Ang data ay ang bagong ginto, at ang mga data scientist ang bagong panday ng ginto. Ang mga kumpanya sa buong mundo ay nagiging mahusay sa pag-fine-tune ng kanilang mga espesyal na kasanayan. Gusto nilang magbenta ng higit pa, mapasaya ang mas maraming customer, at kumita ng pera nang mas madali.
Malaki ang papel ng mga data scientist sa lahat ng ito. Sila ay tulad ng mga bayani na tumutulong sa mga kumpanya na maunawaan ang kanilang data. Ayon kay Glassdoor, mas marami na ang mga trabaho sa Data Scientist ngayon, at binabayaran sila sa average na $120,931.
Ang mga framework ng data science ay parang mga sobrang tool para sa mga data scientist. Tinutulungan nila silang mag-uri-uriin, magtrabaho kasama, gumawa ng mga modelo, at maunawaan ang data nang mas mabilis at mas mahusay.
Ang pinakamagandang bahagi ay hindi mo kailangang maging isang coding wizard upang magamit ang mga framework na ito. Maaari kang maging eksperto sa paglutas ng mga problema sa totoong mundo nang hindi naging eksperto sa coding. Karamihan sa mga pro data ay gumagamit ng hindi bababa sa isang machine learning framework, na ginagawang mas madali at mas mahusay ang kanilang trabaho.
Balangkas ng Nilalaman
Ano ang Data Science Framework?
Ang data science framework ay isang set ng mga tool, library, at pre-written code na tumutulong sa mga data scientist na mangolekta, ayusin, iproseso, at suriin ang data nang mas epektibo at mahusay. Ang mga framework na ito ay nagbibigay ng isang structured na paraan upang gumana sa data, paggawa ng mga modelo ng pagbuo, pagguhit ng mga insight, at paglutas ng mga kumplikadong problema.
Ang mga framework ng data science ay kadalasang kinabibilangan ng mga library sa pag-aaral ng makina at pagmamanipula ng data, na nagbibigay ng kapangyarihan sa mga data scientist na magtrabaho kasama ang malalaking dataset at kumuha ng mahalagang impormasyon nang hindi kinakailangang magsimula sa simula sa coding.
Pinapasimple at pinapasimple nila ang proseso ng agham ng data, na nagbibigay-daan sa mga propesyonal na tumuon sa paglutas ng mga hamon sa totoong mundo sa halip na isulat ang bawat piraso ng code mula sa simula.
Kung gusto mong malaman ang tungkol sa data science, tingnan ang aking Pagsusuri sa Datacamp na isang komprehensibong tagapagbigay ng kurso.
Pinakamahusay na Data Science Frameworks
Tingnan natin ang sikat na data science frameworks gaya ng iminungkahi ng Data Scientists:
1. Daloy ng Tensor
TensorFlow ay isang libreng machine-learning tool na ginawa ng Google. Mahusay itong magtrabaho sa mga numero at mga graph ng daloy ng data.
Ang TensorFlow ay isang kumpletong platform ng machine-learning na may maraming kapaki-pakinabang na tool at library. Ito ay tulad ng isang malaking toolbox para sa pagbuo ng mga application sa machine-learning. Ibinabahagi ng mga tao mula sa iba't ibang panig ng mundo ang kanilang kaalaman at mga tool upang pagandahin pa ito.
Maaari mong gamitin ang TensorFlow upang paghaluin ang iba't ibang uri ng data, tulad ng mga talahanayan, graph, at larawan. Ito rin ay open-source, na nangangahulugang ito ay libre at palaging nagpapabuti. Ito ay orihinal na ginawa ng Google Brain Team. Ang mga kumpanya tulad ng Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat, at Gmail ay gumagamit ng TensorFlow.
Mabilis na mga tampok:
- Kakayahang umangkop: Ang TensorFlow ay sobrang flexible. Magagamit mo ito para sa lahat ng gawain sa machine learning, mula sa pagkilala sa mga larawan hanggang sa paggawa ng mga hula. Ito ay tulad ng isang toolbox na may mga tool para sa iba't ibang mga trabaho.
- Buksan ang Pinagmulan: Ito ay libre at bukas sa lahat. Nangangahulugan ito na maraming tao ang maaaring magtrabaho dito at pagandahin ito. Hindi mo kailangang magbayad para magamit ito.
