dados são o novo ouro e os cientistas de dados são o novo ourives. Empresas em todo o mundo estão aperfeiçoando suas habilidades especiais. Eles querem vender mais, deixar mais clientes satisfeitos e ganhar dinheiro com mais facilidade.
Os cientistas de dados desempenham um grande papel em tudo isso. Eles são como os heróis que ajudam as empresas a dar sentido aos seus dados. De acordo com Glassdoor, há muito mais empregos de Cientista de Dados agora, e eles recebem em média cerca de US$ 120,931.
As estruturas de ciência de dados são como superferramentas para cientistas de dados. Eles os ajudam a classificar, trabalhar, criar modelos e compreender os dados de maneira muito mais rápida e melhor.
A melhor parte é que você não precisa ser um assistente de codificação para usar essas estruturas. Você pode ser um especialista na solução de problemas do mundo real sem ser um especialista em codificação. A maioria dos profissionais de dados usa pelo menos uma estrutura de aprendizado de máquina, o que torna seu trabalho mais fácil e eficiente.
Esboço do conteúdo
O que é Estrutura de Ciência de Dados?
Uma estrutura de ciência de dados é um conjunto de ferramentas, bibliotecas e códigos pré-escritos que ajudam os cientistas de dados a coletar, organizar, processar e analisar dados de maneira mais eficaz e eficiente. Essas estruturas fornecem uma maneira estruturada de trabalhar com dados, facilitando a construção de modelos, a obtenção de insights e a solução de problemas complexos.
As estruturas de ciência de dados geralmente incluem bibliotecas de aprendizado de máquina e manipulação de dados, que capacitam os cientistas de dados a trabalhar com grandes conjuntos de dados e extrair informações valiosas sem ter que começar do zero na codificação.
Eles simplificam e agilizam o processo de ciência de dados, permitindo que os profissionais se concentrem na solução de desafios do mundo real, em vez de escrever cada código do zero.
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Melhores estruturas de ciência de dados
Vejamos as estruturas populares de ciência de dados sugeridas por cientistas de dados:
1. Fluxo tensor
TensorFlow é uma ferramenta gratuita de aprendizado de máquina desenvolvida pelo Google. É bom para trabalhar com números e gráficos de fluxo de dados.
TensorFlow é uma plataforma completa de aprendizado de máquina com muitas ferramentas e bibliotecas úteis. É como uma grande caixa de ferramentas para criar aplicativos de aprendizado de máquina. Pessoas de todo o mundo compartilham seus conhecimentos e ferramentas para torná-lo ainda melhor.
Você pode usar o TensorFlow para misturar diferentes tipos de dados, como tabelas, gráficos e imagens. Também é de código aberto, o que significa que é gratuito e está sempre melhorando. Foi originalmente feito pela equipe Google Brain. Empresas como Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat e Gmail usam o TensorFlow.
Recursos rápidos:
- Versatilidade: O TensorFlow é super flexível. Você pode usá-lo para todas as tarefas de aprendizado de máquina, desde reconhecer imagens até fazer previsões. É como uma caixa de ferramentas com ferramentas para diferentes trabalhos.
- Código aberto: É gratuito e aberto a todos. Isso significa que muitas pessoas podem trabalhar nisso e torná-lo melhor. Você não precisa pagar para usá-lo.
- Escalabilidade: Esteja você trabalhando em um projeto pequeno ou grande, o TensorFlow pode cuidar disso. É ótimo para lidar com muitos dados e tarefas complexas.
2. Entorpecido
Pense no NumPy como uma caixa de ferramentas para fazer matemática com Python. É como ter ferramentas poderosas para trabalhar com números e matrizes. Você pode usá-lo sozinho ou combiná-lo com outras ferramentas como TensorFlow ou Theano para realizar cálculos numéricos complexos.
Você pode fazer matemática regular, matemática complexa como álgebra linear ou transformadas de Fourier e até mesmo criar números aleatórios. É como ter um assistente matemático em seu kit de ferramentas Python.
Mas há mais! NumPy é compatível com código antigo escrito em C e Fortran. Você pode usar o código do seu avô em seus projetos Python sem muitos problemas.
É por isso que muitas pessoas inteligentes acham que NumPy é o melhor para matemática científica em Python. Até mesmo grandes jogadores como a NASA e o Google o usam em suas aventuras de cálculo de números!
