Veri yeni altındır ve veri bilimcileri de yeni kuyumcudur. Dünyanın her yerindeki şirketler özel becerilerine ince ayar yapma konusunda giderek daha iyi hale geliyor. Daha çok satmak, daha çok müşteriyi mutlu etmek, daha kolay para kazanmak istiyorlar.
Veri bilimcileri tüm bunlarda büyük rol oynuyor. Şirketlerin verilerini anlamlandırmasına yardımcı olan kahramanlar gibiler. Buna göre Glassdoor, Artık çok daha fazla Veri Bilimcisi işi var ve ortalama 120,931 dolar civarında maaş alıyorlar.
Veri bilimi çerçeveleri, veri bilimcileri için süper araçlar gibidir. Verileri çok daha hızlı ve daha iyi bir şekilde sıralamalarına, üzerinde çalışmalarına, modeller oluşturmalarına ve anlamalarına yardımcı oluyorlar.
En iyi yanı, bu çerçeveleri kullanmak için kodlama sihirbazı olmanıza gerek olmamasıdır. Kodlama uzmanı olmadan da gerçek dünyadaki sorunları çözme konusunda uzman olabilirsiniz. Çoğu veri uzmanı, işlerini daha kolay ve verimli hale getiren en az bir makine öğrenimi çerçevesi kullanır.
İçerik Özeti
Veri Bilimi Çerçevesi Nedir?
Veri bilimi çerçevesi, veri bilimcilerinin verileri daha etkili ve verimli bir şekilde toplamasına, düzenlemesine, işlemesine ve analiz etmesine yardımcı olan bir dizi araç, kitaplık ve önceden yazılmış koddan oluşur. Bu çerçeveler verilerle çalışmak, modeller oluşturmak, öngörüler oluşturmak ve karmaşık sorunları çözmek için yapılandırılmış bir yol sağlar.
Veri bilimi çerçeveleri genellikle veri bilimcilerine büyük veri kümeleriyle çalışma ve kodlamada sıfırdan başlamak zorunda kalmadan değerli bilgiler çıkarma gücü veren makine öğrenimi ve veri işleme kitaplıklarını içerir.
Veri bilimi sürecini basitleştirip hızlandırarak profesyonellerin her kod parçasını sıfırdan yazmak yerine gerçek dünyadaki zorlukları çözmeye odaklanmasına olanak tanır.
Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, Datacamp İncelemesi kapsamlı bir kurs sağlayıcısıdır.
En İyi Veri Bilimi Çerçeveleri
Veri Bilimcileri tarafından önerilen popüler veri bilimi çerçevelerine bakalım:
1. Tensorflow
TensorFlow Google tarafından yapılmış ücretsiz bir makine öğrenimi aracıdır. Sayılarla ve veri akış grafikleriyle çalışmak iyidir.
TensorFlow, birçok yararlı araç ve kitaplığa sahip eksiksiz bir makine öğrenimi platformudur. Makine öğrenimi uygulamaları oluşturmak için büyük bir araç kutusu gibidir. Dünyanın her yerinden insanlar bunu daha da iyi hale getirmek için bilgi ve araçlarını paylaşıyor.
Tablolar, grafikler ve resimler gibi farklı veri türlerini karıştırmak için TensorFlow'u kullanabilirsiniz. Aynı zamanda açık kaynaktır, yani ücretsizdir ve sürekli olarak gelişmektedir. Başlangıçta Google Beyin Ekibi tarafından yapıldı. Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat ve Gmail gibi şirketler TensorFlow'u kullanıyor.
Hızlı özellikler:
- Çok yönlülük: TensorFlow süper esnektir. Resimleri tanımaktan tahmin yapmaya kadar tüm makine öğrenimi görevlerinde kullanabilirsiniz. Farklı işler için araçlar içeren bir alet kutusu gibidir.
- Açık kaynak: Ücretsizdir ve herkese açıktır. Bu, birçok insanın üzerinde çalışabileceği ve daha iyi hale getirebileceği anlamına gelir. Kullanmak için ödeme yapmanıza gerek yok.