- Kakayahang sumukat: Gumagawa ka man ng isang maliit na proyekto o isang malaking proyekto, kakayanin ito ng TensorFlow. Ito ay mahusay para sa paghawak ng maraming data at kumplikadong mga gawain.
2. Numpy
Isipin ang NumPy bilang isang toolbox para sa paggawa ng matematika gamit ang Python. Ito ay tulad ng pagkakaroon ng makapangyarihang mga tool upang gumana sa mga numero at matrice. Maaari mo itong gamitin nang mag-isa o pagsama-samahin ito sa iba pang mga tool tulad ng TensorFlow o Theano upang magsagawa ng mga kumplikadong kalkulasyon ng numero.
Maaari kang gumawa ng regular na matematika, kumplikadong matematika tulad ng linear algebra, o Fourier Transforms, at kahit na lumikha ng mga random na numero. Ito ay tulad ng pagkakaroon ng isang math wizard sa iyong Python toolkit.
Pero meron pa! Ang NumPy ay palakaibigan sa lumang code na nakasulat sa C at Fortran. Magagamit mo ang code ng iyong lolo sa iyong mga proyekto sa Python nang walang masyadong problema.
Kaya naman iniisip ng maraming matalinong tao na ang NumPy ang pinakamahusay para sa siyentipikong matematika sa Python. Kahit na ang mga malalaking manlalaro tulad ng NASA at Google ay ginagamit ito para sa kanilang napakaraming pakikipagsapalaran!
Mabilis na mga tampok:
- Ito ay isang mahusay na hanay para sa pag-iimbak at pagmamanipula ng numeric data.
- Mayroon itong mga rich function para sa Linear Algebra, Statistics, Fourier Transforms, at random number generation.
- Nag-aalok ang NumPy ng malawak na iba't ibang mga function ng matematika para sa pagtatrabaho sa mga array.
3. Scikit-Matuto
Ang Scikit-learn ay isang mahalagang asset ng machine-learning tool sa Python. Ito ay binuo sa ibabaw ng isa pang makapangyarihang library na tinatawag na SciPy. Sa loob nito, makikita mo ang lahat ng uri ng mga tool para sa machine learning, tulad ng mga paraan upang pagbukud-bukurin ang mga bagay sa mga grupo, gumawa ng mga hula, at higit pa.
Ngunit narito ang pinakamagandang bahagi: Maaaring ayusin ng Scikit-learn ang mga tool na ito sa isang hanay ng mga hakbang, tulad ng isang recipe. Ang mga hakbang na ito ay maaaring gumawa ng mga bagay sa data at pagkatapos ay gumawa ng mga hula. Ito ay tulad ng pagsunod sa isang recipe upang lumikha ng isang machine-learning na modelo.
Mahusay ang Scikit-Learn para sa lahat, isa ka man na batikang data scientist o nagsisimula pa lang sa machine learning. Ito ay mahusay na dokumentado, na nangangahulugang madali itong matutunan at gamitin. Dagdag pa, mayroong malaki at kapaki-pakinabang na komunidad sa paligid ng Scikit-Learn.
Mabilis na Mga Tampok:
- Access sa isang malawak na hanay ng mga algorithm, kabilang ang parehong tradisyonal at malalim na mga modelo ng pag-aaral.
- Madaling preprocessing at normalisasyon ng data.
- Kakayahang pangasiwaan ang parehong numerical at categorical na data.
4. Keras
Ang Keras ay isang top-notch na API na ginagamit para sa paglikha ng mga kumplikadong neural network. Sa ilang linya ng code, maaari kang magdagdag ng mga bagong layer, modelo, at optimizer at sanayin ang mga modelo. Ang pangunahing istraktura ng data ay tensor at nagbibigay ng isang multi-dimensional na array. Ang Python framework ay nagbibigay ng iba't ibang mga function para sa pre-processing, data loading at visualizing ang mga resulta.
Ang Keras ay isang kamangha-manghang tool para sa iyong mga proyekto, lalo na kung gusto mong subukan ang mga ideya sa data science nang walang anumang problema. Tinutulungan ka nitong bumuo ng mga matalinong system, tulad ng mga neural network, nang madali.
And guess what? Ang mga malalaking pangalan tulad ng Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo, at NASCENT Technology ay gumagamit ng Keras.
Mabilis na Mga Tampok:
- Ito ay tumatakbo nang walang putol sa anumang CPU at GPU.
- Mayroong higit sa 10 pre-trained na mga modelo ng pag-uuri ng imahe.
