Данные — это новое золото, а ученые, работающие с данными, — новый ювелир. Компании по всему миру совершенствуют свои специальные навыки. Они хотят продавать больше, делать больше клиентов счастливыми и легче зарабатывать деньги.
Во всем этом большую роль играют специалисты по данным. Они похожи на героев, которые помогают компаниям разобраться в своих данных. В соответствии с Glassdoor, Сейчас вакансий для специалистов по данным гораздо больше, и в среднем им платят около 120,931 XNUMX доллара.
Фреймворки для науки о данных — это суперинструменты для ученых, занимающихся данными. Они помогают им сортировать, работать, создавать модели и понимать данные намного быстрее и лучше.
Самое приятное то, что вам не нужно быть мастером кодирования, чтобы использовать эти платформы. Вы можете быть экспертом в решении реальных проблем, не будучи экспертом по программированию. Большинство специалистов по обработке данных используют как минимум одну среду машинного обучения, что делает их работу проще и эффективнее.
Контент Контент
Что такое Data Science Framework?
Фреймворк для анализа данных — это набор инструментов, библиотек и предварительно написанного кода, который помогает ученым, работающим с данными, более эффективно и результативно собирать, организовывать, обрабатывать и анализировать данные. Эти платформы обеспечивают структурированный способ работы с данными, упрощая построение моделей, получение аналитической информации и решение сложных проблем.
Фреймворки для науки о данных часто включают библиотеки машинного обучения и манипулирования данными, которые позволяют ученым работать с большими наборами данных и извлекать ценную информацию без необходимости начинать кодирование с нуля.
Они упрощают и оптимизируют процесс обработки данных, позволяя профессионалам сосредоточиться на решении реальных задач, а не писать каждый фрагмент кода с нуля.
Если вам интересно узнать о науке о данных, посетите мой Обзор датакемпа который является поставщиком комплексных курсов.
Лучшие фреймворки для науки о данных
Давайте посмотрим на популярные фреймворки для науки о данных, предложенные специалистами по обработке и анализу данных:
1. Тензорный поток
TensorFlow — бесплатный инструмент машинного обучения, созданный Google. Хорошо работает с числами и графиками потоков данных.
TensorFlow — это полноценная платформа машинного обучения со множеством полезных инструментов и библиотек. Это похоже на большой набор инструментов для создания приложений машинного обучения. Люди со всего мира делятся своими знаниями и инструментами, чтобы сделать его еще лучше.
Вы можете использовать TensorFlow для смешивания различных типов данных, таких как таблицы, графики и изображения. Это также открытый исходный код, что означает, что он бесплатен и постоянно совершенствуется. Первоначально он был создан командой Google Brain. Такие компании, как Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat и Gmail, используют TensorFlow.
Быстрые функции:
- Универсальность: TensorFlow очень гибок. Вы можете использовать его для всех задач машинного обучения: от распознавания изображений до прогнозирования. Это как ящик с инструментами для разных работ.
- Открытый источник: Это бесплатно и открыто для всех. Это означает, что многие люди могут работать над ним и делать его лучше. Вам не нужно платить, чтобы использовать его.
- Масштабируемость: Независимо от того, работаете ли вы над небольшим проектом или огромным, TensorFlow справится с этим. Он отлично подходит для обработки большого количества данных и сложных задач.
2. Нумпи
Думайте о NumPy как о наборе инструментов для выполнения математических вычислений с помощью Python. Это как иметь мощные инструменты для работы с числами и матрицами. Вы можете использовать его отдельно или объединить с другими инструментами, такими как TensorFlow или Theano, для выполнения сложных числовых вычислений.
Вы можете заниматься обычной математикой, сложной математикой, такой как линейная алгебра или преобразования Фурье, и даже создавать случайные числа. Это похоже на наличие математического мастера в вашем наборе инструментов Python.
Но это еще не все! NumPy дружит со старым кодом, написанным на C и Fortran. Вы можете без особых проблем использовать код своего дедушки в своих проектах на Python.
Вот почему многие умные люди считают, что NumPy лучше всего подходит для научной математики в Python. Даже такие крупные игроки, как NASA и Google, используют его для своих приключений!
