Подаци су ново злато, а научници података су нови златар. Компаније широм света постају добре у фином подешавању својих посебних вештина. Желе да продају више, усрећују више купаца и лакше зараде.
Научници података играју велику улогу у свему томе. Они су као хероји који помажу компанијама да схвате своје податке. Према Глассдоор, сада има много више послова Дата Сциентист, а они су у просеку плаћени око 120,931 долара.
Оквири науке о подацима су као супер алати за научнике података. Они им помажу да сортирају, раде са њима, креирају моделе и разумеју податке много брже и боље.
Најбољи део је што не морате да будете чаробњак за кодирање да бисте користили ове оквире. Можете бити стручњак за решавање проблема из стварног света, а да не будете стручњак за кодирање. Већина професионалаца за податке користи бар један оквир за машинско учење, што им чини посао лакшим и ефикаснијим.
Цонтент Оутлине
Шта је Дата Сциенце Фрамеворк?
Оквир за науку о подацима је скуп алата, библиотека и унапред написаног кода који помаже научницима да прикупљају, организују, обрађују и анализирају податке ефикасније и ефикасније. Ови оквири пружају структуиран начин рада са подацима, олакшавајући изградњу модела, цртање увида и решавање сложених проблема.
Оквири науке о подацима често укључују машинско учење и библиотеке за манипулацију подацима, које омогућавају научницима података да раде са великим скуповима података и извлаче вредне информације без потребе да почну од нуле у кодирању.
Они поједностављују и поједностављују процес науке о подацима, омогућавајући професионалцима да се усредсреде на решавање изазова у стварном свету уместо да пишу сваки део кода од нуле.
Ако сте радознали да сазнате више о науци о подацима, погледајте мој Датацамп Ревиев који је пружалац свеобухватног курса.
Најбољи оквири науке о подацима
Хајде да погледамо популарне оквире науке о подацима које су предложили научници података:
1. ТенсорФлов
ТенсорФлов је бесплатна алатка за машинско учење коју је направио Гоогле. Добар је у раду са бројевима и графиконима токова података.
ТенсорФлов је комплетна платформа за машинско учење са пуно корисних алата и библиотека. То је као велика кутија са алатима за прављење апликација за машинско учење. Људи из целог света деле своје знање и алате како би га учинили још бољим.
Можете да користите ТенсорФлов за мешање различитих типова података, као што су табеле, графикони и слике. Такође је отвореног кода, што значи да је бесплатан и да се увек побољшава. Првобитно га је направио Гоогле Браин Теам. Компаније као што су Нвидиа, Убер, Интел, Твиттер, ПаиПал, Аирбнб, Снапцхат и Гмаил користе ТенсорФлов.
Брзе карактеристике:
- Свестраност: ТенсорФлов је супер флексибилан. Можете га користити за све задатке машинског учења, од препознавања слика до предвиђања. То је као кутија са алатима за различите послове.
- Отвореног кода: Бесплатно је и отворено за све. То значи да многи људи могу да раде на томе и да га побољшају. Не морате да платите да бисте га користили.
- Прилагодљивост: Било да радите на малом пројекту или великом, ТенсорФлов може да се носи са тим. Одличан је за руковање великим бројем података и сложеним задацима.
2. Нумпи
Замислите НумПи као алатку за обављање математике са Питхон-ом. То је као да имате моћне алате за рад са бројевима и матрицама. Можете га користити самостално или га удружити са другим алатима као што су ТенсорФлов или Тхеано за обављање сложених нумеричких прорачуна.
Можете да радите обичну математику, сложену математику попут линеарне алгебре или Фуријеове трансформације, па чак и да креирате насумичне бројеве. То је као да имате чаробњака за математику у свом Питхон алату.
Али има још! НумПи је пријатељски са старим кодом написаним у Ц и Фортрану. Можете користити код свог деде у својим Питхон пројектима без превише проблема.
Зато многи паметни људи мисле да је НумПи најбољи за научну математику у Питхону. Чак и велики играчи попут НАСА-е и Гоогле-а користе га за своје авантуре са великим бројем!
Брзе карактеристике:
- То је ефикасан низ за складиштење и манипулацију нумеричким подацима.
- Има богате функције за линеарну алгебру, статистику, Фуријеове трансформације и генерисање случајних бројева.