- Ölçeklenebilirlik: İster küçük ister büyük bir proje üzerinde çalışıyor olun, TensorFlow bunun üstesinden gelebilir. Çok sayıda verinin ve karmaşık görevlerin üstesinden gelmek için mükemmeldir.
2. Uyuşukluk
NumPy'yi Python ile matematik yapmak için bir araç kutusu olarak düşünün. Sayılar ve matrislerle çalışmak için güçlü araçlara sahip olmak gibidir. Karmaşık sayısal hesaplamalar gerçekleştirmek için onu tek başına kullanabilir veya TensorFlow veya Theano gibi diğer araçlarla birlikte kullanabilirsiniz.
Normal matematik, doğrusal cebir gibi karmaşık matematik veya Fourier Dönüşümleri yapabilir ve hatta rastgele sayılar oluşturabilirsiniz. Python araç setinizde bir matematik sihirbazının olması gibi.
Ama dahası da var! NumPy, C ve Fortran'da yazılmış eski kodlarla uyumludur. Büyükbabanızın kodunu Python projelerinizde çok fazla sorun yaşamadan kullanabilirsiniz.
Bu yüzden birçok akıllı insan NumPy'nin Python'daki bilimsel matematik için en iyisi olduğunu düşünüyor. NASA ve Google gibi büyük oyuncular bile bunu zorlu maceraları için kullanıyor!
Hızlı özellikler:
- Sayısal verileri depolamak ve işlemek için etkili bir dizidir.
- Doğrusal Cebir, İstatistik, Fourier Dönüşümleri ve rastgele sayı üretimi için zengin işlevlere sahiptir.
- NumPy dizilerle çalışmak için çok çeşitli matematik fonksiyonları sunar.
3. Scikit-Öğren
Scikit-learn, Python'daki makine öğrenimi araçlarının değerli bir varlığıdır. SciPy adı verilen başka bir güçlü kütüphanenin üzerine inşa edilmiştir. Bunun içinde, şeyleri gruplara ayırmanın, tahminlerde bulunmanın ve daha fazlasının yolları gibi, makine öğrenimine yönelik her türlü aracı bulacaksınız.
Ancak işin en iyi yanı şu: Scikit-learn, bu araçları tıpkı bir tarif gibi bir dizi adım halinde düzenleyebilir. Bu adımlar verilere bir şeyler yapabilir ve ardından tahminlerde bulunabilir. Bu, makine öğrenimi modeli oluşturmak için bir tarifi takip etmeye benziyor.
İster deneyimli bir veri bilimci olun, ister makine öğrenimine yeni başlayın, Scikit-Learn herkes için harikadır. İyi belgelenmiştir, bu da öğrenmenin ve kullanmanın kolay olduğu anlamına gelir. Ayrıca Scikit-Learn çevresinde büyük ve yardımsever bir topluluk var.
Hızlı Özellikler:
- Hem geleneksel hem de derin öğrenme modelleri dahil olmak üzere çok çeşitli algoritmalara erişim.
- Kolay veri ön işleme ve normalleştirme.
- Hem sayısal hem de kategorik verileri işleyebilme becerisi.
4. Keralar
Keras, karmaşık sinir ağları oluşturmak için kullanılan birinci sınıf bir API'dir. Birkaç satır kodla yeni katmanlar, modeller ve optimize ediciler ekleyebilir ve modelleri eğitebilirsiniz. Çekirdek veri yapısı tensördür ve çok boyutlu bir dizi sağlar. Python çerçevesi, ön işleme, veri yükleme ve sonuçları görselleştirme için çeşitli işlevler sağlar.
Keras, özellikle veri bilimi fikirlerini sorunsuzca denemek istiyorsanız, projeleriniz için harika bir araçtır. Sinir ağları gibi akıllı sistemleri kolaylıkla oluşturmanıza yardımcı olur.
Ve tahmin et ne oldu? Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo ve NASCENT Technology gibi büyük isimler Keras'ı kullanıyor.
Hızlı Özellikler:
- Herhangi bir CPU ve GPU'da sorunsuz bir şekilde çalışır.
- 10'dan fazla önceden eğitilmiş görüntü sınıflandırma modeli vardır.
