Дані — це нове золото, а дослідники даних — це новий золотий майстер. Компанії по всьому світу вдосконалюють свої навички. Вони хочуть продавати більше, робити більше клієнтів щасливими та легше заробляти гроші.
Науковці даних відіграють у всьому цьому велику роль. Вони як герої, які допомагають компаніям зрозуміти їхні дані. Відповідно до Скляні двері, зараз є значно більше вакансій Data Scientist, і вони отримують у середньому близько 120,931 XNUMX доларів США.
Фреймворки Data Science схожі на суперінструменти для науковців. Вони допомагають їм сортувати, працювати, створювати моделі та розуміти дані набагато швидше та краще.
Найкраща частина полягає в тому, що вам не потрібно бути майстром кодування, щоб використовувати ці фреймворки. Ви можете бути експертом у вирішенні проблем реального світу, не будучи експертом із кодування. Більшість професіоналів обробки даних використовують принаймні одну структуру машинного навчання, що робить їх роботу легшою та ефективнішою.
Контур змісту
Що таке Data Science Framework?
Фреймворк обробки даних – це набір інструментів, бібліотек і попередньо написаного коду, який допомагає науковцям з обробки даних збирати, упорядковувати, обробляти й аналізувати дані ефективніше й ефективніше. Ці фреймворки забезпечують структурований спосіб роботи з даними, спрощуючи побудову моделей, отримання розуміння та вирішення складних проблем.
Фреймворки Data Science часто включають машинне навчання та бібліотеки обробки даних, які дають науковцям змогу працювати з великими наборами даних і отримувати цінну інформацію без необхідності починати з нуля кодування.
Вони спрощують і оптимізують процес обробки даних, дозволяючи професіоналам зосередитися на вирішенні реальних проблем, а не писати кожен фрагмент коду з нуля.
Якщо вам цікаво дізнатися про науку про дані, перегляньте мій Огляд Datacamp який є провайдером комплексних курсів.
Найкращі фреймворки Data Science
Давайте розглянемо популярну структуру науки про дані, запропоновану Data Scientists:
1. Тензорний потік
TensorFlow це безкоштовний інструмент машинного навчання від Google. Він добре працює з числами та графіками потоку даних.
TensorFlow — це повна платформа машинного навчання з великою кількістю корисних інструментів і бібліотек. Це як великий інструментарій для створення програм машинного навчання. Люди з усього світу діляться своїми знаннями та інструментами, щоб зробити його ще кращим.
Ви можете використовувати TensorFlow для змішування різних типів даних, наприклад таблиць, графіків і зображень. Він також має відкритий код, а це означає, що він безкоштовний і постійно вдосконалюється. Його спочатку створила команда Google Brain. Такі компанії, як Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat і Gmail, використовують TensorFlow.
Швидкі функції:
- Універсальність: TensorFlow надзвичайно гнучкий. Ви можете використовувати його для всіх завдань машинного навчання, від розпізнавання зображень до створення прогнозів. Це як ящик з інструментами для різних робіт.
- Відкрите джерело: Це безкоштовно та відкрито для всіх. Це означає, що багато людей можуть працювати над цим і покращувати його. Вам не потрібно платити, щоб використовувати його.
- Масштабованість: Незалежно від того, працюєте ви над невеликим чи великим проектом, TensorFlow впорається з цим. Він чудово підходить для обробки великої кількості даних і складних завдань.
2. Numpy
Подумайте про NumPy як про набір інструментів для виконання математики за допомогою Python. Це як мати потужні інструменти для роботи з числами та матрицями. Ви можете використовувати його окремо або об’єднати з іншими інструментами, такими як TensorFlow або Theano, для виконання складних числових обчислень.
Ви можете виконувати звичайні обчислення, складні обчислення, такі як лінійна алгебра чи перетворення Фур’є, і навіть створювати випадкові числа. Це як мати математичний майстер у вашому наборі інструментів Python.
Але є ще щось! NumPy підтримує старий код, написаний на C і Fortran. Ви можете використовувати код вашого дідуся у своїх проектах Python без особливих проблем.
Ось чому багато розумних людей вважають NumPy найкращим для наукової математики на Python. Навіть великі гравці, як-от NASA та Google, використовують його для своїх пригод, що збивають цифри!