- Nag-aalok ito ng mabilis at madaling prototyping.
5. Shogun
Ang Shogun, isang open-source machine learning library, ay nagbibigay ng kapangyarihan sa mga user na may malawak na hanay ng mga algorithm para sa pagsusuri ng data at predictive modeling. Ito ay nakasulat sa C++ at kumokonekta sa maraming mga programming language, kabilang ang Python.
Ang Shogun ay inuuna ang kahusayan at scalability, na tinatanggap ang parehong mga linear at nonlinear na modelo. Nagbibigay din ito ng iba't ibang feature sa preprocessing ng data tulad ng pagpili ng feature at pagbabawas ng dimensionality.
Ang versatility na ito ay ginagawang angkop ang Shogun para sa pag-uuri ng imahe at mga gawain sa pagmimina ng teksto. Ito ay nananatiling napapanahon sa mga patuloy na pag-update, patuloy na nagpapahusay at nakakakuha ng lugar nito sa mga nangungunang Python frameworks.
Mabilis na Mga Tampok:
- Sinusuportahan nito ang malawak na hanay ng klasipikasyon, regression, at clustering algorithm.
- Sinusuportahan ang streaming data at online na pag-aaral.
- Sinusuportahan ang iba't ibang uri ng data tulad ng real-valued, sequence, graph, at text data.
6. SciPy
Bilang data scientist, madalas kang gumagawa ng mga gawain tulad ng statistics, data visualization, at machine learning. Bagama't mayroong iba't ibang tool na magagamit para sa mga gawaing ito, ang SciPy ay isang malakas na balangkas ng Python na maaaring gawing mas epektibo ang iyong trabaho.
Ang SciPy ay isang set ng mga module na nagbibigay ng mga function para sa scientific computing. Sinasaklaw nito ang linear algebra, optimization, integration, at statistics.
Nag-aalok din ang SciPy ng malakas na suporta para sa visualization ng data at machine learning. Ginagawa nitong isang mahalagang tool para sa mga data scientist, na nagbibigay-daan sa kanila na gumana nang mas mahusay at mag-tap sa buong potensyal ng kanilang data.
Mabilis na Mga Tampok:
- Ang balangkas ay nag-aalok ng iba't ibang mga module at gumaganap ng mga function na kinabibilangan ng Optimization, Linear algebra, Integration, Interpolation, at Statistics.
- Nagbibigay-daan din ito sa pagsama sa iba pang mga third-party na pakete para mapalawak ang functionality.
- Ito ay ganap na open-source at binubuo ng mga tool para sa scientific computing, numerical analysis, at Machine learning.
7. Scrapy
Ang Scrapy, bilang isang matatag na balangkas ng Python, ay pinapasimple ang proseso ng web scraping, na nagbibigay-daan sa mga user na kumuha ng data mula sa mga website at online na mapagkukunan nang walang kahirap-hirap.
Scrapy function sa pamamagitan ng pag-navigate sa mga website at pagkolekta ng nais na impormasyon. Ang nakuhang data na ito ay nagsisilbi ng maraming layunin, mula sa pagbuo ng mga database hanggang sa pagbuo ng mga ulat.
Para sa mga data scientist, ang Scrapy ay isang mahalagang tool para sa mabilis at mahusay na pangangalap ng data na kinakailangan para sa pagsusuri. Ang bilis at kahusayan nito ay idinisenyo upang gawing mas madaling ma-access ang pag-scrape ng web, nag-aalok ng mga tampok tulad ng awtomatikong pagsubaybay sa link at pagkuha ng data mula sa maraming mga pahina, pag-streamline ng mga prosesos.
Mabilis na Mga Tampok:
- Madaling gamitin na interface kahit para sa mga bagong programmer.
- Flexible na framework at nag-aalok ng maaasahang pagsasama ng API.
- Maaari mo ring gamitin ito upang kunin ang data mula sa static pati na rin sa mga dynamic na pahina.
8. PyTorch
Binuo ng Artificial Intelligence research group ng Facebook, ang PyTorch ay isang makabuluhang tool sa software at isang malakas na kalaban sa tabi ng TensorFlow. Ang pinagkaiba ng PyTorch ay ang dynamic na computational graph nito, na maaaring i-update habang tumatakbo ang program. Ang kakayahang umangkop na ito ay nagbibigay-daan para sa real-time na mga pagbabago sa arkitektura na pinoproseso.