- Hızlı ve kolay prototip oluşturma olanağı sunar.
5. Şogun
Açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesi olan Shogun, kullanıcılara veri analizi ve tahmine dayalı modelleme için geniş bir algoritma yelpazesi sunar. C++ ile yazılmıştır ve Python dahil birden fazla programlama diline bağlanır.
Shogun, hem doğrusal hem de doğrusal olmayan modelleri barındırarak verimliliğe ve ölçeklenebilirliğe öncelik verir. Ayrıca özellik seçimi ve boyut azaltma gibi çeşitli veri ön işleme özellikleri de sağlar.
Bu çok yönlülük Shogun'u görüntü sınıflandırma ve metin madenciliği görevleri için uygun hale getirir. Devam eden güncellemelerle güncel kalıyor, sürekli gelişiyor ve en iyi Python çerçeveleri arasında yerini alıyor.
Hızlı Özellikler:
- Çok çeşitli sınıflandırma, regresyon ve kümeleme algoritmalarını destekler.
- Akış verilerini ve çevrimiçi öğrenmeyi destekler.
- Gerçek değerli, sıralı, grafik ve metin verileri gibi çeşitli veri türlerini destekler.
6. Bilim
Bir veri bilimci olarak genellikle istatistik, veri görselleştirme ve makine öğrenimi gibi görevler üzerinde çalışırsınız. Bu görevler için çeşitli araçlar mevcut olsa da SciPy, çalışmanızı daha etkili hale getirebilecek güçlü bir Python çerçevesidir.
SciPy, bilimsel hesaplama için işlevler sağlayan bir modüller kümesidir. Doğrusal cebir, optimizasyon, entegrasyon ve istatistik konularını kapsar.
SciPy ayrıca veri görselleştirme ve makine öğrenimi için de güçlü destek sunar. Bu, onu veri bilimcileri için çok önemli bir araç haline getiriyor, daha verimli çalışmalarına ve verilerinin tüm potansiyelinden yararlanmalarına olanak tanıyor.
Hızlı Özellikler:
- Çerçeve çeşitli modüller sunar ve Optimizasyon, Doğrusal cebir, Entegrasyon, Enterpolasyon ve İstatistik gibi işlevleri gerçekleştirir.
- Ayrıca işlevselliği genişletmek için diğer üçüncü taraf paketlerle entegrasyona da olanak tanır.
- Tamamen açık kaynaklıdır ve bilimsel hesaplama, sayısal analiz ve Makine öğrenimine yönelik araçlar içerir.
7. Hurda
Güçlü bir Python çerçevesi olan Scrapy, web kazıma işlemini basitleştirerek kullanıcıların web sitelerinden ve çevrimiçi kaynaklardan zahmetsizce veri çıkarmasına olanak tanır.
Scrapy, web sitelerinde gezinerek ve istenen bilgileri toplayarak çalışır. Çıkarılan bu veriler, veritabanları oluşturmaktan rapor oluşturmaya kadar birçok amaca hizmet eder.
Veri bilimcileri için Scrapy, analiz için gereken verileri hızlı ve verimli bir şekilde toplamak için değerli bir araçtır. Hızı ve verimliliği, web kazımayı daha erişilebilir hale getirmek için tasarlanmıştır; otomatik bağlantı takibi ve birden fazla sayfadan veri çıkarma gibi özellikler sunarak süreçleri kolaylaştırır.s.
Hızlı Özellikler:
- Yeni programcılar için bile kullanımı kolay arayüz.
- Esnek çerçeve ve güvenilir API entegrasyonu sunar.
- Statik ve dinamik sayfalardan veri çıkarmak için bile kullanabilirsiniz.
8. Pytorch
Facebook'un Yapay Zeka araştırma grubu tarafından geliştirilen PyTorch, önemli bir yazılım aracıdır ve TensorFlow'un yanında güçlü bir rakiptir. PyTorch'u diğerlerinden ayıran şey, program çalışırken güncellenebilen dinamik hesaplamalı grafiğidir. Bu esneklik, işlenen mimaride gerçek zamanlı değişiklikler yapılmasına olanak tanır.
