Topp 10 Data Science Frameworks för Python 2024

Data är det nya guldet, och datavetare är den nya guldsmeden. Företag över hela världen blir bra på att finjustera sina specialkunskaper. De vill sälja mer, göra fler kunder nöjda och lättare tjäna pengar.

Dataforskare spelar en stor roll i allt detta. De är som hjältarna som hjälper företag att förstå sin data. Enligt Glasdörr, det finns mycket fler Data Scientist-jobb nu, och de får i genomsnitt 120,931 XNUMX USD i lön.

Ramverk för datavetenskap är som superverktyg för datavetare. De hjälper dem att sortera, arbeta med, skapa modeller och förstå data mycket snabbare och bättre.

Det bästa är att du inte behöver vara en kodningsguide för att använda dessa ramverk. Du kan vara expert på att lösa verkliga problem utan att vara en kodningsexpert. De flesta dataproffs använder minst ett ramverk för maskininlärning, vilket gör deras jobb enklare och effektivare.

Vad är Data Science Framework?

Ett ramverk för datavetenskap är en uppsättning verktyg, bibliotek och förskriven kod som hjälper datavetare att samla in, organisera, bearbeta och analysera data mer effektivt och effektivt. Dessa ramverk ger ett strukturerat sätt att arbeta med data, vilket gör det lättare att bygga modeller, dra insikter och lösa komplexa problem.

Ramverk för datavetenskap inkluderar ofta maskininlärning och datamanipuleringsbibliotek, som gör det möjligt för datavetare att arbeta med stora datamängder och extrahera värdefull information utan att behöva börja om från början i kodningen.

De förenklar och effektiviserar datavetenskapsprocessen, så att proffs kan fokusera på att lösa verkliga utmaningar snarare än att skriva varje kod från grunden.

Om du är nyfiken på att lära dig mer om datavetenskap, kolla in min Datacamp recension som är en heltäckande kursleverantör.

Bästa ramverk för datavetenskap 

Låt oss titta på de populära datavetenskapliga ramverken som föreslagits av Data Scientists:

1. Tensorflöde

TensorFlow är ett gratis verktyg för maskininlärning från Google. Den är bra på att arbeta med siffror och dataflödesgrafer.

TensorFlow är en komplett maskininlärningsplattform med massor av användbara verktyg och bibliotek. Det är som en stor verktygslåda för att bygga applikationer för maskininlärning. Människor från hela världen delar med sig av sina kunskaper och verktyg för att göra det ännu bättre.

Du kan använda TensorFlow för att blanda olika typer av data, som tabeller, grafer och bilder. Det är också öppen källkod, vilket betyder att det är gratis och ständigt förbättras. Den gjordes ursprungligen av Google Brain Team. Företag som Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat och Gmail använder TensorFlow.

Snabbfunktioner:

• Mångsidighet: TensorFlow är supersmidigt. Du kan använda den för alla maskininlärningsuppgifter, från att känna igen bilder till att göra förutsägelser. Det är som en verktygslåda med verktyg för olika jobb.
• Öppen källa: Det är gratis och öppet för alla. Det betyder att många människor kan arbeta med det och göra det bättre. Du behöver inte betala för att använda den.
• skalbarhet: Oavsett om du arbetar med ett litet eller stort projekt kan TensorFlow hantera det. Det är bra för att hantera massor av data och komplexa uppgifter.

2. Numpy

Tänk på NumPy som en verktygslåda för att göra matematik med Python. Det är som att ha kraftfulla verktyg för att arbeta med siffror och matriser. Du kan använda det själv eller slå ihop det med andra verktyg som TensorFlow eller Theano för att utföra komplexa numeriska beräkningar.

Du kan göra vanlig matematik, komplex matematik som linjär algebra eller Fourier-transformers och till och med skapa slumptal. Det är som att ha en matteguide i din Python-verktygslåda.

Men det finns mer! NumPy är vänlig med gammal kod skriven i C och Fortran. Du kan använda din farfars kod i dina Python-projekt utan alltför mycket problem.

Det är därför många smarta människor tycker att NumPy är det bästa för vetenskaplig matematik i Python. Till och med stora spelare som NASA och Google använder det för sina siffror äventyr!

Snabbfunktioner:

• Det är en effektiv array för att lagra och manipulera numerisk data.
• Den har rika funktioner för linjär algebra, statistik, Fourier-transformers och generering av slumptal.
• NumPy erbjuder ett brett utbud av matematiska funktioner för att arbeta med arrayer.