- НумПи нуди широк избор математичких функција за рад са низовима.
3. Сцикит-Леарн
Сцикит-леарн је драгоцена предност алата за машинско учење у Питхон-у. Изграђен је на врху још једне моћне библиотеке под називом СциПи. Унутар овога ћете пронаћи све врсте алата за машинско учење, као што су начини разврставања ствари у групе, предвиђања и још много тога.
Али ево најбољег дела: Сцикит-леарн може да организује ове алате у низ корака, попут рецепта. Ови кораци могу учинити ствари са подацима, а затим направити предвиђања. То је као да пратите рецепт за креирање модела машинског учења.
Сцикит-Леарн је одличан за све, било да сте искусни научник података или тек почињете са машинским учењем. Добро је документован, што значи да га је лако научити и користити. Поред тога, око Сцикит-Леарн-а постоји велика и корисна заједница.
Brze karakteristike:
- Приступ широком спектру алгоритама, укључујући традиционалне и моделе дубоког учења.
- Једноставна предобрада и нормализација података.
- Способност руковања и нумеричким и категоричким подацима.
4. Керас
Керас је врхунски АПИ који се користи за креирање сложених неуронских мрежа. Са неколико линија кода, можете додати нове слојеве, моделе и оптимизаторе и обучити моделе. Основна структура података је тензорска и обезбеђује вишедимензионални низ. Питхон фрамеворк пружа различите функције за претходну обраду, учитавање података и визуелизацију резултата.
Керас је фантастичан алат за ваше пројекте, посебно ако без проблема испробавате идеје за науку о подацима. Помаже вам да са лакоћом изградите паметне системе, попут неуронских мрежа.
И погодите шта? Велика имена као што су Убер, Нетфлик, Фрееоск, Иелп, Веллс Фарго и НАСЦЕНТ Тецхнологи користе Керас.
Brze karakteristike:
- Ради беспрекорно на било ком ЦПУ-у и ГПУ-у.
- Постоји више од 10 унапред обучених модела класификације слика.
- Нуди брзу и лаку израду прототипа.
5. Схогун
Схогун, библиотека за машинско учење отвореног кода, омогућава корисницима широк спектар алгоритама за анализу података и предиктивно моделирање. Написан је у Ц++ и повезује се са више програмских језика, укључујући Питхон.
Схогун даје предност ефикасности и скалабилности, прилагођавајући и линеарне и нелинеарне моделе. Такође пружа различите функције за претходну обраду података као што су избор карактеристика и смањење димензионалности.
Ова свестраност чини Схогуна погодним за класификацију слика и задатке рударења текста. Остаје у току са текућим ажурирањима, континуирано се побољшава и зарађује своје место међу најбољим Питхон оквирима.
Brze karakteristike:
- Подржава широк спектар алгоритама за класификацију, регресију и груписање.
- Подржава стримовање података и онлајн учење.
- Подржава различите типове података као што су подаци реалне вредности, низови, графикони и текстуални подаци.
6. СциПи
Као научник података, често радите на задацима као што су статистика, визуелизација података и машинско учење. Иако су доступни различити алати за ове задатке, СциПи је моћан Питхон оквир који може учинити ваш рад ефикаснијим.
СциПи је скуп модула који пружају функције за научно рачунарство. Покрива линеарну алгебру, оптимизацију, интеграцију и статистику.
СциПи такође нуди снажну подршку за визуелизацију података и машинско учење. Ово га чини кључним алатом за научнике података, омогућавајући им да раде ефикасније и искористе пуни потенцијал својих података.
Brze karakteristike:
- Оквир нуди различите модуле и обавља функције које укључују оптимизацију, линеарну алгебру, интеграцију, интерполацију и статистику.
- Такође омогућава интеграцију са другим пакетима трећих страна ради проширења функционалности.
- Потпуно је отвореног кода и садржи алате за научно рачунарство, нумеричку анализу и машинско учење.
7. Сцрапи
Сцрапи, као робустан Питхон оквир, поједностављује процес веб скрапинга, омогућавајући корисницима да извлаче податке са веб локација и онлајн извора без напора.