Ang tagumpay ng PyTorch ay nauugnay din sa kadalian ng paggamit nito, simpleng API, at kahusayan. Ito ay isang mahusay na pagpipilian para sa mga modelo ng pagsasanay sa iba't ibang mga gawain tulad ng pagtuklas ng bagay, pananaliksik, at mga pagpapatakbo ng produksyon.
Ang mga pangunahing kumpanya tulad ng Salesforce, Stanford University, Udacity, at Microsoft ay umaasa sa PyTorch para sa kanilang mga aplikasyon sa data science.
Mabilis na Mga Tampok:
- Intuitive at feature-rich na API para sa pagbuo ng mga kumplikadong proyekto.
- Nag-aalok ang framework ng mga tool para sa pag-debug at pag-optimize.
- Nag-aalok din ito ng pakikipag-ugnayan sa iba pang mga library ng Python.
9. Theano
Ang Theano ay isang malakas na library ng Python na idinisenyo para sa pagtukoy, pag-optimize, at pagsusuri ng mga pagpapatakbo ng matematika sa mga multi-dimensional na array. Ito ay angkop din para sa paglikha ng mahusay na mga modelo ng machine learning.
Ang pinagkaiba ni Theano ay ang kahanga-hangang kakayahan nitong i-optimize ang code para sa bilis. Ang pag-optimize na ito ay mahalaga sa mga proyekto ng agham ng data kung saan may pangangailangan para sa masinsinang computation na mga operasyon na paulit-ulit na gumanap.
Si Theano ay mahusay sa GPU computing, pinahusay ang bilis ng pagpapatupad ng code. Bukod dito, nag-aalok ito ng isang hanay ng mga built-in na mathematical function, na nagpapasimple ng mga numerical na operasyon sa mga array. Ginagawa nitong isang mahalagang tool para sa mga data scientist at machine learning practitioner.
Mabilis na Mga Tampok:
- Maaaring awtomatikong kalkulahin ng Theano ang mga gradient ng mga mathematical expression tungkol sa mga variable. Ito ay mahalaga para sa mga gawain tulad ng gradient-based na pag-optimize sa machine learning.
- Maaaring gamitin ni Theano ang mga kakayahan sa pag-compute ng mga NVIDIA GPU, na makabuluhang nagpapabilis sa mga operasyon ng matrix. Ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag humahawak ng malalaking dataset at kumplikadong mga kalkulasyon.
- Ang Theano ay nakasulat sa portable Python code at tugma sa iba't ibang platform. Napapalawak din ito, na nagbibigay-daan sa mga user na tukuyin ang kanilang mga custom na operasyon, na ginagawa itong versatile para sa iba't ibang mga application at pangangailangan.
10. Chainer
Ang Chainer ay isang Python framework para sa data science, na unang binuo ng isang robotics startup sa Tokyo. Nakikilala nito ang sarili sa pamamagitan ng bilis nito, mas mahusay na mga balangkas tulad ng TensorFlow.
Ang isa sa mga kapansin-pansing tampok ng Chainer ay ang "define-by-run" na kahulugan ng neural network, na tumutulong sa pag-debug ng mga neural network. Binibigyang-daan ka ng diskarteng ito na baguhin ang istraktura ng network habang nagpapatuloy ka, na ginagawang mas madali ang pagtukoy at pag-aayos ng mga isyu.
Sinusuportahan ng Chainer ang pagpapatupad ng CUDA, na nagbibigay-daan sa iyong magamit ang kapangyarihan ng maraming GPU na may kaunting pagsisikap, na partikular na mahalaga para sa mahusay na pagsasanay sa mga modelo ng malalim na pag-aaral.
Mabilis na Mga Tampok:
- Madaling pagsasama ng GPU
- Pinasimpleng pag-debug ng neural network
- Suporta para sa iba't ibang uri ng neural network
Konklusyon
Ang Python ay namumukod-tangi bilang isang versatile programming language na minamahal ng mga data scientist. Sikat ito dahil magagamit mo ito para sa lahat ng uri ng gawain, mula sa pamamahala ng data hanggang sa pagtuturo sa mga computer upang matuto. Ang pinagkaiba ng Python ay ang balangkas nito.
Pinapalakas ng Python ang iyong trabaho at pinananatiling malinis ang iyong code. Maaari mong subukan ang mga framework na ito at subukan ang mga ito para sa iyong mga proyekto sa hinaharap.