3. Scikit-Learn

Scikit-learn är en värdefull tillgång av maskininlärningsverktyg i Python. Det är byggt ovanpå ett annat kraftfullt bibliotek som heter SciPy. Inuti detta hittar du alla typer av verktyg för maskininlärning, som sätt att sortera saker i grupper, göra förutsägelser och mer.

Men här är den bästa delen: Scikit-learn kan organisera dessa verktyg i en uppsättning steg, som ett recept. Dessa steg kan göra saker med data och sedan göra förutsägelser. Det är som att följa ett recept för att skapa en maskininlärningsmodell.

Scikit-Learn är bra för alla, oavsett om du är en erfaren dataforskare eller precis har börjat med maskininlärning. Det är väldokumenterat, vilket betyder att det är lätt att lära sig och använda. Dessutom finns det en stor och hjälpsam community runt Scikit-Learn.

Snabba funktioner:

• Tillgång till ett brett utbud av algoritmer, inklusive både traditionella och djupinlärningsmodeller.
• Enkel dataförbearbetning och normalisering.
• Förmåga att hantera både numeriska och kategoriska data.

4. Högt

Keras är ett förstklassigt API som används för att skapa komplexa neurala nätverk. Med några rader kod kan du lägga till nya lager, modeller och optimerare och träna upp modellerna. Kärndatastrukturen är tensor och ger en flerdimensionell matris. Python-ramverket tillhandahåller olika funktioner för förbearbetning, dataladdning och visualisering av resultaten.

Keras är ett fantastiskt verktyg för dina projekt, speciellt om du gillar att testa datavetenskapliga idéer utan problem. Det hjälper dig att bygga smarta system, som neurala nätverk, med lätthet.

Och gissa vad? Stora namn som Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo och NASCENT Technology använder Keras.

Snabba funktioner:

• Den körs sömlöst på vilken CPU och GPU som helst.
• Det finns mer än 10 förutbildade bildklassificeringsmodeller.
• Den erbjuder snabb och enkel prototypframställning.

5. Shogun 

Shogun, ett maskininlärningsbibliotek med öppen källkod, ger användarna ett brett utbud av algoritmer för dataanalys och prediktiv modellering. Den är skriven i C++ och ansluter till flera programmeringsspråk, inklusive Python.

Shogun prioriterar effektivitet och skalbarhet och passar både linjära och olinjära modeller. Den tillhandahåller också olika dataförbearbetningsfunktioner som funktionsval och dimensionsreduktion.

Denna mångsidighet gör Shogun lämplig för bildklassificering och textutvinningsuppgifter. Den håller sig uppdaterad med pågående uppdateringar, förbättrar ständigt och vinner sin plats bland de bästa Python-ramverken.

Snabba funktioner:

•  Den stöder ett brett utbud av klassificerings-, regression- och klustringsalgoritmer.
• Stöder strömmande data och onlineinlärning.
• Stöder olika datatyper som verkligt värde, sekvens, graf och textdata.

6. SciPy

Som datavetare arbetar du ofta med uppgifter som statistik, datavisualisering och maskininlärning. Även om det finns olika verktyg tillgängliga för dessa uppgifter, är SciPy ett kraftfullt Python-ramverk som kan göra ditt arbete mer effektivt.

SciPy är en uppsättning moduler som tillhandahåller funktioner för vetenskaplig beräkning. Den täcker linjär algebra, optimering, integration och statistik.

SciPy erbjuder också starkt stöd för datavisualisering och maskininlärning. Detta gör det till ett avgörande verktyg för datavetare, vilket gör det möjligt för dem att arbeta mer effektivt och utnyttja den fulla potentialen i deras data.

Snabba funktioner:

•  Ramverket erbjuder olika moduler och utför funktioner som inkluderar optimering, linjär algebra, integration, interpolation och statistik.
• Det gör det också möjligt att integrera med andra tredjepartspaket för att utöka funktionaliteten.
• Den är helt öppen källkod och innehåller verktyg för vetenskaplig beräkning, numerisk analys och maskininlärning.

7. Skramligt 

Scrapy, som ett robust Python-ramverk, förenklar processen med webbskrapning, vilket gör det möjligt för användare att extrahera data från webbplatser och onlinekällor utan ansträngning.

Scrapy fungerar genom att navigera på webbplatser och samla in önskad information. Denna extraherade data tjänar flera syften, från att bygga databaser till att generera rapporter.