Быстрые функции:
- Это эффективный массив для хранения и обработки числовых данных.
- Он имеет богатые функции для линейной алгебры, статистики, преобразований Фурье и генерации случайных чисел.
- NumPy предлагает широкий спектр математических функций для работы с массивами.
3. Scikit-Learn
Scikit-learn — ценный инструмент машинного обучения на Python. Он построен на основе другой мощной библиотеки под названием SciPy. Внутри вы найдете всевозможные инструменты для машинного обучения, например способы сортировки объектов по группам, прогнозирования и многое другое.
Но вот что самое приятное: Scikit-learn может организовать эти инструменты в набор шагов, например, в рецепт. Эти шаги могут что-то делать с данными, а затем делать прогнозы. Это все равно, что следовать рецепту создания модели машинного обучения.
Scikit-Learn отлично подходит для всех, независимо от того, являетесь ли вы опытным специалистом по данным или только начинаете заниматься машинным обучением. Он хорошо документирован, а это значит, что его легко изучить и использовать. Кроме того, вокруг Scikit-Learn существует большое и полезное сообщество.
Быстрые Особенности:
- Доступ к широкому спектру алгоритмов, включая традиционные модели и модели глубокого обучения.
- Простая предварительная обработка и нормализация данных.
- Возможность обработки как числовых, так и категориальных данных.
4. Керас
Keras — это первоклассный API, который используется для создания сложных нейронных сетей. С помощью нескольких строк кода вы можете добавлять новые слои, модели и оптимизаторы и обучать модели. Базовая структура данных является тензорной и представляет собой многомерный массив. Платформа Python предоставляет различные функции для предварительной обработки, загрузки данных и визуализации результатов.
Keras — фантастический инструмент для ваших проектов, особенно если вы без проблем опробуете идеи в области науки о данных. Это помогает вам легко создавать интеллектуальные системы, такие как нейронные сети.
И угадай что? Такие громкие имена, как Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo и NASCENT Technology, используют Keras.
Быстрые Особенности:
- Он без проблем работает на любом процессоре и графическом процессоре.
- Существует более 10 предварительно обученных моделей классификации изображений.
- Он предлагает быстрое и простое прототипирование.
5. Сёгун
Shogun, библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, предоставляет пользователям широкий спектр алгоритмов для анализа данных и прогнозного моделирования. Он написан на C++ и совместим с несколькими языками программирования, включая Python.
Shogun отдает приоритет эффективности и масштабируемости, применяя как линейные, так и нелинейные модели. Он также предоставляет различные функции предварительной обработки данных, такие как выбор функций и уменьшение размерности.
Эта универсальность делает Shogun подходящим для задач классификации изображений и анализа текста. Он постоянно обновляется, постоянно совершенствуется и завоевывает свое место среди лучших фреймворков Python.
Быстрые Особенности:
- Он поддерживает широкий спектр алгоритмов классификации, регрессии и кластеризации.
- Поддерживает потоковую передачу данных и онлайн-обучение.
- Поддерживает различные типы данных, такие как вещественные данные, последовательность, график и текстовые данные.
6. Наука
Как специалист по данным, вы часто работаете над такими задачами, как статистика, визуализация данных и машинное обучение. Хотя для этих задач доступны различные инструменты, SciPy — это мощная среда Python, которая может сделать вашу работу более эффективной.
SciPy — это набор модулей, предоставляющих функции для научных вычислений. Он охватывает линейную алгебру, оптимизацию, интеграцию и статистику.
SciPy также предлагает мощную поддержку визуализации данных и машинного обучения. Это делает его важнейшим инструментом для специалистов по обработке данных, позволяющим им работать более эффективно и использовать весь потенциал своих данных.
Быстрые Особенности:
- Платформа предлагает различные модули и выполняет функции, включая оптимизацию, линейную алгебру, интеграцию, интерполяцию и статистику.
- Он также позволяет интегрироваться с другими сторонними пакетами для расширения функциональности.
- Он имеет полностью открытый исходный код и включает в себя инструменты для научных вычислений, численного анализа и машинного обучения.
7. Скрепи
Scrapy, как надежная среда Python, упрощает процесс очистки веб-страниц, позволяя пользователям без особых усилий извлекать данные с веб-сайтов и онлайн-источников.