Сцрапи функционише тако што се креће по веб локацијама и прикупља жељене информације. Ови екстраховани подаци служе за вишеструке сврхе, од прављења база података до генерисања извештаја.
За научнике података, Сцрапи је драгоцен алат за брзо и ефикасно прикупљање података потребних за анализу. Његова брзина и ефикасност су дизајнирани да учине веб сцрапинг приступачнијим, нудећи функције као што су аутоматско праћење линкова и екстракција података са више страница, поједностављујући процесs.
Brze karakteristike:
- Интерфејс једноставан за коришћење чак и за нове програмере.
- Флексибилан оквир и нуди поуздану АПИ интеграцију.
- Можете га чак користити за издвајање података из статичких, као и из динамичких страница.
8. ПиТорцх
Развијен од стране Фацебоок-ове истраживачке групе за вештачку интелигенцију, ПиТорцх је значајан софтверски алат и снажан конкурент уз ТенсорФлов. Оно што издваја ПиТорцх је његов динамички рачунарски графикон, који се може ажурирати како програм ради. Ова флексибилност омогућава промене у архитектури која се обрађује у реалном времену.
ПиТорцх-ов успех се такође приписује његовој једноставности коришћења, једноставном АПИ-ју и ефикасности. То је одличан избор за обуку модела у различитим задацима као што су откривање објеката, истраживање и производне операције.
Велике компаније као што су Салесфорце, Универзитет Станфорд, Удацити и Мицрософт ослањају се на ПиТорцх за своје апликације за науку о подацима.
Brze karakteristike:
- Интуитиван и богат АПИ за развој сложених пројеката.
- Оквир нуди алате за отклањање грешака и оптимизацију.
- Такође нуди интеракцију са другим Питхон библиотекама.
9. Тхеано
Тхеано је моћна Питхон библиотека дизајнирана за дефинисање, оптимизацију и процену математичких операција на вишедимензионалним низовима. Такође је погодан за креирање ефикасних модела машинског учења.
Оно што Тхеано издваја је његова изузетна способност да оптимизује код за брзину. Ова оптимизација је кључна у пројектима науке о подацима где постоји потреба да се рачунарски интензивне операције изводе више пута.
Тхеано се истиче у ГПУ рачунарству, побољшавајући брзину извршавања кода. Штавише, нуди низ уграђених математичких функција, поједностављујући нумеричке операције на низовима. То га чини вредним алатом за научнике података и практичаре машинског учења.
Brze karakteristike:
- Тхеано може аутоматски да израчуна градијенте математичких израза који се тичу променљивих. Ово је драгоцено за задатке као што је оптимизација заснована на градијенту у машинском учењу.
- Тхеано може да искористи рачунарске могућности НВИДИА ГПУ-а, што значајно убрзава матричне операције. Ово је посебно корисно када се рукује значајним скуповима података и сложеним прорачунима.
- Тхеано је написан у преносивом Питхон коду и компатибилан је са различитим платформама. Такође је проширив, омогућавајући корисницима да дефинишу своје прилагођене операције, што га чини разноврсним за различите апликације и потребе.
10. Цхаинер
Цхаинер је Питхон оквир за науку о подацима, који је првобитно развио роботски стартуп у Токију. Одликује се својом брзином, надмашујући оквире као што је ТенсорФлов.
Једна од Цхаинерових значајних карактеристика је дефиниција неуронске мреже „дефини-по-покрени“, која помаже у отклањању грешака у неуронским мрежама. Овај приступ вам омогућава да мењате структуру мреже док идете, што олакшава идентификацију и решавање проблема.
Цхаинер подржава имплементацију ЦУДА, омогућавајући вам да искористите снагу више ГПУ-а уз минималан напор, што је посебно вредно за ефикасно обучавање модела дубоког учења.
Brze karakteristike:
- Једноставна ГПУ интеграција
- Поједностављено отклањање грешака у неуронским мрежама
- Подршка за различите типове неуронских мрежа
Zakljucak
Питхон се истиче као свестран програмски језик који воле научници података. Популаран је јер га можете користити за све врсте задатака, од управљања подацима до подучавања рачунара за учење. Оно што издваја Питхон је његов оквир.
Питхон пуни ваш рад и одржава ваш код чистим. Можете испробати ове оквире и тестирати их за своје будуће пројекте.