Recursos rápidos:
- É um array eficiente para armazenar e manipular dados numéricos.
- Possui funções ricas para álgebra linear, estatística, transformadas de Fourier e geração de números aleatórios.
- NumPy oferece uma ampla variedade de funções matemáticas para trabalhar com arrays.
3. Scikit-Learn
Scikit-learn é um recurso valioso de ferramentas de aprendizado de máquina em Python. Ele foi construído sobre outra biblioteca poderosa chamada SciPy. Nele, você encontrará todos os tipos de ferramentas para aprendizado de máquina, como maneiras de classificar coisas em grupos, fazer previsões e muito mais.
Mas aqui está a melhor parte: o Scikit-learn pode organizar essas ferramentas em um conjunto de etapas, como uma receita. Essas etapas podem fazer coisas com os dados e, em seguida, fazer previsões. É como seguir uma receita para criar um modelo de aprendizado de máquina.
O Scikit-Learn é ótimo para todos, seja você um cientista de dados experiente ou apenas começando com o aprendizado de máquina. Está bem documentado, o que significa que é fácil de aprender e usar. Além disso, há uma comunidade grande e útil em torno do Scikit-Learn.
Recursos rápidos:
- Acesso a uma ampla gama de algoritmos, incluindo modelos tradicionais e de aprendizagem profunda.
- Fácil pré-processamento e normalização de dados.
- Capacidade de lidar com dados numéricos e categóricos.
4. Queras
Keras é uma API de primeira linha usada para criar redes neurais complexas. Com algumas linhas de código, você pode adicionar novas camadas, modelos e otimizadores e treinar os modelos. A estrutura de dados principal é tensora e fornece uma matriz multidimensional. A estrutura Python oferece várias funções para pré-processamento, carregamento de dados e visualização dos resultados.
Keras é uma ferramenta fantástica para seus projetos, especialmente se você deseja experimentar ideias de ciência de dados sem problemas. Ajuda você a construir sistemas inteligentes, como redes neurais, com facilidade.
E adivinha? Grandes nomes como Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo e NASCENT Technology usam Keras.
Recursos rápidos:
- Funciona perfeitamente em qualquer CPU e GPU.
- Existem mais de 10 modelos de classificação de imagens pré-treinados.
- Oferece prototipagem rápida e fácil.
5. Xogum
Shogun, uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto, capacita os usuários com uma ampla variedade de algoritmos para análise de dados e modelagem preditiva. Está escrito em C++ e se conecta a diversas linguagens de programação, incluindo Python.
Shogun prioriza eficiência e escalabilidade, acomodando modelos lineares e não lineares. Ele também fornece vários recursos de pré-processamento de dados, como seleção de recursos e redução de dimensionalidade.
Essa versatilidade torna o Shogun adequado para tarefas de classificação de imagens e mineração de texto. Ele permanece atualizado com atualizações contínuas, melhorando continuamente e conquistando seu lugar entre os principais frameworks Python.
Recursos rápidos:
- Ele oferece suporte a uma ampla variedade de algoritmos de classificação, regressão e agrupamento.
- Suporta streaming de dados e aprendizagem online.
- Suporta vários tipos de dados, como dados de valor real, sequência, gráfico e texto.
6. Ciência
Como cientista de dados, você costuma trabalhar em tarefas como estatística, visualização de dados e aprendizado de máquina. Embora existam várias ferramentas disponíveis para essas tarefas, o SciPy é uma estrutura Python poderosa que pode tornar seu trabalho mais eficaz.
SciPy é um conjunto de módulos que fornecem funções para computação científica. Abrange álgebra linear, otimização, integração e estatística.
O SciPy também oferece forte suporte para visualização de dados e aprendizado de máquina. Isto torna-o uma ferramenta crucial para os cientistas de dados, permitindo-lhes trabalhar de forma mais eficiente e explorar todo o potencial dos seus dados.
Recursos rápidos:
- A estrutura oferece vários módulos e executa funções que incluem Otimização, Álgebra Linear, Integração, Interpolação e Estatística.
- Também permite a integração com outros pacotes de terceiros para estender a funcionalidade.
- É totalmente de código aberto e inclui ferramentas para computação científica, análise numérica e aprendizado de máquina.