Scrapy выполняет функции навигации по веб-сайтам и сбора нужной информации. Эти извлеченные данные служат нескольким целям: от создания баз данных до создания отчетов.
Для специалистов по данным Scrapy — ценный инструмент для быстрого и эффективного сбора данных, необходимых для анализа. Его скорость и эффективность предназначены для того, чтобы сделать парсинг веб-страниц более доступным, предлагая такие функции, как автоматическое отслеживание ссылок и извлечение данных с нескольких страниц, оптимизируя процессы.s.
Быстрые Особенности:
- Простой в использовании интерфейс даже для начинающих программистов.
- Гибкая структура и предлагает надежную интеграцию API.
- Вы даже можете использовать его для извлечения данных как со статических, так и с динамических страниц.
8. ПиТорч
PyTorch, разработанный исследовательской группой Facebook по искусственному интеллекту, является важным программным инструментом и сильным конкурентом наряду с TensorFlow. Что отличает PyTorch, так это его динамический вычислительный граф, который можно обновлять во время работы программы. Такая гибкость позволяет вносить изменения в обрабатываемую архитектуру в режиме реального времени.
Успех PyTorch также объясняется простотой использования, простым API и эффективностью. Это отличный выбор для обучения моделей различным задачам, таким как обнаружение объектов, исследования и производственные операции.
Крупные компании, такие как Salesforce, Стэнфордский университет, Udacity и Microsoft, используют PyTorch в своих приложениях для обработки данных.
Быстрые Особенности:
- Интуитивно понятный и многофункциональный API для разработки сложных проектов.
- Фреймворк предлагает инструменты для отладки и оптимизации.
- Он также предлагает взаимодействие с другими библиотеками Python.
9. Теано
Theano — мощная библиотека Python, предназначенная для определения, оптимизации и оценки математических операций над многомерными массивами. Он также хорошо подходит для создания эффективных моделей машинного обучения.
Что отличает Theano, так это его замечательная способность оптимизировать код для повышения скорости. Эта оптимизация имеет решающее значение в проектах по науке о данных, где необходимо многократно выполнять трудоемкие операции.
Theano превосходно справляется с вычислениями на графическом процессоре, повышая скорость выполнения кода. Более того, он предлагает ряд встроенных математических функций, упрощающих числовые операции с массивами. Это делает его ценным инструментом для специалистов по данным и специалистов по машинному обучению.
Быстрые Особенности:
- Theano может автоматически рассчитывать градиенты математических выражений, касающихся переменных. Это ценно для таких задач, как оптимизация на основе градиента в машинном обучении.
- Theano может использовать вычислительные возможности графических процессоров NVIDIA, что значительно ускоряет матричные операции. Это особенно полезно при работе с большими наборами данных и сложными вычислениями.
- Theano написан на переносимом коде Python и совместим с различными платформами. Он также расширяем, что позволяет пользователям определять свои собственные операции, что делает его универсальным для различных приложений и потребностей.
10. Чейнер
Chainer — это фреймворк Python для науки о данных, первоначально разработанный робототехническим стартапом в Токио. Он отличается своей скоростью, превосходя по производительности такие платформы, как TensorFlow.
Одной из примечательных особенностей Chainer является определение нейронной сети по принципу «определить за запуском», которое помогает в отладке нейронных сетей. Такой подход позволяет вам изменять структуру сети по ходу работы, что упрощает выявление и устранение проблем.
Chainer поддерживает реализацию CUDA, что позволяет вам с минимальными усилиями использовать мощность нескольких графических процессоров, что особенно ценно для эффективного обучения моделей глубокого обучения.
Быстрые Особенности:
- Простая интеграция с графическим процессором
- Упрощенная отладка нейронной сети
- Поддержка различных типов нейронных сетей
Заключение
Python выделяется как универсальный язык программирования, любимый учеными, работающими с данными. Он популярен, потому что его можно использовать для решения самых разных задач: от управления данными до обучения компьютеров обучению. Что отличает Python от других, так это его структура.
Python ускоряет вашу работу и поддерживает чистоту вашего кода. Вы можете попробовать эти фреймворки и протестировать их в своих будущих проектах.
