Datele sunt noul aur, iar oamenii de știință sunt noul aurar. Companiile de pe tot globul devin bune în a-și regla abilitățile speciale. Vor să vândă mai mult, să facă mai mulți clienți fericiți și să câștige bani mai ușor.
Oamenii de știință de date joacă un rol important în toate acestea. Sunt ca eroii care ajută companiile să dea sens datelor lor. Conform Usa de sticla, sunt mult mai multe locuri de muncă Data Scientist acum și sunt plătiți în medie în jur de 120,931 USD.
Cadrele de știință a datelor sunt ca niște super instrumente pentru oamenii de știință ai datelor. Îi ajută să sorteze, să lucreze cu, să creeze modele și să înțeleagă datele mult mai rapid și mai bine.
Cea mai bună parte este că nu trebuie să fii un vrăjitor de codare pentru a utiliza aceste cadre. Puteți fi un expert în rezolvarea problemelor din lumea reală fără a fi un expert în codificare. Majoritatea profesioniștilor de date folosesc cel puțin un cadru de învățare automată, ceea ce le face munca mai ușoară și mai eficientă.
Schița conținutului
Ce este Data Science Framework?
Un cadru pentru știința datelor este un set de instrumente, biblioteci și cod pre-scris care îi ajută pe oamenii de știință ai datelor să colecteze, să organizeze, să proceseze și să analizeze datele mai eficient și mai eficient. Aceste cadre oferă o modalitate structurată de a lucra cu date, facilitând construirea de modele, elaborarea de perspective și rezolvarea problemelor complexe.
Cadrele de știință a datelor includ adesea biblioteci de învățare automată și de manipulare a datelor, care le permit oamenilor de știință de date să lucreze cu seturi mari de date și să extragă informații valoroase fără a fi nevoie să înceapă de la zero în codificare.
Ele simplifică și eficientizează procesul de știință a datelor, permițând profesioniștilor să se concentreze pe rezolvarea provocărilor din lumea reală, mai degrabă decât să scrie fiecare bucată de cod de la zero.
Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați-mi Datacamp Review care este un furnizor cuprinzător de cursuri.
Cele mai bune cadre pentru știința datelor
Să ne uităm la cadrele populare pentru știința datelor, așa cum sunt sugerate de oamenii de știință ai datelor:
1. Flux tensor
TensorFlow este un instrument gratuit de învățare automată realizat de Google. Este bun la lucrul cu numere și grafice ale fluxului de date.
TensorFlow este o platformă completă de învățare automată, cu o mulțime de instrumente și biblioteci utile. Este ca o cutie mare de instrumente pentru construirea de aplicații de învățare automată. Oameni din întreaga lume își împărtășesc cunoștințele și instrumentele pentru a le îmbunătăți și mai mult.
Puteți folosi TensorFlow pentru a combina diferite tipuri de date, cum ar fi tabele, grafice și imagini. De asemenea, este open-source, ceea ce înseamnă că este gratuit și se îmbunătățește mereu. A fost creat inițial de echipa Google Brain. Companii precum Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat și Gmail folosesc TensorFlow.
Caracteristici rapide:
- versatilitate: TensorFlow este super flexibil. Îl puteți folosi pentru toate sarcinile de învățare automată, de la recunoașterea imaginilor până la realizarea de predicții. Este ca o cutie de instrumente cu unelte pentru diferite locuri de muncă.
- Sursa deschisa: Este gratuit și deschis tuturor. Aceasta înseamnă că mulți oameni pot lucra la el și îl pot îmbunătăți. Nu trebuie să plătiți pentru a-l folosi.
- scalabilitate: Indiferent dacă lucrați la un proiect mic sau la unul uriaș, TensorFlow se poate descurca. Este excelent pentru a gestiona multe date și sarcini complexe.
2. Numpy
Gândiți-vă la NumPy ca la o cutie de instrumente pentru a face matematică cu Python. Este ca și cum ai avea instrumente puternice pentru a lucra cu numere și matrice. Îl puteți folosi singur sau îl puteți asocia cu alte instrumente precum TensorFlow sau Theano pentru a efectua calcule numerice complexe.
Puteți face matematică obișnuită, matematică complexă, cum ar fi algebra liniară, sau transformate Fourier și chiar să creați numere aleatorii. Este ca și cum ai avea un vrăjitor de matematică în setul tău de instrumente Python.
Dar mai sunt! NumPy este prietenos cu vechiul cod scris în C și Fortran. Puteți folosi codul bunicului în proiectele dvs. Python fără prea multe probleme.
De aceea, mulți oameni deștepți cred că NumPy este cel mai bun pentru matematica științifică în Python. Chiar și jucători mari, precum NASA și Google, îl folosesc pentru aventurile lor cu număr!