För datavetare är Scrapy ett värdefullt verktyg för att snabbt och effektivt samla in data som krävs för analys. Dess hastighet och effektivitet är utformade för att göra webbskrapning mer tillgänglig och erbjuder funktioner som automatisk länkföljning och dataextraktion från flera sidor, vilket effektiviserar processens.

Snabba funktioner:

• Lätt att använda gränssnitt även för nya programmerare.
• Flexibelt ramverk och erbjuder pålitlig API-integration.
• Du kan till och med använda den för att extrahera data från såväl statiska som dynamiska sidor.

8. PyTorch

PyTorch, som utvecklats av Facebooks forskningsgrupp för artificiell intelligens, är ett betydande mjukvaruverktyg och en stark utmanare vid sidan av TensorFlow. Det som skiljer PyTorch åt är dess dynamiska beräkningsgraf, som kan uppdateras allt eftersom programmet körs. Denna flexibilitet möjliggör förändringar i realtid av den arkitektur som bearbetas.

PyTorchs framgång tillskrivs också dess användarvänlighet, enkla API och effektivitet. Det är ett utmärkt val för att träna modeller i olika uppgifter som objektdetektering, forskning och produktionsoperationer.

Stora företag som Salesforce, Stanford University, Udacity och Microsoft förlitar sig på PyTorch för sina datavetenskapliga applikationer.

Snabba funktioner:

• Intuitivt och funktionsrikt API för att utveckla komplexa projekt.
• Ramverket erbjuder verktyg för felsökning och optimering.
• Det erbjuder också interaktion med andra Python-bibliotek.

9. Theano

Theano är ett kraftfullt Python-bibliotek designat för att definiera, optimera och utvärdera matematiska operationer på flerdimensionella arrayer. Den är också väl lämpad för att skapa effektiva maskininlärningsmodeller.

Det som skiljer Theano åt är dess anmärkningsvärda förmåga att optimera kod för hastighet. Denna optimering är avgörande i datavetenskapliga projekt där det finns ett behov av beräkningsintensiva operationer som ska utföras upprepade gånger.

Theano utmärker sig i GPU-beräkningar, vilket förbättrar kodexekveringshastigheten. Dessutom erbjuder den en rad inbyggda matematiska funktioner, vilket förenklar numeriska operationer på arrayer. Detta gör det till ett värdefullt verktyg för datavetare och maskininlärningsutövare.

Snabba funktioner:

• Theano kan automatiskt beräkna gradienter av matematiska uttryck för variabler. Detta är värdefullt för uppgifter som gradientbaserad optimering inom maskininlärning.
• Theano kan utnyttja datorkapaciteten hos NVIDIA GPU:er, vilket avsevärt accelererar matrisoperationer. Detta är särskilt fördelaktigt när du hanterar betydande datamängder och komplexa beräkningar.
• Theano är skriven i portabel Python-kod och är kompatibel med olika plattformar. Det är också utbyggbart, vilket gör att användarna kan definiera sina anpassade operationer, vilket gör den mångsidig för olika applikationer och behov.

10. Kedjemaskin 

Chainer är ett Python-ramverk för datavetenskap, ursprungligen utvecklat av en robotstartup i Tokyo. Den utmärker sig genom sin snabbhet och överträffar ramverk som TensorFlow.

En av Chainers anmärkningsvärda egenskaper är dess "definiera-för-körning" neurala nätverksdefinition, som hjälper till att felsöka neurala nätverk. Detta tillvägagångssätt låter dig ändra nätverksstrukturen allt eftersom, vilket gör det lättare att identifiera och åtgärda problem.

Chainer stöder CUDA-implementering, vilket gör att du kan dra nytta av kraften hos flera GPU:er med minimal ansträngning, vilket är särskilt värdefullt för att träna djupinlärningsmodeller effektivt.

Snabba funktioner:

• Enkel GPU-integration
• Förenklad felsökning av neurala nätverk
• Stöd för olika typer av neurala nätverk

Slutsats

Python sticker ut som ett mångsidigt programmeringsspråk som älskas av dataforskare. Det är populärt eftersom du kan använda det för alla möjliga uppgifter, från att hantera data till att lära datorer att lära sig. Det som skiljer Python åt är dess ramverk.

Python överladdar ditt arbete och håller din kod ren. Du kan prova dessa ramverk och testa dem för dina framtida projekt.