PyTorch'un başarısı aynı zamanda kullanım kolaylığına, basit API'sine ve verimliliğine de bağlanıyor. Nesne algılama, araştırma ve üretim operasyonları gibi çeşitli görevlerde modellerin eğitimi için mükemmel bir seçimdir.
Salesforce, Stanford Üniversitesi, Udacity ve Microsoft gibi büyük şirketler veri bilimi uygulamaları için PyTorch'a güveniyor.
Hızlı Özellikler:
- Karmaşık projeler geliştirmek için sezgisel ve zengin özelliklere sahip API.
- Çerçeve, hata ayıklama ve optimizasyon için araçlar sunar.
- Ayrıca diğer Python kütüphaneleriyle etkileşim sunar.
9. Theano
Theano, çok boyutlu dizilerdeki matematiksel işlemleri tanımlamak, optimize etmek ve değerlendirmek için tasarlanmış güçlü bir Python kütüphanesidir. Ayrıca verimli makine öğrenimi modelleri oluşturmak için de çok uygundur.
Theano'yu diğerlerinden ayıran şey, kodu hıza göre optimize etme konusundaki olağanüstü yeteneğidir. Bu optimizasyon, tekrar tekrar gerçekleştirilecek yoğun hesaplamalı operasyonlara ihtiyaç duyulan veri bilimi projelerinde çok önemlidir.
Theano, GPU hesaplamada öne çıkıyor ve kod yürütme hızını artırıyor. Dahası, dizilerdeki sayısal işlemleri basitleştiren bir dizi yerleşik matematiksel fonksiyon sunar. Bu, onu veri bilimcileri ve makine öğrenimi uygulayıcıları için değerli bir araç haline getirir.
Hızlı Özellikler:
- Theano, değişkenlere ilişkin matematiksel ifadelerin gradyanlarını otomatik olarak hesaplayabiliyor. Bu, makine öğreniminde gradyan tabanlı optimizasyon gibi görevler için değerlidir.
- Theano, NVIDIA GPU'ların matris işlemlerini önemli ölçüde hızlandıran bilgi işlem yeteneklerinden yararlanabiliyor. Bu, özellikle önemli veri kümeleri ve karmaşık hesaplamalarla uğraşırken faydalıdır.
- Theano, taşınabilir Python koduyla yazılmıştır ve çeşitli platformlarla uyumludur. Aynı zamanda genişletilebilir olması, kullanıcıların kendi özel işlemlerini tanımlamasına olanak tanıyarak farklı uygulamalar ve ihtiyaçlar için çok yönlü olmasını sağlar.
10. Zincirleyici
Chainer, başlangıçta Tokyo'da bir robotik girişimi tarafından geliştirilen, veri bilimi için bir Python çerçevesidir. TensorFlow gibi çerçevelerden daha iyi performans gösteren hızıyla öne çıkıyor.
Chainer'ın dikkate değer özelliklerinden biri, sinir ağlarında hata ayıklamaya yardımcı olan "çalıştırarak tanımlama" sinir ağı tanımıdır. Bu yaklaşım, ilerledikçe ağ yapısını değiştirmenize olanak tanıyarak sorunları tanımlamayı ve düzeltmeyi kolaylaştırır.
Chainer, CUDA uygulamasını destekleyerek birden fazla GPU'nun gücünden minimum çabayla yararlanmanıza olanak tanır; bu, özellikle derin öğrenme modellerini verimli bir şekilde eğitmek için değerlidir.
Hızlı Özellikler:
- Kolay GPU entegrasyonu
- Basitleştirilmiş sinir ağı hata ayıklaması
- Çeşitli sinir ağı türleri için destek
Sonuç
Python, veri bilimcilerin sevdiği çok yönlü bir programlama dili olarak öne çıkıyor. Popülerdir çünkü verileri yönetmekten bilgisayarlara öğrenmeyi öğretmeye kadar her türlü görev için kullanabilirsiniz. Python'u diğerlerinden ayıran şey çerçevesidir.
Python çalışmanızı güçlendirir ve kodunuzu temiz tutar. Bu çerçeveleri deneyebilir ve gelecekteki projeleriniz için test edebilirsiniz.