Швидкі функції:
- Це ефективний масив для зберігання та обробки числових даних.
- Він має багаті функції для лінійної алгебри, статистики, перетворень Фур’є та генерації випадкових чисел.
- NumPy пропонує широкий вибір математичних функцій для роботи з масивами.
3. Scikit-Learn
Scikit-learn є цінним активом інструментів машинного навчання на Python. Він створений на основі іншої потужної бібліотеки під назвою SciPy. У ньому ви знайдете всі види інструментів для машинного навчання, як-от способи сортування речей у групи, створення прогнозів тощо.
Але ось найкраща частина: Scikit-learn може організувати ці інструменти в набір кроків, як рецепт. Ці кроки можуть впливати на дані, а потім робити прогнози. Це як діяти за рецептом для створення моделі машинного навчання.
Scikit-Learn чудово підходить для всіх, незалежно від того, чи ви досвідчений фахівець із обробки даних, чи тільки починаєте машинне навчання. Він добре задокументований, що означає, що його легко вивчити та використовувати. Крім того, навколо Scikit-Learn є велика та корисна спільнота.
Швидкі функції:
- Доступ до широкого спектру алгоритмів, включаючи традиційні та глибокі моделі навчання.
- Легка попередня обробка та нормалізація даних.
- Здатність працювати як з числовими, так і з категоріальними даними.
4. Керас
Keras — це першокласний API, який використовується для створення складних нейронних мереж. За допомогою кількох рядків коду ви можете додавати нові шари, моделі та оптимізатори та навчати моделі. Основна структура даних є тензорною і забезпечує багатовимірний масив. Платформа Python надає різні функції для попередньої обробки, завантаження даних і візуалізації результатів.
Keras — чудовий інструмент для ваших проектів, особливо якщо ви без проблем випробуваєте ідеї науки про дані. Це допомагає з легкістю створювати інтелектуальні системи, як-от нейронні мережі.
І вгадайте що? Такі відомі компанії, як Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo і NASCENT Technology, використовують Keras.
Швидкі функції:
- Він бездоганно працює на будь-якому процесорі та графічному процесорі.
- Існує понад 10 попередньо підготовлених моделей класифікації зображень.
- Він пропонує швидке та просте створення прототипів.
5. Сьогун
Shogun, бібліотека машинного навчання з відкритим кодом, надає користувачам широкий спектр алгоритмів для аналізу даних і прогнозного моделювання. Він написаний на C++ і підключається до кількох мов програмування, включаючи Python.
Shogun надає перевагу ефективності та масштабованості, враховуючи як лінійні, так і нелінійні моделі. Він також надає різні функції попередньої обробки даних, наприклад вибір функцій і зменшення розмірності.
Ця універсальність робить Shogun придатним для завдань класифікації зображень і пошуку тексту. Він постійно оновлюється, постійно вдосконалюється та займає місце серед найкращих фреймворків Python.
Швидкі функції:
- Він підтримує широкий спектр алгоритмів класифікації, регресії та кластеризації.
- Підтримує потокові дані та онлайн-навчання.
- Підтримує різні типи даних, наприклад дійсні дані, дані послідовності, графіки та текстові дані.
6. SciPy
Як фахівець з даних ви часто працюєте над такими завданнями, як статистика, візуалізація даних і машинне навчання. Хоча для цих завдань доступні різні інструменти, SciPy — це потужна платформа Python, яка може зробити вашу роботу ефективнішою.
SciPy — це набір модулів, які забезпечують функції для наукових обчислень. Він охоплює лінійну алгебру, оптимізацію, інтеграцію та статистику.
SciPy також пропонує надійну підтримку візуалізації даних і машинного навчання. Це робить його ключовим інструментом для науковців із обробки даних, що дозволяє їм працювати ефективніше та використовувати весь потенціал своїх даних.
Швидкі функції:
- Фреймворк пропонує різні модулі та виконує такі функції, як оптимізація, лінійна алгебра, інтеграція, інтерполяція та статистика.
- Це також дозволяє інтегруватися з іншими пакетами сторонніх розробників для розширення функціональності.
- Він повністю відкритий і містить інструменти для наукових обчислень, числового аналізу та машинного навчання.
7. Скрепі
Scrapy, як надійна структура Python, спрощує процес веб-збирання, дозволяючи користувачам легко отримувати дані з веб-сайтів і онлайн-джерел.