Caracteristici rapide:
- Este o matrice eficientă pentru stocarea și manipularea datelor numerice.
- Are funcții bogate pentru algebră liniară, statistică, transformate Fourier și generare de numere aleatorii.
- NumPy oferă o mare varietate de funcții matematice pentru lucrul cu matrice.
3. Scikit-Learn
Scikit-learn este un activ valoros al instrumentelor de învățare automată în Python. Este construit pe o altă bibliotecă puternică numită SciPy. În aceasta, veți găsi tot felul de instrumente pentru învățarea automată, cum ar fi modalități de a sorta lucrurile în grupuri, de a face predicții și multe altele.
Dar iată cea mai bună parte: Scikit-learn poate organiza aceste instrumente într-un set de pași, ca o rețetă. Acești pași pot face lucruri cu datele și apoi pot face predicții. Este ca și cum ai urma o rețetă pentru a crea un model de învățare automată.
Scikit-Learn este excelent pentru toată lumea, indiferent dacă sunteți un expert în știință de date sau doar începeți cu învățarea automată. Este bine documentat, ceea ce înseamnă că este ușor de învățat și utilizat. În plus, există o comunitate mare și utilă în jurul Scikit-Learn.
Caracteristici rapide:
- Acces la o gamă largă de algoritmi, inclusiv modele tradiționale și de deep learning.
- Preprocesare și normalizare ușoară a datelor.
- Abilitatea de a manipula atât date numerice, cât și categoriale.
4. Keras
Keras este un API de top care este folosit pentru crearea de rețele neuronale complexe. Cu câteva linii de cod, puteți adăuga noi straturi, modele și optimizatori și puteți antrena modelele. Structura de bază a datelor este tensorală și oferă o matrice multidimensională. Cadrul Python oferă diverse funcții pentru preprocesare, încărcare a datelor și vizualizare a rezultatelor.
Keras este un instrument fantastic pentru proiectele dvs., mai ales dacă doriți să încercați idei de știință a datelor fără probleme. Vă ajută să construiți cu ușurință sisteme inteligente, cum ar fi rețelele neuronale.
Si ghici ce? Nume mari precum Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo și NASCENT Technology folosesc Keras.
Caracteristici rapide:
- Funcționează fără probleme pe orice CPU și GPU.
- Există mai mult de 10 modele de clasificare a imaginilor pre-antrenate.
- Oferă prototipare rapidă și ușoară.
5.Shogunul
Shogun, o bibliotecă open-source de învățare automată, oferă utilizatorilor o gamă largă de algoritmi pentru analiza datelor și modelarea predictivă. Este scris în C++ și se conectează cu mai multe limbaje de programare, inclusiv Python.
Shogun acordă prioritate eficienței și scalabilității, găzduind atât modele liniare, cât și neliniare. De asemenea, oferă diverse funcții de preprocesare a datelor, cum ar fi selectarea caracteristicilor și reducerea dimensionalității.
Această versatilitate face ca Shogun să fie potrivit pentru clasificarea imaginilor și sarcinile de extragere a textului. Se menține la curent cu actualizările în curs, îmbunătățindu-se continuu și câștigându-și locul printre cele mai bune cadre Python.
Caracteristici rapide:
- Acceptă o gamă largă de algoritmi de clasificare, regresie și grupare.
- Suportă date în flux și învățarea online.
- Acceptă diverse tipuri de date, cum ar fi date cu valoare reală, secvențe, grafice și text.
6. SciPy
În calitate de om de știință a datelor, lucrezi adesea la sarcini precum statistici, vizualizarea datelor și învățarea automată. Deși există diverse instrumente disponibile pentru aceste sarcini, SciPy este un cadru Python puternic care vă poate face munca mai eficientă.
SciPy este un set de module care oferă funcții pentru calculul științific. Acesta acoperă algebra liniară, optimizarea, integrarea și statisticile.
SciPy oferă, de asemenea, suport puternic pentru vizualizarea datelor și învățarea automată. Acest lucru îl face un instrument crucial pentru oamenii de știință de date, permițându-le să lucreze mai eficient și să exploateze întregul potențial al datelor lor.
Caracteristici rapide:
- Cadrul oferă diverse module și realizează funcții care includ Optimizare, Algebră liniară, Integrare, Interpolare și Statistică.
- De asemenea, permite integrarea cu alte pachete terțe pentru a extinde funcționalitatea.
- Este complet open-source și cuprinde instrumente pentru calcul științific, analiză numerică și învățare automată.
7. Scrapy
Scrapy, ca cadru robust Python, simplifică procesul de scraping web, permițând utilizatorilor să extragă fără efort date de pe site-uri web și surse online.