7. Raspado
Scrapy, como uma estrutura Python robusta, simplifica o processo de web scraping, permitindo aos usuários extrair dados de sites e fontes online sem esforço.
O Scrapy funciona navegando em sites e coletando as informações desejadas. Esses dados extraídos servem a vários propósitos, desde a construção de bancos de dados até a geração de relatórios.
Para cientistas de dados, Scrapy é uma ferramenta valiosa para coletar de forma rápida e eficiente os dados necessários para análise. Sua velocidade e eficiência foram projetadas para tornar o web scraping mais acessível, oferecendo recursos como seguimento automatizado de links e extração de dados de múltiplas páginas, agilizando os processos.s.
Recursos rápidos:
- Interface fácil de usar, mesmo para novos programadores.
- Estrutura flexível e oferece integração de API confiável.
- Você pode até usá-lo para extrair dados de páginas estáticas e dinâmicas.
8. PyTorch
Desenvolvido pelo grupo de pesquisa de Inteligência Artificial do Facebook, o PyTorch é uma ferramenta de software significativa e um forte concorrente ao lado do TensorFlow. O que diferencia o PyTorch é seu gráfico computacional dinâmico, que pode ser atualizado à medida que o programa é executado. Essa flexibilidade permite alterações em tempo real na arquitetura que está sendo processada.
O sucesso do PyTorch também é atribuído à sua facilidade de uso, API simples e eficiência. É uma excelente escolha para treinar modelos em diversas tarefas, como detecção de objetos, pesquisa e operações de produção.
Grandes empresas como Salesforce, Universidade de Stanford, Udacity e Microsoft contam com PyTorch para suas aplicações de ciência de dados.
Recursos rápidos:
- API intuitiva e rica em recursos para o desenvolvimento de projetos complexos.
- A estrutura oferece ferramentas para depuração e otimização.
- Também oferece interação com outras bibliotecas Python.
9. Teano
Theano é uma poderosa biblioteca Python projetada para definir, otimizar e avaliar operações matemáticas em arrays multidimensionais. Também é adequado para criar modelos eficientes de aprendizado de máquina.
O que diferencia o Theano é sua notável capacidade de otimizar código para velocidade. Essa otimização é crucial em projetos de ciência de dados onde há necessidade de operações computacionalmente intensivas serem executadas repetidamente.
Theano se destaca em computação GPU, aumentando a velocidade de execução de código. Além disso, oferece uma gama de funções matemáticas integradas, simplificando as operações numéricas em arrays. Isso o torna uma ferramenta valiosa para cientistas de dados e profissionais de aprendizado de máquina.
Recursos rápidos:
- Theano pode calcular automaticamente gradientes de expressões matemáticas relativas a variáveis. Isso é valioso para tarefas como otimização baseada em gradiente em aprendizado de máquina.
- Theano pode aproveitar os recursos de computação das GPUs NVIDIA, o que acelera significativamente as operações de matriz. Isto é particularmente benéfico ao lidar com conjuntos de dados substanciais e cálculos complexos.
- Theano é escrito em código Python portátil e é compatível com várias plataformas. Também é extensível, permitindo que os usuários definam suas operações personalizadas, tornando-o versátil para diferentes aplicações e necessidades.
10. Encadeador
Chainer é uma estrutura Python para ciência de dados, inicialmente desenvolvida por uma startup de robótica em Tóquio. Ele se diferencia pela velocidade, superando frameworks como o TensorFlow.
Um dos recursos notáveis do Chainer é a definição de rede neural “definida por execução”, que auxilia na depuração de redes neurais. Essa abordagem permite modificar a estrutura da rede conforme você avança, facilitando a identificação e a correção de problemas.
Chainer oferece suporte à implementação de CUDA, permitindo aproveitar o poder de várias GPUs com esforço mínimo, o que é particularmente valioso para treinar modelos de aprendizado profundo com eficiência.
Recursos rápidos:
- Fácil integração de GPU
- Depuração simplificada de rede neural
- Suporte para vários tipos de redes neurais
Conclusão
Python se destaca como uma linguagem de programação versátil adorada por cientistas de dados. É popular porque você pode usá-lo para todos os tipos de tarefas, desde gerenciar dados até ensinar computadores a aprender. O que diferencia o Python é sua estrutura.
Python turbina seu trabalho e mantém seu código limpo. Você pode experimentar essas estruturas e testá-las em seus projetos futuros.