Scrapy працює, переглядаючи веб-сайти та збираючи потрібну інформацію. Ці витягнуті дані служать багатьом цілям, від створення баз даних до створення звітів.
Для дослідників даних Scrapy є цінним інструментом для швидкого й ефективного збору даних, необхідних для аналізу. Його швидкість і ефективність створені для того, щоб зробити веб-збирання доступнішим, пропонуючи такі функції, як автоматичне переходження за посиланнями та вилучення даних із кількох сторінок, що спрощує процесs.
Швидкі функції:
- Простий у використанні інтерфейс навіть для програмістів-початківців.
- Гнучка структура та пропонує надійну інтеграцію API.
- Ви навіть можете використовувати його для отримання даних зі статичних і динамічних сторінок.
8. PyTorch
PyTorch, розроблений дослідницькою групою штучного інтелекту Facebook, є важливим програмним інструментом і сильним суперником поряд із TensorFlow. PyTorch відрізняє його динамічний обчислювальний графік, який можна оновлювати під час роботи програми. Ця гнучкість дозволяє в реальному часі змінювати архітектуру, що обробляється.
Успіх PyTorch також пояснюється простотою використання, простим API та ефективністю. Це чудовий вибір для навчання моделей різноманітним завданням, таким як виявлення об’єктів, дослідження та виробничі операції.
Великі компанії, такі як Salesforce, Стенфордський університет, Udacity і Microsoft, покладаються на PyTorch у своїх програмах для обробки даних.
Швидкі функції:
- Інтуїтивно зрозумілий і багатофункціональний API для розробки складних проектів.
- Фреймворк пропонує інструменти для налагодження та оптимізації.
- Він також пропонує взаємодію з іншими бібліотеками Python.
9. Теано
Theano — це потужна бібліотека Python, призначена для визначення, оптимізації та оцінки математичних операцій над багатовимірними масивами. Він також добре підходить для створення ефективних моделей машинного навчання.
Що відрізняє Theano від інших, так це його чудова здатність оптимізувати код для підвищення швидкості. Ця оптимізація має вирішальне значення в проектах з обробки даних, де необхідно багаторазово виконувати операції, що містять інтенсивні обчислення.
Theano чудово справляється з GPU-обчисленнями, підвищуючи швидкість виконання коду. Крім того, він пропонує низку вбудованих математичних функцій, що спрощують числові операції з масивами. Це робить його цінним інструментом для спеціалістів із обробки даних і машинного навчання.
Швидкі функції:
- Theano може автоматично обчислювати градієнти математичних виразів щодо змінних. Це корисно для таких завдань, як оптимізація на основі градієнта в машинному навчанні.
- Theano може використовувати обчислювальні можливості графічних процесорів NVIDIA, що значно прискорює операції з матрицею. Це особливо корисно під час обробки значних наборів даних і складних обчислень.
- Theano написаний на портативному коді Python і сумісний з різними платформами. Він також є розширюваним, дозволяючи користувачам визначати власні операції, що робить його універсальним для різних програм і потреб.
10. Чейнер
Chainer — це фреймворк Python для науки про дані, спочатку розроблений робототехнічним стартапом у Токіо. Він відрізняється своєю швидкістю, перевершуючи такі фреймворки, як TensorFlow.
Однією з визначних особливостей Chainer є визначення нейронної мережі «визначення за циклом», яке допомагає в налагодженні нейронних мереж. Цей підхід дозволяє змінювати структуру мережі по ходу роботи, полегшуючи виявлення та усунення проблем.
Chainer підтримує реалізацію CUDA, дозволяючи вам використовувати потужність кількох GPU з мінімальними зусиллями, що особливо цінно для ефективного навчання моделей глибокого навчання.
Швидкі функції:
- Легка інтеграція GPU
- Спрощене налагодження нейронної мережі
- Підтримка різних типів нейронних мереж
Висновок
Python виділяється як універсальна мова програмування, яку люблять дослідники даних. Він популярний, оскільки ви можете використовувати його для різноманітних завдань, від керування даними до навчання комп’ютерів навчанню. Python відрізняє його структура.
Python покращує вашу роботу та зберігає ваш код чистим. Ви можете спробувати ці фреймворки та протестувати їх для своїх майбутніх проектів.