Scrapy funcționează prin navigarea pe site-uri web și culegând informațiile dorite. Aceste date extrase servesc mai multor scopuri, de la construirea de baze de date la generarea de rapoarte.
Pentru oamenii de știință de date, Scrapy este un instrument valoros pentru colectarea rapidă și eficientă a datelor necesare pentru analiză. Viteza și eficiența sa sunt concepute pentru a face web scraping mai accesibilă, oferind funcții precum urmărirea automată a linkurilor și extragerea de date din mai multe pagini, simplificând procesuls.
Caracteristici rapide:
- Interfață ușor de utilizat chiar și pentru programatori noi.
- Cadru flexibil și oferă integrare API fiabilă.
- Îl puteți folosi chiar și pentru a extrage date din paginile statice și dinamice.
8. PyTorch
Dezvoltat de grupul de cercetare în domeniul inteligenței artificiale al Facebook, PyTorch este un instrument software semnificativ și un competitor puternic alături de TensorFlow. Ceea ce diferențiază PyTorch este graficul său de calcul dinamic, care poate fi actualizat pe măsură ce programul rulează. Această flexibilitate permite modificări în timp real ale arhitecturii procesate.
Succesul PyTorch este, de asemenea, atribuit ușurinței în utilizare, API-ului simplu și eficienței. Este o alegere excelentă pentru antrenarea modelelor în diverse sarcini precum detectarea obiectelor, cercetarea și operațiunile de producție.
Companii importante precum Salesforce, Universitatea Stanford, Udacity și Microsoft se bazează pe PyTorch pentru aplicațiile lor de știință a datelor.
Caracteristici rapide:
- API intuitivă și bogată în funcții pentru dezvoltarea proiectelor complexe.
- Cadrul oferă instrumente pentru depanare și optimizare.
- De asemenea, oferă interacțiune cu alte biblioteci Python.
9. Theano
Theano este o bibliotecă Python puternică, concepută pentru definirea, optimizarea și evaluarea operațiilor matematice pe matrice multidimensionale. Este, de asemenea, potrivit pentru crearea de modele eficiente de învățare automată.
Ceea ce diferențiază Theano este capacitatea sa remarcabilă de a optimiza codul pentru viteză. Această optimizare este crucială în proiectele de știință a datelor în care este nevoie de operațiuni intensive din punct de vedere computațional care să fie efectuate în mod repetat.
Theano excelează în calculul GPU, îmbunătățind viteza de execuție a codului. Mai mult, oferă o gamă largă de funcții matematice încorporate, simplificând operațiile numerice pe matrice. Acest lucru îl face un instrument valoros pentru oamenii de știință de date și pentru practicanții învățării automate.
Caracteristici rapide:
- Theano poate calcula automat gradienții de expresii matematice referitoare la variabile. Acest lucru este valoros pentru sarcini precum optimizarea bazată pe gradient în învățarea automată.
- Theano poate profita de capacitățile de calcul ale GPU-urilor NVIDIA, care accelerează semnificativ operațiunile matriceale. Acest lucru este deosebit de benefic atunci când se manipulează seturi de date substanțiale și calcule complexe.
- Theano este scris în cod Python portabil și este compatibil cu diverse platforme. De asemenea, este extensibil, permițând utilizatorilor să-și definească operațiunile personalizate, făcându-l versatil pentru diferite aplicații și nevoi.
10. Lanț
Chainer este un cadru Python pentru știința datelor, dezvoltat inițial de un startup de robotică din Tokyo. Se distinge prin viteza sa, depășind cadrele precum TensorFlow.
Una dintre caracteristicile notabile ale lui Chainer este definiția rețelei neuronale „definite prin rulare”, care ajută la depanarea rețelelor neuronale. Această abordare vă permite să modificați structura rețelei pe măsură ce mergeți, facilitând identificarea și remedierea problemelor.
Chainer acceptă implementarea CUDA, permițându-vă să valorificați puterea mai multor GPU-uri cu un efort minim, ceea ce este deosebit de valoros pentru antrenarea eficientă a modelelor de învățare profundă.
Caracteristici rapide:
- Integrare GPU ușoară
- Depanare simplificată a rețelei neuronale
- Suport pentru diferite tipuri de rețele neuronale
Concluzie
Python se remarcă ca un limbaj de programare versatil iubit de oamenii de știință de date. Este popular pentru că îl puteți folosi pentru tot felul de sarcini, de la gestionarea datelor până la predarea computerelor să învețe. Ceea ce îl diferențiază pe Python este cadrul său.
Python vă supraalimentează munca și vă păstrează codul curat. Puteți încerca aceste cadre și le puteți testa pentru proiectele dvs. viitoare.
